寒武纪科技将发布深度学习专用处理器

　人工智能绕不过深度学习。目前深度学习的应用还是基于通用处理器如CPU、GPU。寒武纪科技陈天石表示，在几年前的谷歌大脑项目，用了1.6万个CPU核跑7天训练猫脸识别模型。未来神经网络可能达到百万亿突触，如果用这种通用处理器支持这么大规模的应用，完全不现实。
　　回顾历史，通用处理器遇到瓶颈的时候，一定会衍生出新型的专业处理器，如图形渲染领域，出了GPU这样一类专用处理器，后来慢慢发展成通用处理器。信号处理领域，衍生出了DSP。同样在智能时代，通用处理器做得不太好，也会需要一类专用的芯片专门去处理各种类型的智能处理任务。
　　参考链接：陈云霁：加速芯片是神经网络芯片的最终形态
　　陈天石表示，寒武纪科技就是这个领域的先行者，包括前期在中科院计算所的团队取得了丰硕的成果，这个工作也获得了数据架构领域的顶级国际会议ASPLOS最佳论文奖，MICRO最佳论文奖，代表了国内学界在国际计算机体系的最高水平。
　　2015年摄像头上的智能识别IP发布了，2016年将要发布全球首个神经网络指令集，这是为了打造一个智能时代，类似于英特尔X86的生态。中国人做了很多处理器的尝试，以前的一些课题组受到了阻碍。通过这样一个指令集，中国未来不受任何阻碍，能够自由地在智能时代发展处理器。
　　
　　寒武纪科技通过前期的工作，积累了深度学习芯片的山顶专利，覆盖了深度学习芯片可能的多种按不同的路径，为了构建我们寒武纪科技在这个领域的专业壁垒。过去我们进入处理器行业，必须面临虚拟架构的一些技术壁垒，在我们之后进入这个领域的公司，必须面临我们这个领域的壁垒，这是我们中国人的机会。