华为为何弃用寒武纪采用全新达芬奇构架?
华为在自研芯片这条艰难但至关重要的道路上，经历了多次技术路线的探索和迭代，而“弃用寒武纪，启用达芬奇”的说法，更准确的理解是华为对其自研AI芯片架构进行的重大升级和战略调整。
要深入理解华为的这一转变，我们需要从几个关键点入手：
1. 华为自研AI芯片的初心与寒武纪的背景
华为研发AI芯片的动力，是基于其对未来通信、计算和智能化的深刻洞察。移动通信业务、云计算业务以及终端业务（如智能手机）都在飞速发展，而AI是驱动这些业务持续创新和提升竞争力的核心技术。自主掌握AI芯片的研发，意味着华为能够更有效地控制产品性能、功耗、成本，并且不受制于外部供应商。
寒武纪作为国内AI芯片领域的先行者，为华为在早期AI芯片的研发提供了一定的技术基础和合作契机。华为在早期的一些AI芯片，包括其麒麟系列SoC中的NPU（神经网络处理器），确实在一定程度上借鉴或采用了寒武纪的技术理念和授权。寒武纪以其在指令集架构（ISA）和通用AI处理器方面的探索，为AI芯片的商用化铺平了道路。
2. 达芬奇构架的诞生：为华为量身打造的“战略武器”
然而，随着AI技术的快速发展和应用场景的日益复杂，华为意识到，要真正实现其在AI领域的雄心，需要一个更加灵活、高效、且能够深度契合自身业务需求的新架构。达芬奇构架就是在这样的背景下诞生的，它并非简单地“弃用”寒武纪，而更像是华为在AI芯片自主研发道路上的“涅槃重生”，构建了一个属于自己的、更具战略意义的AI芯片“DNA”。
达芬奇构架的核心优势可以从以下几个方面来理解：
全新的指令集架构（ISA）： 这是最根本的区别。寒武纪有自己的指令集，而达芬奇构架则是由华为自主设计、定义和优化的指令集。自主指令集意味着华为拥有完全的控制权，可以根据自身对AI算法和算子运算特点的理解，设计出最适合其硬件实现的指令，从而最大化运算效率。这就像是为自己的“战马”量身打造了最合适的“马鞍”和“缰绳”。
高度模块化和可配置性： 达芬奇构架被设计成高度模块化的。它不像传统的CPU那样拥有固定的核心数量和功能，而是可以根据不同的应用场景和性能需求，灵活地组合不同的计算单元、存储单元和连接单元。这使得华为能够针对其在智能手机、服务器、自动驾驶等不同领域的AI需求，定制出最优化的芯片解决方案。例如，在需要极致能效比的终端侧，可以采用小而精的达芬奇核；而在需要强大算力的云侧，则可以堆叠更多的达芬奇核，形成更强大的AI集群。
创新的数据流和计算模式： 达芬奇构架在数据流设计和计算模式上也进行了创新。它更加强调数据在芯片内部的高效流动，减少不必要的搬运和延迟，从而降低功耗并提升整体性能。这种精细化的设计，能够更好地应对AI运算中大规模的并行计算和数据密集型操作。
面向“端、边、云”的全场景协同： 华为的战略是构建一个全场景的智能生态。达芬奇构架的设计初衷，就是为了能够覆盖从低功耗的终端设备（如手机、可穿戴设备），到边缘计算设备（如智能摄像头、基站），再到高性能的云服务器等各个环节。通过统一的架构理念和指令集，可以在不同层级的设备之间实现更顺畅的模型迁移、代码复用和生态构建，从而降低开发难度，加速AI技术的落地。
软硬件协同的深度优化： 华为不仅在硬件构架上发力，也在其AI开发框架（如MindSpore）和配套软件工具链上进行了巨大的投入。达芬奇构架与MindSpore的深度整合，能够让开发者更容易地将AI模型映射到硬件上，并充分发挥达芬奇构架的优势。这种软硬件一体化的优化，是华为在AI领域构建核心竞争力的关键。
3. 战略考量与发展必然
华为选择走上完全自主的达芬奇构架之路，是出于多方面的战略考量：
摆脱对第三方授权的依赖： 任何依赖第三方核心技术授权的模式，都可能在关键时刻被“卡脖子”。随着地缘政治环境的变化，华为更加坚定了自主可控的决心。拥有自己的指令集和核心架构，意味着华为在AI芯片设计和生产上拥有了“话语权”和“独立性”。
更贴近华为自身业务的需求： 华为拥有通信、终端、云计算、智能汽车等多个业务板块，这些业务对AI芯片的需求各不相同，且都在快速演进。寒武纪作为一家通用的AI芯片公司，其技术路线可能无法完全满足华为日益增长和多样化的需求。华为自主设计的达芬奇构架，能够更精准地映射其自身业务对AI算力、功耗、成本、体积等方面的具体要求。
