算力最强的公司（算力最强的公司排名）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于算力最强的公司的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、单颗算力200TOPS、7nm、车规级！寒武纪切入自动驾驶芯片

• 2、华为发布全球算力最强AI处理，是否说明中国结束芯片进口指日可待？

• 3、cudos 一个附带超强计算能力的新公链

• 4、英伟达CPU问世：ARM架构，对比x86实现十倍性能提升

一、单颗算力200TOPS、7nm、车规级！寒武纪切入自动驾驶芯片

在刚刚结束的2021世界人工智能大会上，寒武纪创始人兼CEO陈天石透露正在设计一款算力超200TOPS智能驾驶芯片，该芯片继承寒武纪一体化、统一、成熟的软件工具链，采用7nm制程，拥有独立安全岛，符合车规级标准，其定位为“高等级自动驾驶芯片”。

寒武纪是目前国际上少数几家全面系统掌握了智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一，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。公司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、智能芯片高性能数学库等核心技术，具有壁垒高、研发难、应用广等特点，对集成电路行业与人工智能产业具有重要的技术价值、经济价值和生态价值。

目前，寒武纪已与智能产业的众多上下游企业建立了良好的合作关系，在未来，寒武纪将继续秉承开放共赢的姿态，与全球诸多合作伙伴一起共建智能新生态，用人工智能芯片技术的突破与创新，驱动人工智能计算力引擎。寒武纪凭借领先的核心技术，较早实现了多项技术的产品化，例如推出全球首款商用终端智能处理器IP产品寒武纪1A、中国首款高峰值云端智能芯片思元100等。

在2020年，寒武纪推出了思元290训练芯片和玄思1000智能加速器，补足人工智能训练产品线，标志着寒武纪已初步建立“云边端一体、软硬件协同、训练推理融合”的新生态。不久前，寒武纪在与投资者互动时表示，寒武纪目前尚未涉足车载智能芯片领域，向行歌 科技 增资并引入投资者综合考量了寒武纪中长期发展的战略需求。而陈天石此次透露的算力超200TOPS智能驾驶芯片或许就是寒武纪正式切入自动驾驶的开始。

200TOPS什么概念？

说起自动驾驶，大家首先想到的就是特拉斯，因为它是自动驾驶的头号选手。自动驾驶最核心的硬件就是自动驾驶的芯片，它是自动驾驶的心脏，自动驾驶芯片的特点就是高算力，它的单位是tops，1tops就等于每秒运行1万亿次。随着自动驾驶级别越来越高，自动驾驶的芯片的算力也越来越强！目前在售车型里，特拉斯的自动驾驶芯片算力最强，特斯拉HW3.0，单芯片算力72tops，目前特拉斯旗下所有车型均采用双芯片方案，算力高达144tops。

自动驾驶芯片算力盘点

随着各大厂商的越来越重视自动驾驶的研发，自动驾驶的芯片已经不再是特拉斯一家独大了，自动驾驶芯片也呈现百花齐放的景象。

英伟达

全球图形处理芯片的王者，在 汽车 自动驾驶芯片同样是王者。目前已经量产的英伟达Xavier，单芯片算力30tops，首先搭载于小鹏P7身上。能实现L2-L3的自动驾驶。2021量产的英伟达Orin是Xavier的升级版，采用台积电7nm制程，性能提升接近7倍，单芯片算力200tops，性能超越特拉斯HW3.0。

今年4月份，英伟达正式发布了最新一款智能 汽车 和自动驾驶 汽车 芯片组——DRIVE Atlan，单颗芯片的算力达到了1000TOPS，将应用于L4及L5级别自动驾驶。

不过该芯片最快将于2023年开始向 汽车 制造商和开发者提供样品，2025左右上市的车型才可能搭载。

Mobileye

属于英特尔旗下的芯片公司，目前量产的EyeQ4芯片，算力2.5tops，能实现L2级别的移动辅助驾驶，目前蔚来ES6和欧拉好猫等车型在用。2021年即将量产的是EyeQ5芯片，性能提升10倍，算力达到25tops，能实现L3级别的自动辅助驾驶，领克zero将采用EyeQ5H，采用的双芯片组合，算力达到50tops，值得期待。高通

