第1029章 从矿车到国产NPU (第2/2页)

如果说传统CPU是能解答各种复杂难题的大学老教授，显卡GPU是能同时批改海量简单试卷的中学生团队，那么NPU（神经网络处理器）就是一座专门为AI算法定制的“流水线工厂”。
　　
　　它不需要懂复杂的系统逻辑，也不处理图形渲染，只做一件事，极其高效且省电地疯狂处理AI最需要的海量矩阵乘除法。
　　
　　何廷波接着用专业的话语概括道：“指令集非常简单粗暴，不处理图形，只做矩阵乘法和张量计算加速。”
　　
　　他顿了顿，语气变得更加审慎。
　　
　　“但我得说句实话。海思目前的核心能力在手机SOC，CPU微架构、GPU、基带，这些我们有底子。但专门为神经网络设计的独立加速器，我们从来没做过。”
　　
　　“行业里也没几家有成熟方案。中科院计算所陈云霁那个团队倒是在搞，做了个叫DianNaO的原型芯片，跑小规模卷积网络效果不错。我们内部去年底就在接触他们，考虑直接采购他们的IP核集成进下一代麒麟。”
　　
　　一位副总裁接过话头。
　　
　　“那是不是按原计划走就行了？买现成的IP授权，集成进SOC，风险小，周期短。”
　　
　　徐直军把茶杯放下，摇了摇头。
　　
　　“不一样。”
　　
　　“顾屿要的不是手机端那种轻量级推理核。他要的是云端训练级别的大规模并行计算芯片。”
　　
　　“而且他给出的条件是，十万片也好，一百万片也好，回响全包。他们要在雅安建全球级别的纯国产智算中心。”
　　
　　此话一出，会议室里响起几声压抑的惊叹。
　　
　　何廷波拿起白板笔，在旁边画了一个简单的结构图。
　　
　　“如果只是买别人的IP核，我们永远受制于人。别人的架构里哪些能改哪些不能动，全捏在对方手里。”
　　
　　“但如果从底层架构自己来，回响提供完整的模型结构和训练需求作为设计输入，海思来做硬件实现，那这套东西从第一天起就是我们自己的。”
　　
　　“问题是，这条路研发周期长，流片成本是天文数字，前期根本没有外部市场能消化。”
　　
　　会议室里的讨论声渐渐小了下去。
　　
　　所有人都在等待主位上那位的态度。
　　
　　任老坐在宽大的椅子里，双手交叉放在桌面上。
　　
　　他并没有马上说话，而是盯着投影屏幕看了一会儿。
　　
　　过了一阵，他这才开口说话。
　　
　　“买别人的IP，能解一时之急，解不了十年之困。”
　　
　　他转头看向何廷波。
　　
　　“陈云霁那边的合作照常推进，下一代麒麟的端侧推理核先用他们的方案顶上去。手机不能等。”
　　
　　“但同时，海思必须启动自研NPU底层架构的预研项目。”
　　
　　会议室里的气氛顿时凝重起来。
　　
　　“你们只看到了回响一家的订单，但我看到的是整个市场。”
　　
　　任老环视全场，手指在桌面上轻轻敲了两下。
　　
　　“手机要做图像识别，要做语音助手，要做实时翻译，终端侧的AI算力需求只会越来越大。自动驾驶、安防监控、工业质检、智慧城市，哪一个不需要专用的神经网络加速？”
　　
　　他停顿了一下，语气变得更加笃定。
　　
　　“英伟达的通用GPU又贵又费电，全世界都在等一种更高效、更便宜的AI专用芯片出现。如果我们今天只满足于买别人的IP往自家芯片里一塞，三年后想换都换不掉，被卡脖子的还是我们自己。”
　　
　　他转头看向何廷波。
　　
　　“廷波，把手里那些不太紧急的研发项目往后挪一挪。”
　　
　　何廷波坐直了身子听候指示。
　　
　　“两条线并行。”任老竖起两根手指。
　　
　　“第一条，短线。继续跟计算所谈IP授权，保证麒麟下一代芯片按时出货，手机端侧先跑起来。”
　　
　　“第二条，长线。抽调精锐骨干成立NPU自研预研组，跟九天实验室全面对接。他们提供算法需求和模型结构，我们来摸索底层硬件架构。”
　　
　　“告诉顾屿，这块云端算力芯片华为要参与联合主导。前期的预研和首次流片成本，华为自己承担一半。”
　　
　　徐直军精神一振，重重地点了点头。
　　
　　任老继续说道。
　　
　　“但作为交换条件，未来海思自研架构量产后，不能全部专供回响。华为必须保留至少百分之三十的产能，用于我们自己的终端芯片集成和对外销售。这条产品线，要按华为自己的节奏做成系列，从云端训练卡到终端推理核，全覆盖。”
　　
　　会议室里的气氛变得严肃而又振奋。在座的高管们从这份全新的合作方案里，清晰地看到一条崭新的道路正在海思面前展开。
　　
　　“回响给我们的是第一笔确定性订单和底层算法需求，但我们要做的不只是满足一个客户。”
　　
　　任老的目光扫过在场的所有人，做出了最终定夺。
　　
　　“我们要从这个起点出发，把属于华为自己的NPU架构做出来。让全世界需要AI算力的厂商，最终都来找海思买芯片。”
　　
　　“放手去干。”
　　
　　PS：感谢【泣いさ】打赏的【礼物之王】，加更（5/5）