打造可持续发展的技术生态： 拥有自主的指令集和架构，华为可以逐步构建起自己的技术生态，吸引更多的开发者、合作伙伴加入，共同推动AI技术的发展。这是一种长远的战略投资，目标是建立一个独立、强大且有生命力的AI技术体系。
总结来说，华为转向达芬奇构架，并非简单的“弃用”或“替换”，而是基于其对AI技术趋势的判断、对自身业务需求的深刻理解，以及对战略自主性的坚定追求。这是华为在技术升级和战略布局上的必然选择，目的是构建一套能够支撑其未来智能化转型、并具备全球竞争力的AI芯片核心能力。达芬奇构架的诞生，标志着华为在AI芯片领域迈入了“自主设计、自主定义、自主可控”的新阶段，为其在未来智能时代的发展奠定了坚实的基础。
要深入理解华为的这一转变，我们需要从几个关键点入手：
1. 华为自研AI芯片的初心与寒武纪的背景
华为研发AI芯片的动力，是基于其对未来通信、计算和智能化的深刻洞察。移动通信业务、云计算业务以及终端业务（如智能手机）都在飞速发展，而AI是驱动这些业务持续创新和提升竞争力的核心技术。自主掌握AI芯片的研发，意味着华为能够更有效地控制产品性能、功耗、成本，并且不受制于外部供应商。
寒武纪作为国内AI芯片领域的先行者，为华为在早期AI芯片的研发提供了一定的技术基础和合作契机。华为在早期的一些AI芯片，包括其麒麟系列SoC中的NPU（神经网络处理器），确实在一定程度上借鉴或采用了寒武纪的技术理念和授权。寒武纪以其在指令集架构（ISA）和通用AI处理器方面的探索，为AI芯片的商用化铺平了道路。
2. 达芬奇构架的诞生：为华为量身打造的“战略武器”
然而，随着AI技术的快速发展和应用场景的日益复杂，华为意识到，要真正实现其在AI领域的雄心，需要一个更加灵活、高效、且能够深度契合自身业务需求的新架构。达芬奇构架就是在这样的背景下诞生的，它并非简单地“弃用”寒武纪，而更像是华为在AI芯片自主研发道路上的“涅槃重生”，构建了一个属于自己的、更具战略意义的AI芯片“DNA”。
达芬奇构架的核心优势可以从以下几个方面来理解：
全新的指令集架构（ISA）： 这是最根本的区别。寒武纪有自己的指令集，而达芬奇构架则是由华为自主设计、定义和优化的指令集。自主指令集意味着华为拥有完全的控制权，可以根据自身对AI算法和算子运算特点的理解，设计出最适合其硬件实现的指令，从而最大化运算效率。这就像是为自己的“战马”量身打造了最合适的“马鞍”和“缰绳”。
高度模块化和可配置性： 达芬奇构架被设计成高度模块化的。它不像传统的CPU那样拥有固定的核心数量和功能，而是可以根据不同的应用场景和性能需求，灵活地组合不同的计算单元、存储单元和连接单元。这使得华为能够针对其在智能手机、服务器、自动驾驶等不同领域的AI需求，定制出最优化的芯片解决方案。例如，在需要极致能效比的终端侧，可以采用小而精的达芬奇核；而在需要强大算力的云侧，则可以堆叠更多的达芬奇核，形成更强大的AI集群。
创新的数据流和计算模式： 达芬奇构架在数据流设计和计算模式上也进行了创新。它更加强调数据在芯片内部的高效流动，减少不必要的搬运和延迟，从而降低功耗并提升整体性能。这种精细化的设计，能够更好地应对AI运算中大规模的并行计算和数据密集型操作。
面向“端、边、云”的全场景协同： 华为的战略是构建一个全场景的智能生态。达芬奇构架的设计初衷，就是为了能够覆盖从低功耗的终端设备（如手机、可穿戴设备），到边缘计算设备（如智能摄像头、基站），再到高性能的云服务器等各个环节。通过统一的架构理念和指令集，可以在不同层级的设备之间实现更顺畅的模型迁移、代码复用和生态构建，从而降低开发难度，加速AI技术的落地。
软硬件协同的深度优化： 华为不仅在硬件构架上发力，也在其AI开发框架（如MindSpore）和配套软件工具链上进行了巨大的投入。达芬奇构架与MindSpore的深度整合，能够让开发者更容易地将AI模型映射到硬件上，并充分发挥达芬奇构架的优势。这种软硬件一体化的优化，是华为在AI领域构建核心竞争力的关键。
3. 战略考量与发展必然