在自动驾驶芯片领域，高通推出了Snapdragon Ride自动驾驶平台。支持L1-L5级别的自动驾驶，芯片总算力高达700tops，功耗仅为130W，比特斯拉的FSD芯片功耗还低。采用高通自动驾驶芯片的 汽车 最早要2023年才会推出市场，敬请期待吧。

华为

华为早在2018年10月就发布了升腾310，12nm制程，也是一颗自动驾驶AI芯片，其单芯片算力16tops，华为基于升腾310组合的多芯片方案MDC600，算力352tops，是目前国内算力最强大的自动驾驶芯片，支持L3-L4级别的自动驾驶。

地平线

国内人工智能芯片的佼佼者，今年5月，地平线第三代车规级产品，面向 L4 高等级自动驾驶的大算力征程 5 系列芯片一次性流片成功。作为业界第一款集成自动驾驶和智能交互于一体的全场景整车智能中央计算芯片，征程 5 系列单颗芯片 AI 算力最高可达 128 TOPS。此外，基于征程 5 系列芯片，地平线将推出 AI 算力高达 200 1000TOPS 的系列智能驾驶中央计算机，兼备业界最高 FPS（frame per second） 性能与最低功耗。

此外还有黑芝麻、零跑等国内厂商也都推出了自己的高算力自动驾驶芯片，这里就不一一介绍了。

二、华为发布全球算力最强AI处理，是否说明中国结束芯片进口指日可待？

作为国人，我们应理性看待问题。我们虽然取得了进步但我们与美日等科技强国在芯片研发方面仍有较大差距，需要更加努力才行。

在发布会上，华为徐直军表示，去年升腾 910 宣布之后，华为内部已经进行了测试。结果显示，在算力方面，升腾 910 完全达到了设计规格，也就是：半精度 (FP16) 算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度 (INT8) 算力达到 512 Tera-OPS。更重要的是，升腾 910 达到规格算力所需的功耗仅为 310W，明显低于设计规格的 350W。

升腾 910 总体技术表现超出预期，已经把升腾 910 用于实际 AI 训练任务。比如，在典型的 ResNet50 网络的训练中，升腾 910 与 MindSpore 配合，与现有主流训练单卡配合 TensorFlow 相比，显示出接近 2 倍的性能提升。

中华有为，华为公司在芯片研发这方面虽然起步是晚的但还好是没有放弃一直坚持自己的想法。从中国制造到中国创造，华为公司一直坚守着自己的理念树立民族品牌形象。

华为从一开始的落后到现在能追上高端科技的发展水平，正式因为华为的坚持，华为的投资，让我们也看见了民族企业的未来。我相信在华为这样的巨头带领下中国芯片业会更加强大。

三、cudos 一个附带超强计算能力的新公链

2020年3月份，加密猫开发团队推出专注于NFT的 公链 Flow。不到2年的时间内，Flow已经发展成为NFT第一公链。开发团队Dapper Labs的估值已经达到76亿美元。专业化、细分化的定位和策略正在成为新型公链发展的杀手锏。

CUDOS也是一条公链，和Solana、Avalanche等不同的是，它除了提供高吞吐之外，还为网络提供了分布式计算基础设施。并且得益于算力供给端的优势，CUDOS可以为传统云算力需求方和链上DApp提供超强的计算能力。

目前链上生态有一个明显的特点，那就是DApp的功能都比较简单。以 以太坊 为代表的主流公链上充斥着收益农耕、NFT交易等比较简单的应用场景。因为网络性能较低，计算资源有限，这些公链很难支撑高运算高并发的应用。

但是在CUDOS主网上，因为本身附带算力市场，可以提供超强运算能力，CUDOS网络将支持视频渲染、人工智能、机器学习等高性能运算应用，突破现有 区块链 智能合约的功能瓶颈。

