嘉楠科技推出一代AI芯片勘智K210功耗仅0.3W

AI芯片设计是人工智能产业链的重要一环。自2017年5月以来，各AI芯片厂商的新品竞相发布，经过一年多发展，各环节分工逐渐明显。AI芯片的应用场景不再局限于云端，部署于终端的各项产品日趋丰富。除了追求性能提升外，AI芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。

与云端训练场景的AI芯片不同，边缘侧AI芯片偏向于推理场景，即通过成熟的算法模型计算结果。2018年，嘉楠科技连获两项全球重大技术突破，实现量产全球首个基于自研的7nm芯片，以及量产全球首款基于RISC-V 自研商用边缘智能计算芯片，为产业内AIoT架构轻量化设计提出了新的解决方案。

业内人士普遍认为，算力需求一定的前提下，计算效率和计算面积比越高，对成本降低和能效比的提升越有利。在诸如CPU、MCU等传统的计算架构中，由于通用指令集的限制，单次计算需要多条指令的组合才能完成，计算效率低。而且，传统芯片的计算单元面积占比小，算力优势并不突出。

出于对低功耗的严格限制，目前的解决方案多局限于叠加模块的方式提升算力，例如在芯片中加入NPU弥补AI算力，或者在CPU等传统处理器的组合上优化软件库来支持AIoT应用。但这对AI算法的适应性以及对计算效率的提升并不显著。

目前，一些厂商另辟蹊径，从指令集设计的角度出发提升芯片计算效率。其中，精简指令集RISC-V的基础指令集仅有47条，在设计处理器的时候更容易做到大幅节省芯片的逻辑面积，降低动态功耗，从而适配对功耗有严格限制的小型边缘设备。

例如，嘉楠科技在其推出的勘智K210中，采用内置FPU的RISC-V双核64位处理器架构，精简了相对庞大的指令集。勘智K210自身功耗仅为0.3W，即便搭载摄像头等外部设备，其功耗也仅为1W左右。据清华大学NIGS实验室和IEEE Journal of Solid-State Circuits L.E.K联合发布的分析报告。在对嘉楠科技、寒武纪、NVIDIA和Intel等几款芯片的实验测试中，嘉楠科技的性能功耗比为1:1，达到最高水平。

作为全球领先的超算芯片研发者，嘉楠科技于2013年发布了全球首款基于ASIC芯片的区块链计算设备，引领行业进入ASIC时代。2015年，嘉楠科技获清华长三角研究院投资，并作为重点项目被引进至科技重镇杭州。同年，嘉楠科技成功实现28nm制程工艺芯片的量产。2016年，嘉楠科技实现了16nm芯片量产。

众所周知，当前AI芯片的入局者很多，尤其是在应用端，国内原本做安防、语音语义、人脸识别、云计算等领域解决方案的公司纷纷开始了自研芯片的道路。而2018年大批AI算法公司开始转向各自所在领域的AI芯片研究，也成为司空见惯的常事。

目前，嘉楠科技的产品和服务遍布全球60多个国家和地区，在美国、加拿大、瑞典、冰岛、波黑、马来西亚、韩国、俄罗斯、亚美尼亚和香港等国家和地区均建立了良好的客户群基础。

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