一、背景與意義

當(dāng)前隨著人工智能理論和技術(shù)的日益成熟，應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，目前已廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)、金融貿(mào)易、醫(yī)藥、診斷、重工業(yè)、運(yùn)輸、遠(yuǎn)程通訊、在線和電話服務(wù)、法律、科學(xué)發(fā)現(xiàn)、玩具和游戲、音樂等諸多方面。

算力作為承載人工智能應(yīng)用的平臺(tái)和基礎(chǔ)，其發(fā)展推動(dòng)了整個(gè)人工智能系統(tǒng)的進(jìn)步和快速演進(jìn)，是人工智能最核心的要素之一。以人工智能應(yīng)用為主要任務(wù)的，面向智能計(jì)算的處理器的相關(guān)設(shè)計(jì)方法與技術(shù)已成為國(guó)內(nèi)外工業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同角逐的熱點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外企業(yè)紛紛布局AI芯片。

AI芯片的應(yīng)用場(chǎng)景不再局限于云端，部署于智能手機(jī)、安防攝像頭、及自動(dòng)駕駛汽車等終端的各項(xiàng)產(chǎn)品日趨豐富。除了追求性能提升外，AI芯片也逐漸專注于特殊場(chǎng)景的優(yōu)化。

為了進(jìn)一步促進(jìn)供需對(duì)接，為AI芯片供應(yīng)商和需求商提供交流的平臺(tái)，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟（以下簡(jiǎn)稱“AIIA”或聯(lián)盟）計(jì)算架構(gòu)與芯片推進(jìn)組啟動(dòng)“AI芯片技術(shù)選型目錄”（以下簡(jiǎn)稱“選型目錄”）的工作，希望為AI芯片的可持續(xù)發(fā)展，服務(wù)和促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大貢獻(xiàn)一份力量。

人工智能芯片按照目前的應(yīng)用場(chǎng)景來看，主要分為訓(xùn)練和推斷兩類場(chǎng)景，按部署位置又可分為云端、邊緣和終端。AIIA“AI芯片技術(shù)選型目錄”具體根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景與部署位置，包含云端訓(xùn)練、基于云端、邊緣和終端推斷的四大產(chǎn)品形態(tài)。又依據(jù)行業(yè)應(yīng)用，AI芯片技術(shù)選型目錄根據(jù)垂直應(yīng)用場(chǎng)景如圖3所示給出。

AI芯片根據(jù)行業(yè)應(yīng)用分類圖

二、云端訓(xùn)練

技術(shù)概述

百度昆侖1芯片面向AI通用計(jì)算，基于百度XPU架構(gòu)，既可以用于訓(xùn)練，也可以用于推理，能全面支持語(yǔ)音，圖像，自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用。

技術(shù)指標(biāo)百度昆侖1芯片基于百度XPU架構(gòu)，采用三星14nm工藝，HBM2和PCIE4.0等技術(shù)，給用戶提供高性能、高帶寬、低功耗、高靈活性、高度可編程等優(yōu)勢(shì)。

產(chǎn)品信息

應(yīng)用案例

百度ERNIE模型，應(yīng)用于翻譯、搜索排序等場(chǎng)景。百度網(wǎng)盤里的圖像模型；百度云主機(jī)；百度云的工業(yè)質(zhì)檢客戶。

產(chǎn)品特征/技術(shù)特點(diǎn)

1．高性能，峰值256Tops；

2．高帶寬，片外內(nèi)存帶寬512GB/s；

3．高度可編程性，能提供C/C++的編程，用戶可以自由開發(fā)自己的算子。

上海燧原科技有限公司-邃思通用人工智能訓(xùn)練芯片

技術(shù)概述

邃思芯片集成神經(jīng)元處理器架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理引擎，通過可編程的通用張量/向量運(yùn)算核心，支持各類數(shù)據(jù)精度的主流深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練負(fù)載。

技術(shù)指標(biāo)