01，CUDOS的基本情况

1）传统云算力浪费严重

CUDOS的创始人是英国的著名企业家Matt Hawkins。其创办的另一家公司C4L为英国最大的云计算和数据中心提供商之一，占据英国1%的云计算市场份额。

创始人Matt Hawkins，英国著名企业家，创办过多家科技企业，曾获“《泰晤士报》科技100强企业”、“德勤英国50强企业”等奖项

在经营C4L的过程中，Matt Hawkins发现了算力大量浪费的现象，有时浪费程度高达80%。因此在2016年，Matt Hawkins出售了这家云计算公司，并在2017年成立了Cudo。

Cudo是CUDOS的母公司，是一家提供链下分布式计算的软件公司。与之对应的CUDOS则提供区块链解决方案。

2）链下结合链上，Layer1+Layer2+Layer3突破智能合约计算瓶颈

整体来看，Cudo团队通过在云计算领域数十年的资源、需求、合作积累，已经建立起全球算力网络。团队和AMD这样的CPU、GPU生产商，和全球最大的算力供应商等都有合作。而区块链解决方案CUDOS的建立则是为了进一步拓展分布式算力的供应与需求市场。

CUDOS是该网络中的Layer1和Layer2。其中底层是基于PoS共识机制，由超级节点组成的验证者网络。第二层是计算层和应用层，算力市场即基于这一层，同属这一层的DApp将可以有偿使用计算资源以及由这一层中海量数据组成的预言机网络。

CUDOS还衍生出了Layer3的概念。Cudo即是CUDOS的Layer3。通过调用Cudo的高性能链下计算资源，CUDOS链上智能合约执行如前文所述视频渲染、人工智能等高性能计算任务成为可能。

此外，Cudo和CUDOS将是互联互通，互相辅助的关系。链下高性能计算资源可以帮助突破智能合约的计算瓶颈，链上多来源的分布式算力也可以汇聚到一起满足Cudo中的计算需求。

因此，Cudo和CUDOS这种Layer1+Layer2+Layer3的结构可以很好地融合传统云算力市场和链上分布式算力市场的供给与需求，让资源的流动和使用更加高效。

3）公测网络上线，跨链实现计算资源共享

公测网络激励计划ProjectArtemis已经启动

CUDOS的主网预计在今年年底前上线。目前CUDOS已经发布公测网络Somniorum，并且开启了激励计划Project Artemis。在这个拓展链上DApp和构建用户生态的阶段，CUDOS为用户提供了参与生态的机会和奖励。不过用户参与公测需要先填写申请表格并获得通过。

公测总共分为4个阶段。第1阶段用于测试账户创建、节点同步、CUDOS水龙头等新手任务。第2阶段用于测试验证操作，包括质押、委托质押、奖励等。第3阶段用于测试网络在极端情况下的抗压能力。第4阶段用于进行网络创立和迁移的预演。

对于验证者和开发者而言，测试需要完成不同的任务。参与测试的排名前100位验证者和300位开发者可以在CUDOS主网上线后获得CUDOS代币奖励。

值得注意的是，CUDOS网络验证者的门槛不低。验证者需要质押200万枚CUDOS代币，并且只有参与了测试网的验证者才有资格成为主网验证者节点。

与此同时，验证者也能获得丰厚的奖励，包括代币质押奖励，用户委托质押代币所获得的奖励的一部分等。持币量不足以成为验证者的用户可以将代币委托给验证者，以获得年化大约30%的收益。

在测试网期间，CUDOS和以太坊、Cosmos的跨链功能将会上线。等到主网上线后，网络中的应用，包括NFT市场、直播、人工智能、视频渲染等将逐步建立、完善和丰富。

未来CUDOS还将实现和Algorand、波卡等的跨链。这意味着超强计算能力不仅能覆盖CUDOS生态中的应用，也将惠及以太坊、Cosmos、Algorand、波卡等跨链生态。

