国产AI芯片2019年崛起全景：11款标杆产品深度解析

引言：国产AI芯片的崛起背景

2019年是中国AI芯片产业的关键转折点。在全球AI算力需求激增、中美科技竞争加剧的背景下，国产芯片企业突破技术封锁，推出多款具备自主知识产权的AI芯片。这些产品覆盖云端训练、边缘计算、终端推理等场景，标志着中国AI硬件生态的全面成熟。本文将从技术架构、应用场景、性能参数等维度，系统梳理11款具有代表性的国产AI芯片。

一、云端训练芯片：突破算力瓶颈

1. 寒武纪思元270（MLU270）

作为寒武纪第二代云端AI芯片，思元270采用16nm工艺，集成4096个MLU核，峰值算力达256TOPS（INT8）。其创新点在于：

• 混合精度计算：支持FP32/FP16/INT8多精度训练，适配不同模型需求
• 智能流水线架构：通过动态指令调度提升并行效率
• 生态兼容性：兼容TensorFlow/PyTorch等主流框架

开发者建议：适合大规模CV/NLP模型训练，需注意其功耗较高（300W），需配套液冷散热方案。

2. 华为昇腾910（Ascend 910）

基于7nm EUV工艺，昇腾910算力达256TFLOPS（FP16），创下当时全球单芯片算力纪录。核心技术突破：

• 达芬奇架构：3D Cube计算单元提升矩阵运算效率
• 多芯互联：支持HCCS高速总线，实现1024节点集群
• 能效比优化：单位算力功耗比同类产品低30%

企业选型参考：适用于超大规模AI集群部署，需配套华为MindSpore框架实现最佳性能。

二、边缘计算芯片：平衡性能与功耗

3. 依图科技”求索”（QuestCore）

全球首款云端AI视觉芯片，采用12nm工艺，在5W功耗下提供4TOPS算力。设计亮点：

• 定制化指令集：针对人脸识别、行为分析等场景优化
• 动态电压调节：根据负载实时调整供电
• 硬件安全模块：内置国密算法加速引擎

典型应用场景：智慧城市摄像头、AIoT设备，实测在200路视频流分析中延迟<8ms。

4. 云知声”蜂鸟”系列

专注语音交互场景的边缘芯片，集成NPU+DSP双核架构：

• 低功耗设计：待机功耗<0.5W，满足电池供电设备需求
• 声学前端处理：集成麦克风阵列算法，减少主控负担
• 离线唤醒：支持中英文混合识别，唤醒率>98%

开发实践：在智能音箱开发中，可替代传统MCU+DSP方案，降低BOM成本40%。

三、终端推理芯片：赋能智能终端

5. 瑞芯微RK3399Pro

集成NPU的SoC方案，采用28nm工艺：

• 异构计算架构：双Cortex-A72+四Cortex-A53+NPU
• NPU算力：3.0TOPS（INT8），支持CNN/RNN加速
• 多媒体增强：4K H.265编解码，HDR10显示

硬件适配建议：适用于教育机器人、广告屏等场景，需注意其NPU不支持FP16运算。

6. 全志科技MR813

面向智能车载的AI芯片，关键特性：

• 多路摄像头接入：支持6路1080P视频同时处理
• ADAS算法加速：集成车道线检测、交通标志识别等IP
• 车规级认证：通过AEC-Q100 Grade 2测试

工程实现要点：在-40℃~125℃环境下稳定运行，需配合CAN总线接口开发。

四、创新架构芯片：探索技术边界

7. 清华芯来RISC-V AI加速器

基于RISC-V开源指令集的AI专用芯片：

• 可扩展架构：支持4-64核配置，算力范围0.5-8TOPS
• 工具链完善：提供完整的编译器和模拟器
• 定制化能力：允许用户修改指令集扩展

开发价值：适合高校研究和小批量定制化需求，但需自行解决生态兼容问题。

8. 深鉴科技”听涛”系列（被AMD收购前）

采用压缩-加速协同设计的芯片：

• 模型压缩技术：支持8bit量化，模型体积缩小75%
• 稀疏化加速：对零值不参与计算，提升有效算力
• 动态重构：可根据模型结构调整计算单元

技术启示：证明算法-硬件协同优化比单纯提升制程更有效。

五、垂直领域专用芯片

9. 比特大陆”算丰”系列（BM1684）

专为加密货币挖矿优化的AI芯片：

• 高并行度设计：集成4096个SHA256计算单元
• 能效比领先：每瓦算力达0.5J/GH
• 可编程性：支持部分AI运算指令

行业影响：推动ASIC芯片在通用计算领域的应用探索。

10. 地平线”征程2.0”（Journey 2）

车载ADAS专用芯片：

• 多任务处理：同时运行目标检测、语义分割等6个算法
• 安全机制：双核锁步设计，故障覆盖率>99%
• 功能安全认证：通过ISO 26262 ASIL-B级

工程参考：在长安汽车ADAS系统中实现200ms内的紧急制动响应。

六、新兴势力产品

11. 燧原科技”邃思”（Siyuan）

首款国产GPGPU架构AI芯片：

• 统一内存架构：支持HBM2和DDR4混合存储
• 张量计算核心：128个MAC单元，峰值算力120TFLOPS
• 软件栈完整：提供驱动、编译器、运行时全链路支持

发展潜力：在HPC和AI训练领域展现竞争力，需持续完善生态建设。

行业影响与未来展望

这11款芯片的推出，标志着国产AI芯片在三个维度实现突破：

1. 技术自主：突破IP核授权限制，形成完整设计能力
2. 场景覆盖：从云端到终端形成完整产品矩阵
3. 生态构建：配套软件工具链日趋完善

对开发者的建议：

• 云端场景优先选择昇腾/寒武纪生态
• 边缘设备关注能效比和开发便捷性
• 垂直领域需评估专用芯片的适配成本

2019年成为国产AI芯片的里程碑之年，这些产品不仅填补了市场空白，更为后续技术迭代奠定了基础。随着7nm/5nm工艺的成熟和Chiplet技术的普及，国产AI芯片正在从”可用”向”好用”迈进，有望在全球AI硬件竞争中占据更重要地位。