寒武纪产品线、研发投入、核心技术架构解读

寒武纪：成立于2016 年，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片，让机器更好地理解和服务人类。

寒武纪能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件，为互联网、能源、金融等行业的智能化升级提供充裕的底层算力支撑。

寒武纪的产品策略：全算力布局、云边端一体、统一的基础软件系统平台、训练推理融合。

寒武纪先后推出了用于终端场景的寒武纪 1A、寒武纪 1H、寒武纪 1M 系列智能处理器；基于思元 100、思元270、思元290 芯片和思元370 的云端智能加速卡系列产品；基于思元 220 芯片的边缘智能加速卡。其中，寒武纪智能处理器 IP 产品已集成于超过1亿台智能手机及其他智能终端设备中，思元系列产品也已应用于多家服务器厂商的产品中。思元 220 自发布以来，累计销量突破百万片。

寒武纪的主要产品线包括云端产品线、边缘产品线、IP 授权及软件。

1、云端产品线

云端产品线目前包括云端智能芯片及板卡、智能整机。其中，云端智能芯片及板卡是云服务器、数据中心等进行人工智能处理的核心器件，其主要作用是为云计算和数据中心场景下的人工智能应用程序提供高计算密度、高能效的硬件计算资源，支撑该类场景下复杂度和数据吞吐量高速增长的人工智能处理任务。

寒武纪的智能整机是由寒武纪自研云端智能芯片及板卡提供核心计算能力，且整机亦由寒武纪自研的服务器产品。寒武纪的智能整机产品与智能计算集群系统业务的区别在于智能整机主要提供计算集群中的单体服务器，而不提供全集群搭建服务，主要面向有一定技术基础的商业客户群体。

2、边缘产品线

边缘计算是近年来兴起的一种新型计算范式，在终端和云端之间的设备上配备适度的计算能力，一方面可有效弥补终端设备计算能力不足的劣势，另一方面可缓解云计算场景下数据隐私、带宽与延时等潜在问题。边缘计算范式和人工智能技术的结合将推动智能制造、智能零售、智能教育、智能家居、智能电网等众多领域的高速发展。

3、IP 授权及软件

该产品线包括 IP 授权和基础系统软件平台。IP 授权是将3、IP 授权及软件研发的智能处理器IP 等知识产权授权给客户在其产品中使用。基础系统软件平台是3、IP 授权及软件为云边端全系列智能芯片与处理器产品提供统一的平台级基础系统软件（包含软件开发工具链等），打破了不同场景之间的软件开发壁垒，兼具灵活性和可扩展性的优势，无须繁琐的移植即可让同一人工智能应用程序便捷高效地运行在公司云边端系列化芯片与处理器产品之上。

4、智能计算集群系统业务

寒武纪智能计算集群系统业务是将公司自研的板卡或智能整机产品与合作伙伴提供的服务器设备、网络设备与存储设备结合，并配备公司的集群管理软件组成的数据中心集群，其核心算力来源是公司自研的云端智能芯片。智能计算集群主要聚焦人工智能技术在数据中心的应用，为人工智能应用部署技术能力相对较弱的客户提供软硬件整体解决方案，以科学地配置和管理集群的软硬件、提升运行效率。

云边端训推一体的软件开发平台：寒武纪基础软件系统平台是寒武纪专门针对其云、边、端的智能处理器产品打造的软件开发平台，采用端云一体、训推一体架 构，可同时支持寒武纪云、边、端的全系列产品。

2024年寒武纪实现收入11.74亿元，同比增长66%，净利润亏损4.52亿元，较上年同期亏损收窄46.7%。

2024年寒武纪投入研发10.72亿元，而他的收入才11.7亿元，研发人员741人，占总人数的四分之三，79%的人拥有硕士及以上的学历。

2024年寒武纪女员工占总人数的四分之一，博士占总人数的4.8%，硕士占总人数的63%。

2025年一季度寒武纪实现收入11.1亿元，接近去年全年的收入，实现净利润3.55亿元，而去年同期亏损2.26亿元。

寒武纪核心技术构架结构如下：

寒武纪是智能芯片领域全球知名的新兴公司，能提供云边端一体、软硬件协同、 训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。 寒武纪掌握的智能处理器指令集、智能处理器微架构、智能芯片编程语言、智能芯片数学库等核心技术，具有壁垒高、研发难、应用广等特点。

2024年，在硬件方面，寒武纪持续推动智能处理器微架构及指令集的迭代优化工作。新一代智能处理器微架构及指令集将对自然语言处理大模型、视频图像生成大模型以及垂直类大模型的训练推理等场景进行重点优化，将在编程灵活性、易用性、性能、功耗、面积等方面提升产品竞争力。 在软件方面，寒武纪对基础软件系统平台也进行了优化和迭代。寒武纪持续推进训练软件平台的研发和改进，以客户需求牵引新增功能和通用性支持，并大力推进大模型业务的支持和优化。同时，寒武纪推理软件平台在大模型适配、 开源生态建设及易用性优化等方面也取得了一定进展。

2024 年，寒武纪陆续开源了 AI 编译器前端 Triton-Linalg 和支持原生 PyTorch 的设 备后端扩展插件 Torch-MLU，从多维度帮助开发者提高集成效率。 Triton-Linalg 不仅完备支持 Triton 编程原语，还能高效处理从复杂的指针操作到张 量的转换，大幅降低 AI 编程的难度。通过 Triton-Linalg 编译器前端，开发者可以以 极低的开发成本，快速集成支持 Triton 语言特性的后端指令集，并对接上层 AI 应用。 而通过 Torch-MLU，开发者无需再安装寒武纪定制的 Cambricon PyTorch，而是可以基于社区的 PyTorch 安装 Torch-MLU 插件，即可将寒武纪硬件的算力接入原 生 PyTorch，大幅提升迁移和集成效率。

在大模型方面，寒武纪训练软件平台增加了对 DeepSeek 系列、Llama 系列、Qwen 系列等主流模型训练的支持

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