02，CUDOS的优势

与传统云算力市场、一般的公链网络相比，CUDOS有这样几大优势：

首先是来自算力供给端的优势。

一方面，Cudo已经积累了来自传统云算力市场的丰富计算资源。Cudo的 挖矿 软件Cudo Miner在超过145个国家积累了超35万注册用户，任意时间点的并行算力超过6万。这为CUDOS提供了丰富的链下算力供应。

另一方面，得益于深厚的积累，打通链上链下后，CUDOS算力市场将有着丰富的算力来源。任何机构和个人都可以为这个网络贡献算力并获得CUDOS代币奖励，包括数据中心、闲置设备和带宽的中小服务供应商、矿场、矿工，以及广泛类型的个人电脑，甚至游戏机。

其次，相对于传统云算力市场，CUDOS网络的算力成本更低，分布式的结构使网络能免受单点故障的困扰。

传统云算力市场存在严重的垄断问题。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云4家云服务供应商在2019年的市场份额达到70%。垄断意味着云算力定价不合理。

相比之下，CUDOS分布式计算网络通过“共享经济”创造了一种用户更广泛参与，成本更低的点对点算力市场，费用能够低至传统云服务的1/10。

用户在使用传统云算力的过程中最怕遇到单点故障。因为数据存储、运算都依赖单一云算力服务供应商，一旦该供应商宕机或者数据被损坏，用户将面临不可挽回的损失。

以前几日Facebook宕机事件为例。Facebook自托管运行的DNS域名系统瘫痪导致Facebook、Instagram、WhatsApp等多个应用服务中断6-7个小时，最终导致Facebook直接收入减少1亿美元，股价蒸发470亿美元，扎克伯格个人财富缩水约70亿美元，损失巨大。

而CUDOS网络因为是分布式算力市场，在单一算力供应商宕机的情况下，用户可以向其他供应商购买算力，不影响使用体验。用户数据也基于多备份和碎片化存储，更容易进行数据恢复，也更不容易被盗取信息。

第三，相对于Dfinity等分布式计算网络，CUDOS能提供更具规模的计算资源。

Dfinity预计会有4000个服务器，而CUDOS网络中提供算力的设备已经超过60000台，CUDOS网络的算力供应更具规模，更能满足视频渲染等高性能计算需求。未来CUDOS和以太坊、Cosmos、Algorand、波卡等实现跨链后，为跨链生态带来的计算能力天花板也越高。

目前传统云算力市场每年的市值大约是2000亿美元，CUDOS的目标是将闲置算力利用起来，在规模上匹敌该市场，并且既服务于传统云算力市场，又将链上算力市场的潜力挖掘出来。

最后，CUDOS的分布式算力市场更符合碳中和趋势 。

传统云算力市场存在计算资源利用率低的问题。如前文所述，根据Matt Hawkins的经验，传统云算力市场对计算资源的浪费程度有时高达80%，而CUDOS能将这些闲置资源利用起来。

在此基础上，CUDOS能帮助降低整体的算力配置成本。以矿工为例，矿工的算力需求有高峰和低谷期。CUDOS分布式算力市场使得矿工在有较高算力需求时可以直接购买算力，而不需要完全配置矿机，从而降低硬件配置成本。

对于面临淘汰的计算资源，CUDOS算力市场为其提供了用武之地。举个例子，以太坊矿机在以太坊完成PoS转换后面临着供过于求的问题（这些矿机仍可以参与 ETC 、小矿币等挖矿），多余的GPU资源可以为CUDOS网络提供算力，并获得相应收益。

此外，CUDOS对于能源的消耗将转换为计算结果，而非PoW网络中的哈希碰撞，这提高了能源的利用率。在碳排放方面，CUDOS和碳抵消平台Climate Trade达成了合作，以此通过碳排放抵消来实现碳中和。

