阿里平头哥首颗自研芯片已和业务方做适配

（原标题：阿里平头哥首颗自研芯片已和业务方做适配，“希望年底落地”）

　　澎湃新闻记者 承天蒙

　　9月25日云栖大会上，阿里巴巴第一颗自研芯片，“全球最高性能AI推理芯片”含光800发布。

　　阿里巴巴平头哥半导体公司研究员、含光800芯片负责人骄旸表示，现在芯片已经在和业务方去做适配了，“希望年底左右可以落地”。他还表示，由于目标定得很高，“我们团队做出了非常非常大的牺牲。”

　　含光800的研发速度令人瞩目。据平头哥介绍，平头哥NPU团队用最短的时间完成了芯片的设计、流片整个过程，7个月完成前端设计，之后仅了3个月就成功流片。骄旸表示，流片仅一次就获得了成功。

　　在一场媒体群访中，骄旸对记者介绍，“这个NPU我们团队花了差不多一年的时间，从团队组建，到设计完成、架构验证，到我们流片回来，是一次成功。流片回来后就通过了验证。”

　　芯片设计是一个复杂的系统工程，单纯完成设计并不意味着就可以流片成功，这是行业的深水区，假如流片失败，就意味着硬件设计需要推倒重来，这比软件出BUG更加严重。

　　一般芯片公司需要做两次工程样品、产品样品或多次样品才能流片成功。而流片成功后也不代表就可以直接商用，它还需要经过复杂的测试验证，在各项指标都符合实际场景需求后才到了真正的商用阶段。

　　针对澎湃新闻记者的询问，骄旸表示，其实这种速度下，保证质量是“非常难的”，他补充道，“我们团队做出了非常非常大的牺牲，好在团队的工作经验是比较丰富的。”

　　骄旸还提到，“由于定下了一个比较高的目标，我们甚至有的团队成员第一天加入，当天晚上就去debug（排除程序故障）了。”

　　据平头哥介绍，含光800主要用于云端视觉处理场景，目前已开始应用在阿里巴巴内部核心业务中。

　　根据云栖大会的现场演示，1个含光800的算力等于10个GPU。以城市大脑中实时处理杭州主城区交通视频为例，需要40颗传统GPU，延时为300ms，使用含光800仅需4颗，延时降至150ms。拍立淘商品库每天新增10亿商品图片，使用传统GPU算力识别需要1小时，使用含光800后可缩减至5分钟。

　　有网络说法称，含光800芯片第一次流片时，一群工程师忐忑地在电梯口等结果，当得知流片成功时，有工程师哭了出来。

　　骄旸介绍，为什么要立下这种时间紧、任务重的目标，除了背后有计算支撑之外，这与为什么平头哥要做AI芯片的战略也有关系。

　　骄旸说，AI芯片是一个新的领域，有发展的机会。老的计算平台如CPU、GPU等，是为老的计算形态设计的。GPU原本是用于视频渲染，在AI计算没有更好的替代方案时，位于临界点上的GPU便成为了选择。而一旦有更好的选择，GPU很快就会被替代。速度便十分重要。

　　“我们看到了人工智能算法需要一个特殊的架构，”骄旸表示，“虽然挑战很大，但从阿里巴巴的要求来说，我们是一定要去挑战那个‘皇冠上的明珠’。”

　　“含光800已经量产，只服务阿里内部，暂不打算向第三方企业独立销售。”阿里巴巴研究员、平头哥半导体有限公司IoT芯片研究员孟建熠告诉澎湃新闻记者，“量产数量暂不方便对外透露。”