邃思芯片采用12nmFinFET工藝，2.5D封裝，總計(jì)141億個(gè)晶體管。其宣稱單芯片提供20TFLOPS@FP32及80TFLOPS@BF16/FP16的算力，最大功耗190W。

邃思芯片主要技術(shù)特點(diǎn)包括：自主指令集的神經(jīng)元處理器（SIP），可編程的通用張量/向量運(yùn)算核心，支持張量/向量/標(biāo)量計(jì)算；神經(jīng)元處理集群（SIC），由8個(gè)神經(jīng)元處理器構(gòu)成，4MB共享集群緩存；自主研發(fā)2.5D封裝，集成16GBHBM存儲(chǔ)，提供512GB/s帶寬；自主ESL（燧原智能互聯(lián)，Enflame SmartLink）片間互聯(lián)引擎，每通道雙向50GB/s，4通道總共200GB/s接口帶寬，通道延時(shí)小于1μs；系統(tǒng)穩(wěn)定性控制，支持服務(wù)器級(jí)別RAS需求。支持CNN、RNN、LSTM、BERT等網(wǎng)絡(luò)模型

產(chǎn)品信息

產(chǎn)品特征/技術(shù)特點(diǎn)

云燧T10是基于邃思芯片打造的人工智能訓(xùn)練加速卡，20TFLOPS@FP32，最大功耗225W，支持FP32/FP16/BF16/INT8/INT16/INT32等多種數(shù)據(jù)類型；支持PCIe4.0接口，提供64GB帶寬以及200GB/s片間互聯(lián)帶寬；

計(jì)算和編程平臺(tái)主要包含分布式調(diào)度、軟件開發(fā)包（SDK）和設(shè)備驅(qū)動(dòng)層，用戶可以將已有訓(xùn)練系統(tǒng)，無(wú)縫遷移至邃思平臺(tái)上運(yùn)行，無(wú)需二次開發(fā)或者模型轉(zhuǎn)換工作。

云燧T10人工智能訓(xùn)練加速卡面向云端數(shù)據(jù)中心，可廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)及政務(wù)等人工智能訓(xùn)練場(chǎng)景。

NVIDIA-NVIDIAA100/V100/T4Tensor Core GPUs

技術(shù)概述

為數(shù)據(jù)中心GPU，可加快AI、高性能計(jì)算(HPC)和圖形技術(shù)的發(fā)展。

技術(shù)指標(biāo)

NVIDIA Ampere GPU架構(gòu)配備540億個(gè)晶體管，為7納米芯片架構(gòu)，集訓(xùn)練和推理于一身，具有多實(shí)例GPU、TF32、結(jié)構(gòu)化稀疏等特性。

NVIDIAVolta GPU架構(gòu)配備640個(gè)Tensor內(nèi)核，可提供每秒超過100萬(wàn)億次(TFLOPS)的深度學(xué)習(xí)性能，是上一代NVIDIA Pascal架構(gòu)的5倍以上。NVIDIA Turing GPU架構(gòu)支持實(shí)時(shí)光線追蹤、AI、模擬和光柵化技術(shù)。

應(yīng)用案例

利用NVIDIAA100/V100/T4GPU可以更快速地處理要求最嚴(yán)格的高性能計(jì)算(HPC)和超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員可以在能源勘探和深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用場(chǎng)合中解析PB級(jí)的數(shù)據(jù)，速度比使用傳統(tǒng)CPU快幾個(gè)數(shù)量級(jí)。NVIDIA A100/V100/T4加速器可以超快速度運(yùn)行更大型的模擬。此外，NVIDIA GPU還能為虛擬桌面、應(yīng)用程序和工作站提供超高性能和用戶密度。

產(chǎn)品特征/技術(shù)特點(diǎn)

NVIDIA A100采用了NVIDIA Ampere架構(gòu)的突破性設(shè)計(jì)，集AI訓(xùn)練和推理于一身，宣稱其性能相比于前代產(chǎn)品提升了20倍。作為一款通用型工作負(fù)載加速器，A100還被設(shè)計(jì)用于數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計(jì)算和云圖形。NVIDIAT4GPU推理加速器搭載NVIDIATuringTensorCore，提供多精度推理性能，以加速人工智能的各種應(yīng)用。