CUDOS的碳中和措施

03，结语

CUDOS通过结合链下Cudo和链上CUDOS，既能弥补传统云算力市场的缺陷，又能为链上DApp带来高性能计算能力。

CUDOS在算力供给端的优势明显。其算力资源丰富，算力供应分散，因此算力成本远低于传统云算力市场，也不会出现单点故障问题。基于2000亿规模的闲置算力资源，CUDOS能提供比Dfinity等分布式计算网络更具规模的计算能力。此外，其分布式算力市场也更符合碳中和趋势。

值得注意的是，尽管CUDOS的最大特色是提供分布式计算基础设施，为链上DApp和云算力需求方提供超强的计算能力，CUDOS在本质上还是一条公链，这意味着其本身蕴含着丰富的公链生态潜力。

以太坊上的 DeFi 、NFT等DApp都适用于该生态。其生态中的强大计算能力还决定，生态中将发展出视频渲染、人工智能、机器学习等更高阶的特色DApp。CUDOS具有巨大的发展潜力。

注：本文不做投资建议，请投资者注意防范金融风险。

四、英伟达CPU问世：ARM架构，对比x86实现十倍性能提升

机器之心报道

机器之心编辑部

「只需一张 GeForce 显卡，每个学生都可以拥有一台超级计算机，这正是 Alex Krizhevsky、Ilya 和 Hinton 当年训练 AI 模型 AlexNet 的方式。通过搭载在超级计算机中的 GPU，我们现在能让科学家们在 youxian 的一生之中追逐无尽的科学事业，」英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋说道。

4 月 12 日晚，英伟达 GTC 2021 大会在线上开始了。或许是因为长期远程办公不用出门，人们惊讶地看到在自家厨房讲 Keynote 的黄老板居然留了一头摇滚范的长发：

如果你只是对他的黑色皮衣印象深刻，先对比一下 2019、2020 和 2021 的 GTC，老黄气质越来越摇滚。如此气质，黄仁勋今天推出的新产品肯定将会与众不同。

「这是世界第一款为 terabyte 级别计算设计的 CPU，」在 GTC 大会上，黄仁勋祭出了英伟达的首款中央处理器 Grace，其面向超大型 AI 模型的和高性能计算。

英伟达也要做 CPU 了

Grace 使用相对能耗较低的 Arm 核心，但它又可以为训练超大 AI 模型的系统提供 10 倍左右的性能提升。英伟达表示，它是超过一万名工程人员历经几年的研发成果，旨在满足当前世界最先进应用程序的计算需求，其具备的计算性能和吞吐速率是以往任何架构所无法比拟的。

「结合 GPU 和 DPU，Grace 为我们提供了第三种基础计算能力，并具备重新定义数据中心架构，推进 AI 前进的能力，」黄仁勋说道。

Grace 的名字来自于计算机科学家、世界最早一批的程序员，也是最早的女性程序员之一的格蕾丝 · 赫柏（Grace Hopper）。她创造了现代第一个编译器 A-0 系统，以及第一个高级商用计算机程序语言「COBOL」。计算机术语「Debug」（调试）便是她在受到从电脑中驱除蛾子的启发而开始使用的，于是她也被冠以「Debug 之母」的称号。

英伟达的 Grace 芯片利用 Arm 架构的灵活性，是专为加速计算而设计的 CPU 和服务器架构，可用于训练具有超过 1 万亿参数的下一代深度学习预训练模型。在与英伟达的 GPU 结合使用时，整套系统可以提供相比当今基于 x86 CPU 的最新 NVIDIA DGX 快 10 倍的性能。

目前英伟达自家的 DGX，使用的是 AMD 7 纳米制程的 Rome 架构 CPU。

据介绍，Grace 采用了更为先进的 5nm 制程，在内部通信能力上，它使用了英伟达第四代 NVIDIA NVLink，在 CPU 和 GPU 之间提供高达 900 GB/s 的双向带宽，相比之前的产品提升了八倍。Grace 还是第一个通过错误校正代码（ECC）等机制利用 LPDDR5x 内存系统提供服务器级可靠性的 CPU，同时提供 2 倍的内存带宽和高达 10 倍的能源效率。在架构上，它使用下一代 Arm Neoverse 内核，以高能效的设计提供高性能。

