2025 新版寒武纪处理器：访存优化技术让大模型训练性能达国际主流
这几年，AI 大模型的发展速度真是快得惊人，从千亿参数到万亿参数，对算力的需求也跟着水涨船高。在这个过程中，芯片的性能和能效比就成了关键。最近，寒武纪推出的 2025 新版处理器，凭借着访存优化技术，在大模型训练性能上达到了国际主流水平，这可真是个不小的突破。
? 访存优化技术：解决大模型训练的 “数据搬运” 难题
大模型训练的时候，数据在内存和计算单元之间搬来搬去，这个过程不仅费时间，还特别耗电。就好比你要建一座高楼，材料运输的效率直接影响着整个工程的进度。寒武纪的访存优化技术，就是为了解决这个 “数据搬运” 的难题。
寒武纪采用了软件无感的访存带宽压缩技术，能在不影响数据准确性的前提下，把数据压缩后再传输，这样就大大减少了对 DRAM 的访问需求。举个例子，原来需要传输 100 份数据，现在可能只需要传输 60 份，节省了 40% 的带宽。同时，它还采用了混合式多级片上存储 / 缓存技术，把常用的数据放在离计算单元更近的地方，就像把常用的工具放在手边，用的时候随手就能拿到，大大降低了访问延迟和功耗。
这种访存优化技术的效果非常明显。以思元 590 芯片为例，它的内存带宽是上一代产品的 3 倍，访存能效达 GDDR6 的 1.5 倍。在自然语言处理场景中，实测性能为同尺寸主流 GPU 的 2 倍，能效占优势。
? 性能对标国际主流：寒武纪 MLU590 的亮眼表现
寒武纪 MLU590 芯片在性能上的表现可圈可点。它基于寒武纪自研的 MLUarch05 架构，采用 7nm 工艺，单卡 FP16 算力达 256 TFLOPS，较上一代提升 40%。在 ResNet-50 训练任务中，能效比达 52.3 TFLOPS/W，首次超越英伟达 H20 芯片的 49.8 TFLOPS/W。
在大模型训练方面，MLU590 支持千亿参数大模型训练，单卡 FP16 算力达 256 TFLOPS，支持千卡级集群训练。根据百度内部测试结果，它支持绝大多数主流模型，在某些大模型训练任务上，表现已非常接近英伟达 A100，被视作英伟达 A100 最有力的国产替代品之一。
在实际应用中，寒武纪 MLU590 也展现出了强大的实力。青海移动基于 MLU590 算力池部署 DeepSeek 大模型，实现推理成本下降 60%。南京智算中心联合寒武纪，用全国产设备运行国产大模型 DeepSeek，为苏宁易购提供全国产化模型推理服务，成为南京首例全国产算力版 DeepSeek 案例。
? 软件生态：从适配到优化的逐步完善
软件生态是芯片应用的重要支撑。寒武纪构建了从芯片硬件、基础软件到开发工具的全栈生态。
软件开发平台方面，寒武纪推出了 Cambricon Neuware 软件栈，支持 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架，大幅降低开发者适配成本。全新升级的 Cambricon Neuware 软件栈，新增推理加速引擎 MagicMind，实现训推一体，显著提升了开发部署的效率，降低用户的学习成本、开发成本和运营成本。
在生态适配方面，寒武纪与百川智能等企业完成 53B 参数大模型适配，覆盖金融、医疗等场景，逐步打破英伟达 CUDA 生态的壁垒。同时，寒武纪还与华为鸿蒙系统实现对 MLU590 的原生适配，端侧 AI 延迟降至 3 毫秒，推动智能终端本地化算力升级。
不过，与英伟达 CUDA 生态相比，寒武纪的软件生态还存在一定差距。例如，开发者渗透率方面，CUDA 占据全球 90% 开发者市场，而寒武纪的 BANG 语言渗透率不足 5%。迁移成本方面，将典型 AI 模型从 CUDA 移植到寒武纪平台需重构 80% 底层算子，耗时增加 6 个月。但寒武纪也在不断努力，通过开源 Torch-MLU 插件等方式，逐步提升生态兼容性。
? 行业应用：从云端到边缘的全面覆盖
寒武纪的处理器不仅在性能上表现出色，在行业应用方面也实现了全面覆盖。
在云端，思元 590 专攻千亿参数大模型训练，单卡 FP16 算力达 256 TFLOPS，较上一代提升 40%。中科曙光已部署超 5000 台搭载 MLU590 的服务器，实现全链路国产化适配，打破英伟达 GPU 在智算中心的垄断格局。
在边缘端，MLU370-X8 模块支持 16 路视频流实时分析，能效比达 5TOPS/W（同类竞品平均 3.2TOPS/W），已部署于智慧交通、工业质检场景。寒武纪的边缘产品线还包括思元 220 芯片及加速卡，是一款专门用于边缘计算应用场景的 AI 加速产品，用户既可以使用 MLU220 作为 AI 加速协处理器，也可以使用其实现 SOC 方案。
在终端，寒武纪的终端智能处理器 IP 有寒武纪 1A、1H 和 1M，分别适用于不同层次的智能手机和智能设备。华为 Mate10 系列手机就搭载了寒武纪 1A 处理器，使手机具备了强大的本地智能处理能力。
? 未来展望：国产芯片的 “超车” 之路
寒武纪在 AI 芯片领域的突破，标志着国产芯片从 “跟跑” 到 “并跑” 的质变。随着技术的不断迭代和生态的逐步完善，寒武纪有望在未来实现 “超车”。
在技术研发方面，寒武纪加速 “备胎计划”，联合中芯国际推进 14nm 及以上工艺的全流程验证，28nm 制程芯片已实现量产。下一代芯片将采用 Chiplet（芯粒）技术和先进制程工艺，预计算力提升 3 倍以上，直指国际一线水平。
在市场拓展方面，寒武纪积极与各行业合作，推动 AI 芯片的商业化落地。例如，在金融领域，寒武纪与多家金融机构进行了大语言模型的测试以及行业应用的探索；在交通领域，寒武纪成功参与多地车路云一体化项目、智慧停车、智慧高速业务，助力交通数字信息化发展。
当然，寒武纪也面临着一些挑战。例如，与英伟达相比，在软件生态和开发者社区方面还有较大差距；在先进制程方面，仍依赖国际代工。但寒武纪凭借着自主研发的技术和不断创新的精神，正在逐步克服这些困难。
总的来说，2025 新版寒武纪处理器的推出，是国产 AI 芯片发展的一个重要里程碑。它的访存优化技术和出色的性能表现，为大模型训练提供了强有力的支持，也为国产芯片的发展注入了新的动力。相信在不久的将来，寒武纪能够在国际市场上占据一席之地，为全球 AI 产业的发展做出更大的贡献。
【该文章由 dudu123.com 嘟嘟 ai 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具】