產(chǎn)品信息

賽靈思–Alveo

技術(shù)概述

賽靈思AlveoTM數(shù)據(jù)中心加速器卡專為現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心多樣的應(yīng)用需求而設(shè)計(jì)。Alveo加速器卡可通過對(duì)加速資源的重新配置，適應(yīng)持續(xù)算法優(yōu)化，在降低總成本的同時(shí)，靈活支持各類工作負(fù)載。

賽靈思推出的Vitis統(tǒng)一軟件平臺(tái)為各類軟件和AI推理應(yīng)用開發(fā)提供統(tǒng)一編程模型，幫助用戶加速實(shí)現(xiàn)從C/C++、Python、Caffe、Tensor flow到差異化應(yīng)用落地的開發(fā)過程。

技術(shù)指標(biāo)

賽靈思Alveo數(shù)據(jù)中心加速器卡基于Xilinx 16nm Ultra Scale架構(gòu)，使用賽靈思堆疊硅片互聯(lián)(SSI)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)FPGA容量、帶寬和功耗效率，通過結(jié)合多個(gè)超邏輯區(qū)域(SLR)來增大密度。

Alveo加速卡旨在加速服務(wù)器或工作站中的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和視頻處理等計(jì)算密集型應(yīng)用。Alveo U50卡采用XCU50 FPGA包括2個(gè)SLR，配備PCIe Gen4和8G HBM2，每秒100G網(wǎng)絡(luò)連接，以高效能75瓦、小尺寸形式為金融計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)搜索與分析工作負(fù)載提供優(yōu)化加速。

AlveoU200卡采用XCU200FPGA包括3個(gè)SLR,AlveoU250卡使用XCU250FPGA包括4個(gè)SLR。二者均可連接到PCIExpress的16個(gè)通道，最高運(yùn)行速度8GT/s(Gen3)，也可以連接到4根DDR4 16GB 2400MT/s64位含糾錯(cuò)碼(ECC)的DIMM，總計(jì)64GB的DDR4。

應(yīng)用案例

Alveo加速卡已經(jīng)開發(fā)和認(rèn)證的關(guān)鍵應(yīng)用涵蓋AI/ML、視頻轉(zhuǎn)碼、數(shù)據(jù)分析、金融風(fēng)險(xiǎn)建模、安全和基因組學(xué)等。Algo-Logic SystemsInc、Bigstream、Black LynxInc.、CTAccel、Falcon Computing、Maxeler Technologies、Mipsology、NGCodec、Skreens、Sum Up Analytics、Titan IC、Vitesse Data、VYUsync和Xelera Technologies等合作伙伴開發(fā)完成的應(yīng)用已經(jīng)投入部署。此外，DellEMC、Fujitsu Limited和IBM等頂級(jí)OEM廠商也在同賽靈思合作，認(rèn)證采用Alveo加速器卡的多個(gè)服務(wù)器SKU。

Alveo-Mipsology,Zebra搭載Alveo

U50數(shù)據(jù)中心加速卡用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，板卡功耗75W，關(guān)鍵功能：快速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)推理——Zebra設(shè)立了新的性能標(biāo)準(zhǔn)；支持所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——Zebra可加速任何CNN的所有層級(jí)；易于使用——Zebra是“即插即用”的解決方案，無(wú)需對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修改或再訓(xùn)練；不改變軟件環(huán)境——無(wú)新語(yǔ)言、框架或工具。Zebra在TensorFlow、PyTorch、ONNX、Caffe和MXNet模型內(nèi)運(yùn)行；可擴(kuò)展性、靈活性和適應(yīng)性——Zebra可替代GPU或在任何位置補(bǔ)充CPU。

Alveo-SK電訊基于人工智能的實(shí)時(shí)物理入侵和盜竊檢測(cè)服務(wù)，基于賽靈思Alveo U250加速器卡，可提供充足的吞吐量與精準(zhǔn)度

