华为自研的达芬奇NPU架构，技术如何?前景如何
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华为在2018年布了自研云端AI芯片“昇腾（Ascend ）”系列，基于达芬奇架构，首批推出7nm的昇腾910以及12nm的昇腾310。
昇腾310采用华为自研达芬奇架构，使用了华为自研的高效灵活CISC指令集， 每个AI核心可以在1个周期内完成4096次MAC计算，集成了张量、矢量、标量等多种运算单元，支持多种混合精度计算，支持训练及推理两种场景的数据精度运算。 统一架构可以适配多种场景， 功耗范围从几十毫瓦到几百瓦，弹性多核堆叠，可在多种场景下提供最优能耗比 。
而华为自研架构的目标则是实现全栈全场景AI解决方案。据华为轮值 CEO 徐直军说因为目前市场上没有任何架构可以实现全场景覆盖。华为的昇腾系列则可以实现全覆盖。
除了昇腾910(Ascend 910)，目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片，还有昇腾310(Ascend 310)，是目前面向计算场景最强算力的AI SoC之外，还包括基于可统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片：Ascend。包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等五个系列。以及芯片算子库和高度自动化算子开发工具，CANN;以及支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架的MindSpore;以及提供全流程服务(ModelArts)，分层API和预集成方案的应用使能。
华为的达芬奇架构的目标应该是要在 5G 人工智能时代提供全套的 AI 解决方案，友好地将训练和推理统一起来，集成了各类主流框架 (独立的和协同的) ：包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Keras、ONNX、Caffe、Caffe 2、MXNet等等。
覆盖从云、到边缘、到端到物联网端，因为在 5G 时代，人工智能将会成为社会发展的一个主流，华为想要继续成为领航者。划重点，华为想要在 5G 时代利用自己的芯片解决方案实现全场景的覆盖，实现万物互联互通。
手机自然也是一个很重要的方向，华为的目的是想成为方案提供者，也就是标准制定者，为厂商提供一个全方位的物联网软硬件全场景解决方案。所以对于华为而言，寒武纪NPU只是起到一个过渡作用，他肯定是不可能永远采用寒武纪的NPU的，因为采用寒武纪的NPU不方便华为做全场景的适配。
可以说，华为这步棋走的很稳，华为的确是中国高新技术企业里战略布局最好的之一。一旦成为了物联网标准提供者、制定者，你想，大部分厂商都要依赖华为提供的物联网解决方案，是不是比卖手机更挣钱，手机才赚几个钱啊。