华为选择走上完全自主的达芬奇构架之路，是出于多方面的战略考量：
摆脱对第三方授权的依赖： 任何依赖第三方核心技术授权的模式，都可能在关键时刻被“卡脖子”。随着地缘政治环境的变化，华为更加坚定了自主可控的决心。拥有自己的指令集和核心架构，意味着华为在AI芯片设计和生产上拥有了“话语权”和“独立性”。
更贴近华为自身业务的需求： 华为拥有通信、终端、云计算、智能汽车等多个业务板块，这些业务对AI芯片的需求各不相同，且都在快速演进。寒武纪作为一家通用的AI芯片公司，其技术路线可能无法完全满足华为日益增长和多样化的需求。华为自主设计的达芬奇构架，能够更精准地映射其自身业务对AI算力、功耗、成本、体积等方面的具体要求。
打造可持续发展的技术生态： 拥有自主的指令集和架构，华为可以逐步构建起自己的技术生态，吸引更多的开发者、合作伙伴加入，共同推动AI技术的发展。这是一种长远的战略投资，目标是建立一个独立、强大且有生命力的AI技术体系。
总结来说，华为转向达芬奇构架，并非简单的“弃用”或“替换”，而是基于其对AI技术趋势的判断、对自身业务需求的深刻理解，以及对战略自主性的坚定追求。这是华为在技术升级和战略布局上的必然选择，目的是构建一套能够支撑其未来智能化转型、并具备全球竞争力的AI芯片核心能力。达芬奇构架的诞生，标志着华为在AI芯片领域迈入了“自主设计、自主定义、自主可控”的新阶段，为其在未来智能时代的发展奠定了坚实的基础。
网友意见
因为专用芯片远没有通用芯片技术难度大。只是看你想不想做
真正做通用芯片arm设计的，国内来来回回不超过5到10家，这还是把只设计不生产以及直接拿公版ARM生产都算进去，实际上出货量大的就是华为海思，瑞芯微和全志，而做AI芯片的上百家是保守估计，都是一些初创企业海归企业连芯片长啥样都不知道就捣鼓AI的资本推动型企业
为啥瑞芯微敢说AI芯片华为第一老子第二？因为和通用芯片比起来，专用芯片就是个弟弟。
至于华为为啥会自己做AI芯片，原因也很简单，他基本上把所有手机涉及到的芯片都做了，包括通用芯片，通信芯片，服务器芯片，物联网芯片，增加一个弟弟AI芯片，对于华为来说边际成本几乎为0。属于老子一桌满汉全席都做了，还做不了一盘蛋炒饭吗。
人在保福寺桥西南角，刚下公交。
说起华为为啥放弃寒武纪，我认识的几位计算所博士、研究员大概的说辞是“农夫与蛇”。
不要股权不控制团队duang一声给了一个亿，这事情很华为。
但是某兄弟两和某些单位，错把善意当筹码，不但迅速找来了美资背景深厚的投资人，还把太多经历用于刷流量而不是钻研技术，最后自然一拍两散。
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对华为来说，今后依旧会重金支持掌握核心技术的团队，甩掉寒武纪用自研架构性能更好更聚焦。
对中科院本级和计算所“公家”来说，只有损失没有收获。
对某些个人来说，跟着华为5年身价5亿，跟着某些卖半也许5年后为零也许5亿刀。
华为就是一家这样的公司，跟别人合作之后自己就打算重新搞一套东西出来。“弃用寒武纪”本来就是他们达到自主可控目标的过程之一，这和寒武纪做到什么程度关系不大，华为本来就想学经验然后自己搞。
有些键盘侠天天说技术什么的，不知道他们是否了解寒武纪的diannao系列曾经横扫体系结构顶级会议的best paper，甚至谷歌TPU也要喊寒武纪祖师爷（寒武纪在法国INRIA的合作者跳槽到谷歌，参与了谷歌TPU的设计）。虽然寒武纪的ROI align常年是错的（要靠手写bang C来适配），但是某厂仿制的AI芯片目前的输出还时常是离谱的吧...这些东西键盘侠们列参数没用的，用一下才知道。
从过去来看，寒武纪与华为的合作或许是双赢。但其大肆宣传自己的AI性能却很少提及中科院计算所与寒武纪的时候，很多人就已经料到他下一步是什么打算了。他们就希望别人，尤其是沸腾的国民们，认为AI芯片根本就是他们自己的技术吧。
这样的公司也许是好公司，毕竟他们从来都不想一直依靠别人。他们想把自己用的大部分东西都把握在自己手里。除非，迫不得已。
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