第1027章从矿车到国产NPU

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    会议室里安静了几秒。
    在2015年这个节点，能做到这种程度的自然语言理解和多步推理，已经远超市面上任何公开产品。
    何廷波推了推眼镜，拿出一份纸质文件。
    「任总，徐总。」
    「回响那边送来的底层数据结构我们连夜看过了。」
    「他们想要一种专门针对神经网络计算优化的NPU晶片。」
    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微架构丶GPU丶基带，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的原型晶片，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晶片。」
    「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，海思来做硬体实现，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。自动驾驶丶安防监控丶工业质检丶智慧城市，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丶更便宜的AI专用晶片出现。如果我们今天只满足于买别人的IP往自家晶片里一塞，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，保证麒麟下一代晶片按时出货，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，我们来摸索底层硬体架构。」
    「告诉顾屿，这块云端算力晶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晶片集成和对外销售。这条产品

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