產(chǎn)品特征/技術(shù)特點(diǎn)

AlveoU50數(shù)據(jù)中心加速器卡采用賽靈思UltraScale+架構(gòu)，使用半高半長(zhǎng)的外形尺寸和低于75瓦的低包絡(luò)功耗。該卡支持第四代PCIe及高帶寬存儲(chǔ)器（HBM2），每秒100G網(wǎng)絡(luò)連接，面向各種類型的服務(wù)器部署。

AlveoU50加速器卡產(chǎn)品詳細(xì)介紹：

通過PCIe3.3V電源供電線提供的HBM2功耗僅限為10W。使用HBM2可實(shí)現(xiàn)的性能受限于此功耗限制，并且因設(shè)計(jì)而異。HBM2的額定帶寬為201GB/s。在不兼容PCIe的規(guī)格中，針對(duì)A-U50DD-P00G-ES3-G和A-U50-P00G-PQ-G卡測(cè)得的HBM2帶寬峰值為316GB/s。

AlveoU200和U250數(shù)據(jù)中心加速器卡采用PCIeGen3x16，設(shè)計(jì)用于加速高計(jì)算強(qiáng)度應(yīng)用，如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和視頻處理。

AlveoU280數(shù)據(jù)中心加速器卡專為計(jì)算和存儲(chǔ)工作負(fù)載而設(shè)計(jì)，擁有8GBHBM2+32GB DDR4內(nèi)存、1.1MLUT、8.5kDSP片、每秒100G雙網(wǎng)絡(luò)連接，并支持第四代PCIe和CCIX互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)。

AlveoU280加速器卡產(chǎn)品詳細(xì)介紹：

產(chǎn)品信息

科寒武紀(jì)科技股份有限公司-寒武紀(jì)思元100

技術(shù)概述

為云端推理提供運(yùn)算能力支撐

技術(shù)指標(biāo)

INT8算力32TOPS,內(nèi)置硬件編解碼引擎

應(yīng)用案例

計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理。

產(chǎn)品信息

產(chǎn)品特征/技術(shù)特點(diǎn)

1．通用智能，支持計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等多模態(tài)智能處理；

2．針對(duì)深度學(xué)習(xí)定制的指令集和處理器架構(gòu)，具有更優(yōu)的能效比；

3．完善軟件開發(fā)環(huán)境NeuWare，包括應(yīng)用開發(fā)、功能調(diào)試、性能調(diào)優(yōu)等。

中科寒武紀(jì)科技股份有限公司-寒武紀(jì)思元270

為高能效比AI推理設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)中心級(jí)PCIe智能加速卡。

技術(shù)指標(biāo)

支持多種精度，比上一代加速芯片計(jì)算能力提高4倍，INT8算力128TOPS。

應(yīng)用案例

廣泛支持視覺、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理以及傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)等高度多樣化的人工智能應(yīng)用，幫助AI推理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高能效比。

產(chǎn)品特征/技術(shù)特點(diǎn)

1．支持INT16、INT8、INT4、FP32、FP16多種精度；2．內(nèi)置視頻和圖片編解碼器，有效降低CPU前處理負(fù)載和PCIe帶寬占用；3．計(jì)算彈性，支持多類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，寒武紀(jì)Neuware軟件棧部署推理環(huán)境；4．可編程，基于Bang語(yǔ)言編程環(huán)境可對(duì)計(jì)算資源定制，滿足多樣化需求。

產(chǎn)品信息

北京比特大陸科技有限公司-比特大陸算豐TPU芯片BM1684

技術(shù)概述

BM1684是比特大陸面向深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域自主研發(fā)的第三代張量處理器（TPU），是聚焦視頻圖像分析的云端及邊緣的人工智能推理芯片。

技術(shù)指標(biāo)

