1樓：次元碎片
對於做工程，我們可以從兩個維度進行評價：難度、用處。難度大用處大的自然最nb；難度小用處大的是好事，就是要擔心後來者；難度大用處小是費力不討好；難度小用處小就不值得評價了。
下面從這兩個角度分別判斷三個點：高能效高利用率，車規，工具鏈。
1. AI晶元本身算力提公升難度不大，乘加單元堆就完事了，難度在於提公升能效、單元利用率，並兼顧可程式設計性：單元利用率除受任務本身的並行性影響外，還與架構可程式設計性有關，越是靈活可程式設計，就愈容易利用並行的計算資源；然而能效與靈活性則反相關，專用積體電路能效最高但不可程式設計，靈活度高的CPU和GPU則是整天被人秒來秒去。
想要同時達到高能效和單元利用率？只能從可程式設計性上下手。
<2Tops/w對於做高能效設計不算太高，但要達到還是需要一些折中。我不負責任的推測（瞎猜）其主要算力位於粒度較粗功能相對固化的資料通路，通過外接dsp或CPU用於補充靈活性。而超高利用率則只能在有限的，適合該架構資料通路的演算法上達到。
功能固化可能帶來的問題在於演算法的演進，新演算法可能利用率的降低甚至不支援，這些也是老生常談。所以最好的情況就是征程2良好支援的演算法成為主流且保持一段時間。
2. 車規
車規是好事，也不容易，但以我有限經驗看難點不在晶元架構和前端設計，而在於後端、工藝和時間週期，更多是決策層面的事情。
用處大不大要看客戶買不買帳，國內AI晶元做車規的應該很少，外國的有nv，xlnx，tesla之類。剩下市場方面我就不懂了。
3. 工具鏈
功能挺齊全，要做到通稿裡那樣工作量不小。難度跟晶元架構有關，不好評價。
晶元對程式設計人員的介面就是工具鏈，發布會拿出來講至少說明重視度是不錯的。至少不是老式晶元公司做AI晶元那種流片回來還沒編譯器的路子。
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