中科院计算所与寒武纪公司明确提出了国际上首个稠密深度自学处理器Cambricon-X，涉及工作于近日被计算机体系结构领域顶级国际会议MICRO2016（InternationalSymposiumonMicroarchitecture）接管。该处理器由中国科大少年班陈云霁、陈天石兄弟首创。　　深度自学是一类糅合生物的多层神经网络处置模式所发展一起的智能处置技术。基于深度自学的棋士程序AlphaGo甚至早已超过了职业棋手的水平。

稠密深度自学可大幅缩减神经网络中相连数量，因此被业界普遍使用。但其计算出来和访存模式十分点状，给适当的芯片设计带给了极大的挑战。寒武纪团队针对稠密深度神经网络类似的计算出来模式和访存特性，明确提出使用一维稠密回应、专用的数据采访引擎和动态计算出来调度策略来构建稠密深度自学的专用处理器Cambricon-X，能高效处置各种类型的稠密深度神经网络（还包括卷积神经网络和迭代神经网络等）。

在TSMC65nm工艺下，Cambricon-X峰值性能平均0.5Tops/s，面积支出仅有为6.38平方毫米，稠密深度自学速度相比于主流高端GPU提高性能10倍，能耗仅有为其3.4%。涉及工作月底2016年1月申请人国内和PCT专利，此后UCSB也参予了Cambricon-X的更进一步学术探寻。　　此前，中科院计算所明确提出了国际上首个深度自学处理器结构（与法国Inria合作已完成）、国际上首个多核深度自学处理器结构（与法国Inria合作已完成），研制了国际上首个深度自学处理器芯片，明确提出了国际上首个深度自学指令集，多次取得计算机体系结构顶级会议最佳论文奖。

Cambricon-X的工作更进一步夯实了中科院与寒武纪在深度自学处理器领域的国际领导性地位。

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