比特大陆发第二代AI产品BM1682芯片

AI芯片行业，正在进入新一轮的产品爆发期。上周华为刚发布了自己的AI芯片，这周比特大陆也有新动作了。在今年就曾报道过比特大陆在AI产品线上的第一手信息，其中就包括其第二代AI产品BM1682芯片。

比特大陆在北京总部的媒体沟通会上，比特大陆正式发布了其终端人工智能芯片BM1880，同时还有基于BM1682和BM1880芯片的数款产品，包括多款服务器、模块、开发板产品。

新的BM1880芯片

BM1880芯片

相比于之前的BM1682芯片，这次发布的BM1880最大的特点是“定位端侧”。所以相比BM1682，BM1880规格上“小”了不少。

性能方面BM1880原生提供1TOPS的INT8运算能力，在Winograd卷积加速下，可以提供2TOPS的INT8运算能力。除了神经处理模块，BM1880内还集成了2颗ARM 1.5GHz Cortex A53处理器，还集成了一颗单核1GHz的RISC-V处理器。同时芯片集成H.264解码（2路1080p 30fps）和MJPEG编解码能力，并且支持多芯片平行运算拓展。

比特大陆官方还表示：“BM1880芯片可以作为协处理器使用，也可以作为主处理器从以太网接口或USB接口接收视频流、图片或其它数据，执行推理和其他计算机视觉任务；甚至其它主机也可以发送视频流或图片数据给BM1880，BM1880做推理并将结果返回主机。”

另外一个重点是功耗，BM1880的功耗是2W，理论热功耗约为2.5W，采用的是28nm的工艺制程，这也能解释为什么BM1880产品与虎嗅之前曾经报道过的英伟达TESLA T4加速器（75W的功耗下能够提供130TOPS的INT8运算能力），华为上周发布的昇腾310（8W的功耗下提供16TOPS的运算能力）相比，在最关键的能效比上仍有一定差距。

但是比特大陆产品总监阮沈勇在现场表示：“接下来迭代的BM1882和BM1884芯片将会采用更加先进的工艺。”

从这一点来看，BM1880更像是比特大陆的“试水之作”。比特大陆在沟通会上的展示资料似乎也证实了这一点，BM1880芯片的定位是“协处理器”，而在未来的BM1882、BM1884芯片的定位则被定义为智能摄像机、智能机器人、智能家居等，明显更加“端侧”一些。

一大堆新应用产品

但在本次的沟通会上，BM1880并不是真正的主角，而是比特大陆一口气推出的一系列应用性产品。这些产品被分为三大类：“安防/互联网产品”、“园区产品”、“终端产品”。

算丰智能服务器 SA3

其中“安防/互联网产品”是算丰智能服务器SA3。这两款服务器采用的都是BM1682芯片，数量从6颗到18颗不等。SA3服务器可视作BM1682自主运行，服务器的CPU使用的是BM1682内部集成的ARM处理器。

BM1682芯片

其中运算能力密度最高的SA3-23型号，能够在2U（服务器外形尺寸规格）机箱内塞进18颗BM1682芯片，并且提供54T Flops FP32处理能力。在具体应用上能够处理约90路1080p（规格暂时不清楚）视频监控数据，或者是同时处理12000张人脸照片。

“园区产品”则是比特大陆一个非常有趣的新方向。

通常来说，目前的园区人脸的检测产品分为两种，一种是直接利用端设备的CPU、DSP等处理器来进行计算，另外一种则是直接完全云端处理进行运算。而比特大陆则根据自己的芯片提出了另外一套方案。

算丰Face 3D人脸识别智能终端

嵌入式AI迷你机SE3

比特大陆除了传统的基于安卓系统的人脸门禁终端之外，还提供了AI迷你机SE3。人脸门禁终端可以通过有线和无线方式与负责计算的迷你机连接起来。

这种硬件体系可以说是专门为大规模、多出入口的园区所设计的。其中搭载BM1682的SE3迷你机产品已经可以存储5W个人脸数据。

比特大陆官方表示这套解决方案已经在“中国海峡项目成果交易会”以及“第20届中国国际投资贸易洽谈会”中进行了试用，服务多达40万人次，在“压力测试”中表现稳定可靠。未来的客户可能涵盖工厂、产业园、写字楼、新零售、高端房地产公司等。

最后是“终端产品”部分，其中包含3款产品，它们统一的特点是采用了BM1880芯片。除了最常见的计算模块之外，比特大陆还拿出了USB计算棒，能够直接通过USB插在需要AI运算能力的家庭智能摄像机、智能监控、闸机、工业PC、机器人等设备之上。

AI芯片竞赛再次加速？

从本次沟通会的整体内容来看，比特大陆的BM1880芯片“试水”的意味仍比较大，但其AI芯片BM1682在推出服务器的同时也开辟了“园区产品”这一新的分类。整体AI芯片的商业化步伐进一步加快。

这种潜在的“加速”趋势或许才是最值得深思的，整体AI芯片行业之前处于“只见新闻，不见芯片”、“只见芯片，不见产品”的状态或许马上将迎来改观。

在即将到来的2019年，AI芯片或许将从“性能的对比”走向“营收能力的对比”。