重磅！深鉴科技卖身赛灵思，打响AI领域收购整合第一枪( 四 ) 赛灵思今天宣布已经完成对深鉴科技的收

与亟待冲破自己内心天花板的姚颂一样，当时的芯片行业也正面临着自己的天花板。

芯片行业一直在基于摩尔定律发展，1956年，戈登·摩尔提出：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，随着集成电路上可容纳的晶体管的不断变小，芯片的性能便会成倍提高，同时成本不断下降。

但目前制造CPU的晶体管已经小到10纳米级别，继续做小越来越难。

因而，姚颂认为，在通用芯片的发展上，摩尔定律已经无以为继，想要获取更高性能，更低功耗，只能做得越来越专用。越来越专用，就要牵扯到跟算法跟应用场景，要了解应用和场景。此时，很多的事情就是算法软件给定的。

而深度学习的兴起正好为芯片的打开了这样一扇窗。深度学习，通过深度神经网络，模拟人脑的机制来学习、判断、决策。在深度学习处理器的运行当中，计算系统的运算能力提升是决定深度学习处理效率的关键。

“我们一直做的是一个深度学习处理器，是有指令集的处理器，而不是将某几个算法写死到一颗芯片上，或者在 FPGA 上。虽然GPU平台并行度很高，在算法训练上非常高效，但在应用时，一次性只能处理一张输入图像，并行度的优势并无用武之地。而DPU产品可以实现相对于GPU有1个数量级的能效提升。我觉得这肯定是一个非常大的趋势，未来一定是系统决定芯片。”