芯片：BM1684聚焦視頻圖像分析，是云端及邊緣的人工智能推理芯片；AI算力：17.6TOPSINT8，Winograd卷積加速下最高可達(dá)35.2TOPS，實(shí)測(cè)推理性能較上一代提升約5倍以上；AI架構(gòu)：本芯片基于自主研發(fā)的TPU架構(gòu)；典型功耗：16W；視頻解碼：支持H264/H265解碼，最大分辨率8192x8192，支持4K/8K。H264和H265解碼都支持32路高清30FPS@1080P，可處理數(shù)十路視頻智能分析全流程；

應(yīng)用案例

北京海淀城市大腦中的AI計(jì)算推理，百度大腦Paddle TPU計(jì)算集群，處理千路級(jí)別的高清視頻結(jié)構(gòu)化。福州長(zhǎng)樂區(qū)的AI算力中心TPU計(jì)算集群，處理上千路的高清視頻結(jié)構(gòu)化、人臉識(shí)別等。福州城市大腦的AI計(jì)算推理TPU計(jì)算集群，處理千路級(jí)別的高清視頻結(jié)構(gòu)化。

優(yōu)必達(dá)（Ubitus）的互聯(lián)網(wǎng)云端游戲AI加速TPU加速游戲中的圖像特征提取，畫面增強(qiáng)，超分辨率等。

產(chǎn)品特征/技術(shù)特點(diǎn)

BM1684芯片技術(shù)特點(diǎn)是：

1）TPU芯片架構(gòu)自主研發(fā)，相關(guān)專利申請(qǐng)達(dá)到270項(xiàng)以上；

2）性能功耗比高，在16W情況下，最高可達(dá)到35.2T性能（Winograd加速）；

3）視頻解碼路數(shù)多，支持32路H264和H265高清30FPS@1080P硬解碼；

4）視頻全流程處理能力強(qiáng)，可達(dá)到16~32路典型視頻結(jié)構(gòu)化/人臉分析路數(shù)；

5）AI工具鏈完備，Caffe,Tensorflow,PyTorch，MXNet，PaddlePaddle都支持；

6）部署場(chǎng)景靈活，云端和邊緣均可部署；

7）使用靈活，可工作于PCIE從設(shè)備模式或者SOC主設(shè)備模式；

板卡產(chǎn)品特色：

1）75W半高半長(zhǎng)PCIE小卡，峰值算力105.6T，無(wú)需外接供電；

2）宣稱其性能趕上并部分超越英偉達(dá)推理GPUT4；

3）視頻解碼路數(shù)多，96路高清視頻30FPS解碼；

模組產(chǎn)品特色：

1）AI邊緣計(jì)算模組，17.6T/35.2T；

2）視頻解碼支持32路H264和H265高清30FPS@1080P硬解碼；

3）視頻全流程處理可達(dá)到16~32路典型視頻結(jié)構(gòu)化/人臉分析；

盒子產(chǎn)品特色：

1）AI邊緣計(jì)算盒子，17.6T/35.2T；

2）視頻全流程處理能力可達(dá)到16~32路典型視頻結(jié)構(gòu)化/人臉分析；

3）可室外部署，無(wú)風(fēng)扇散熱，-20℃至

+60℃寬溫；

4）接口支持USB/HDMI/RS-485/RS-

232等；

產(chǎn)品信息

深圳鯤云信息科技有限公司-星空x3加速卡

技術(shù)概述

星空X3加速卡為鯤云推出的面向邊緣端和數(shù)據(jù)中心進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推斷的AI計(jì)算加速卡，搭載鯤云自研的定制數(shù)據(jù)流CAISA芯片，采用無(wú)指令集的架構(gòu)方式，為支持深度學(xué)習(xí)的邊緣和數(shù)據(jù)中心服務(wù)器提供計(jì)算加速方案。

技術(shù)指標(biāo)

支持ResNet、VGG、YOLO等多個(gè)主流

CNN算法模型提供Rain Builder編譯工具鏈，支持端到端算法開發(fā)和部署支持Tensor Flow、Caffe、PyTorch及ONNX(MXNet)等主流深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)的算法模型其宣稱芯片利用率可達(dá)95.4%

