龙芯中科：通用芯片与加速芯片适配性取决于接口标准、软件支持及应用场景匹配

金融界9月10日消息，有投资者在互动平台向龙芯中科提问：你好，请问公司的通用芯片和寒序科技基于概率计算技术的加速芯片可以适配吗？或者公司自身有无概率计算方面的技术储备，谢谢！

公司回答表示：通用芯片和加速芯片能否适配具体取决于接口标准、软件支持以及应用场景的匹配度。如果该加速芯片是符合通用接口标准的芯片，并且进行软件适配以及针对特定应用场景的优化，相信双方可以很好地实现适配，并为用户提供更强大的计算能力。

本文源自金融界

通用芯片到专用芯片的变革：架构与资本的历史性革新

通用芯片之所以能够大量销售，主要是因为计算机采用了冯·诺依曼架构。处理器从内存中读取数据和计算机程序，并按照从内存中读取的计算机程序来处理数据，最后将处理后的数据送回到内存中。

通过重复这个过程，处理器可以执行任何复杂的处理，也就是说，通过改变计算机程序——改变处理的步骤，可以执行任何类型的处理。

换句话说，计算机发展的逻辑和前景是大量生产处理器和内存等硬件，并通过软件将其应用于各种用途。半导体业务的正确路径就是大量、低价地提供处理器和内存。13随着大数据利用的开始，传感器可能也会加入进来。这个业务的竞争方式是资本竞争。DRAM、闪存、CPU或GPU等芯片一被发明出来，并被认为可以成为大生意，就会有大量资本投入，很快就会引发过度竞争，最终在行业重组后形成寡头垄断。

然而，历史上也有专用芯片获得成功的时期。从1985年到2000年，ASIC开创了一个大市场。处理器和内存相互连接的逻辑电路因系统而异。起初，人们通过组合标准化的逻辑芯片来实现，将这些集成到ASIC中，可以减少系统的成本和面积。

另外，人们利用CAD技术大幅减少开发的成本和时间，这是ASIC能够获利的主要原因。复杂的芯片可能需要100多个设计师用1年多的时间来设计，但是如果使用CAD，1个设计师1个月就可以完成。

20世纪80年代，加州大学伯克利分校等地研发出可以自动生成布局和逻辑的技术，也出现了相应的设计工具供应商。此外，还开发出了半定制的制造方式，就像定制半成品服装一样，先制造出半成品芯片，再根据需要进行定制化的布线。

通过这些设计开发的创新，开发效率一下子提高了3个数量级。然而，15年后，由于摩尔定律，集成度提高了3个数量级，即便使用计算机，人们也需要比以前更多的人力和时间。结果，ASIC业务变得无法盈利，走向了终结。因此，通用芯片时代是从设备创新开始的，在资本竞争中结束，而专用芯片时代是由设计创新揭开序幕的，在摩尔定律下落幕。

现在，游戏规则正在改变。谷歌、苹果、脸书、亚马逊等巨型IT（信息技术）公司感觉到，如果还从英特尔和高通等半导体专业制造商那里采购通用芯片，将无法赢得竞争。因此，它们开始自主开发专用芯片。这背后有三个原因。

第一个原因是数据社会特有的“能源危机”。 随着数据的急剧增长和AI处理的复杂化，能源危机正在加剧。假设当前的技术不采取任何节能措施，那么到2030年，IT相关设备将消耗掉相当于当前社会总耗电量近2倍的电力，到2050年，这个数字预计会增长约200倍。

如果在进行数字化转型的过程中消耗大量能源并破坏地球环境，未来的可持续发展就不可能实现。芯片的功耗曾经只有0.1瓦特。如果按照理想的微细化方案，那么性能成本比应该在保持电力功率密度恒定的情况下得以改善。但实际上，由于过度强调性能改进，芯片的功耗在15年内增长了1000倍，到2000年时已经达到了100瓦特。芯片的电力功率密度超过了烹饪用电炉的30倍，直接导致云服务器需要消耗大量的电力进行冷却。

虽然芯片集成很多的晶体管，但是系统一旦接近冷却能力的极限，将无法同时使用更多的晶体管。

在7纳米技术中，占整体3/4的晶体管不能同时被使用；在5纳米技术中，占整体4/5的晶体管不能同时被使用。在这些限制下，只有那些能够将能效提高10倍的人，才能使计算机的性能提高10倍，使智能手机的使用时间延长10倍。16与能够完成各种任务的通用芯片相比，削减了无用电路的专用芯片就可以将能源效率提高10倍以上。

第二个原因是AI的出现 。神经网络和深度学习赋予数据持有者一种新的信息处理方式。

第三个原因是产业结构的分工化 。像台积电这样的晶圆代工厂已成为全球工厂，用户可以根据自己的业务模型自主开发，充分利用AI性能的芯片。对于类似于谷歌、苹果、脸书、亚马逊这类使用大量芯片的IT平台，这样的自主开发明显可以获得比从半导体供应商那里采购的更快、更便宜、更高性能的芯片。

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