硬核科学：达芬奇建筑。
英国代码技术。 哈喽，大家好，我是陈佳坤，是伊玛科技的一名妖精工程师。 今天，我就带大家了解什么是达芬奇架构。 首先，我们都知道，全球主流的芯片架构包括：M架构、X86架构、ARM架构和RISC-V架构。 特别是x86架构和ARM架构长期占据主流市场。
达芬奇建筑从何而来？ 有哪些独特的优势？ 下面我给大家简单介绍一下。 随着国产算力的崛起，华为在CONNECT 2018上提出了全栈、全场景的AI战略。 作为重要的技术基础，AI芯片在其中发挥着重要作用。 为了实现跨平台、跨场景的AI协同，华为创新设计了达芬奇计算架构。
达芬奇架构具有高算力、高能效、灵活性和剪裁性等优点。 具体来说，达芬奇架构使用3dCube来加速矩阵运算，大大提高了单位功耗的AI算力。 每个 AI Core 可以在单个时钟周期内实现 4096 次 MAC 操作，比传统 CPU 和 GPU 计算提高一个数量级。
你是什么意思？ 例如，如果完成 4096 次运算，则 2D 结构需要 64 行 x 64 列进行计算，而 3Dcube 只需要 16*16*16 结构进行计算。 因此，达芬奇架构可以大大提高算力，缩短计算周期，实现更快更强的AI计算。
同时，为了提高AI计算的完备性和不同场景的计算效率，达芬奇架构还集成了向量、标量、硬件加速器等多种计算单元，支持计算、训练、推理等多个场景的数据精度需求，实现AI需求全场景覆盖。
不仅如此，基于灵活、可扩展的特性，达芬奇架构可以满足设备、边缘、云端的应用场景，可用于从几十毫瓦到几百瓦的训练场景，跨越所有场景，提供最优算力。
此外，另一个重要的优势是达芬奇架构的开发支持非常完备，可以为运营商开源框架提供更多的支持，也可以提供更完整的工具链，大大提高了开发者的工作效率，节省了更多的时间。 人工成本，加速更多AI应用落地。
Imma一直与华为海思在AI+**场景化应用上紧密合作，并推出了多款基于AI+**场景化应用的产品。"达芬奇建筑"边缘计算盒子将达芬奇架构的优势发挥到AI应用的边缘，赋能智慧工地、智慧交通、智慧应急等领域，更高效、更低成本地实现AI应用。
本期科普到此结束**，我们下期再见，再见。