基于这款 CPU 和仍未发布的下一代 GPU，瑞士国家超级计算中心、苏黎世联邦理工大学将构建一台名为「阿尔卑斯」的超级计算机，算力 20Exaflops（目前全球第一超算「富岳」的算力约为 0.537Exaflops），将实现两天训练一次 GPT-3 模型的能力，比目前基于英伟达 GPU 打造的 Selene 超级计算机快 7 倍。

美国能源部下属的洛斯阿拉莫斯国家实验室也将在 2023 年推出一台基于 Grace 的超级计算机。

GPU+CPU+DPU，三管齐下

「简单说来，目前市场上每年交付的 3000 万台数据中心服务器中，有 1/3 用于运行软件定义的数据中心堆栈，其负载的增长速度远远快于摩尔定律。除非我们找到加速的办法，否则用于运行应用的算力将会越来越少，」黄仁勋说道。「新时代的计算机需要新的芯片、新的系统架构、新的网络、新的软件和工具。」

除了造 CPU 的大新闻以外，英伟达还在一个半小时的 Keynote 里陆续发布了大量重要软硬件产品，覆盖了 AI、 汽车 、机器人、5G、实时图形、云端协作和数据中心等领域的最新进展。英伟达的技术，为我们描绘出了一幅令人神往的未来愿景。

黄仁勋表示，英伟达全新的数据中心路线图已包括 CPU、GPU 和 DPU 三类芯片，而 Grace 和 BlueField 是其中必不可少的关键组成部分。投身 Arm 架构的 CPU，并不意味着英伟达会放弃原有的 x86、Power 等架构，黄仁勋将英伟达重新定义为「三芯片」公司，覆盖 CPU、GPU 和 DPU。

对于未来的发展节奏，黄仁勋表示：「我们的发展将覆盖三个产品线——CPU、GPU 和 DPU，以每两年一次更新的节奏进行，第一年更新 x86，第二年就更新 Arm。」

最后是自动驾驶。「对于 汽车 而言，更高的算力意味着更加智能化，开发者们也能让产品更快迭代。TOPS 就是新的马力，」黄仁勋说道。

英伟达将于 2022 年投产的 NVIDIA 自动驾驶 汽车 计算系统级芯片——NVIDIA DRIVE Orin，旨在成为覆盖自动驾驶和智能车机的 汽车 中央电脑。搭载 Orin 的量产车现在还没法买到，但英伟达已经在为下一代，超过 L5 驾驶能力的计算系统作出计划了。

Atlan 是这家公司为 汽车 行业设计的下一代 SoC，其将采用 Grace 下一代 CPU 和下一代安培架构 GPU，同时也集成数据处理单元 (DPU)。如此一来，Atlan 可以达到每秒超过 1000 万亿次（TOPS）运算次数。如果一切顺利的话，2025 年新生产的车型将会搭载 Atlan 芯片。

与此同时，英伟达还展示了 Hyperion 8 自动驾驶 汽车 平台，业内算力最强的自动驾驶 汽车 模板——搭载了 3 套 Orin 中心计算机。

不知这些更强的芯片和系统，能否应付未来几年里人们对于算力无穷无尽的需求。在 GTC 2021 上，英伟达对于深度学习模型的指数增长图又更新了。「三年间，大规模预训练模型的参数量增加了 3000 倍。我们估计在 2023 年会出现 100 万亿参数的模型。」黄仁勋说道。

英伟达今天发布的一系列产品，让这家公司在几乎所有行业和领域都能为你提供最强大的机器学习算力。在黄仁勋的 Keynote 发表时，这家公司的股票一度突破了 600 美元大关。

「20 年前，这一切都只是科幻小说的情节；10 年前，它们只是梦想；今天，我们正在实现这些愿景。

英伟达每年在 GTC 大会上发布的新产品，已经成为了行业发展的风向。不知在 Grace 推出之后，未来我们的服务器和电脑是否会快速进入 Arm 时代。

以上就是关于算力最强的公司相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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