應(yīng)用案例

工業(yè)領(lǐng)域：鯤云與合作方針對(duì)某電容上激光刻蝕字符推出基于深度學(xué)習(xí)的OCR識(shí)別方案，識(shí)別算法采用了深度學(xué)習(xí)方法，可識(shí)別字母、數(shù)字以及數(shù)十種特殊字符，字符識(shí)別精度可達(dá)到99.99%。采用搭載鯤云CAISA芯片的星空加速卡，識(shí)別延遲可以降低到50ms，識(shí)別速度可達(dá)到20pcs/s。

電力領(lǐng)域

鯤云與合作方通過研究適用于電力無(wú)人機(jī)巡檢的目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)基于人工智能技術(shù)的電力無(wú)人機(jī)智能巡檢、數(shù)據(jù)采集，并在服務(wù)器端進(jìn)行高質(zhì)量的圖片數(shù)據(jù)分析，提高巡檢效率，降低巡檢工作量。

產(chǎn)品特征/技術(shù)特點(diǎn)

其宣稱芯片利用率可達(dá)95.4%；時(shí)延：3ms分類延時(shí)支持分類、目標(biāo)檢測(cè)以及語(yǔ)義分割類深度學(xué)習(xí)算法；Batchsize不敏感；溫度范圍：-20℃~70℃

實(shí)測(cè)Benchmark

產(chǎn)品信息

華為技術(shù)有限公司-昇騰310AI處理器

技術(shù)概述

昇騰AI處理器的主要架構(gòu)組成：芯片系統(tǒng)控制CPU（Control CPU）

AI計(jì)算引擎（包括AICore和AI CPU）多層級(jí)的片上系統(tǒng)緩存（Cache）或緩沖區(qū)（Buffer）數(shù)字視覺預(yù)處理模塊（Digital VisionPre-Processing，DVPP）等。

技術(shù)指標(biāo)

應(yīng)用案例

華為針對(duì)其昇騰AI芯片的計(jì)算架構(gòu)專門構(gòu)建了完整的軟件棧，兼容各個(gè)深度學(xué)習(xí)框架并能夠高效運(yùn)行在昇騰AI芯片上，讓開發(fā)者能夠快速開發(fā)推理應(yīng)用，為開發(fā)者提供便利的解決方案。當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，包括圖像分類、人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、光學(xué)字符識(shí)別、視頻處理和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的各個(gè)模型，均可以在昇騰310處理器上得到很好的技術(shù)支持。

產(chǎn)品特征/技術(shù)特點(diǎn)

達(dá)芬奇架構(gòu)主要由計(jì)算單元、存儲(chǔ)系統(tǒng)和控制單元三部分構(gòu)成。其中計(jì)算單元又分為：矩陣計(jì)算單元、向量計(jì)算單元、標(biāo)量計(jì)算單元，分別對(duì)應(yīng)矩陣、向量和標(biāo)量三種常見的計(jì)算模式。

矩陣計(jì)算單元（CubeUnit）：矩陣計(jì)算單元和累加器主要完成矩陣相關(guān)運(yùn)算。一拍完成一個(gè)FP16的16x16與16x16矩陣乘（4096）；如果是INT8輸入，則一拍完成16*32與32*16矩陣乘（8192）；

向量計(jì)算單元（VectorUnit）：實(shí)現(xiàn)向量和標(biāo)量，或雙向量之間的計(jì)算，功能覆蓋各種基本的計(jì)算類型和許多定制的計(jì)算類型，主要包括FP16/FP32/INT32/INT8等數(shù)據(jù)類型的計(jì)算；

標(biāo)量計(jì)算單元（ScalarUnit）：相當(dāng)于一個(gè)微型CPU，控制整個(gè)AICore的運(yùn)行，完成整個(gè)程序的循環(huán)控制、分支判斷，可以為Cube/Vector提供數(shù)據(jù)地址和相關(guān)參數(shù)的計(jì)算，以及基本的算術(shù)運(yùn)算。

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