2014年下半年，极光、星光与中芯国际，联合启动14N工艺攻关。
虽是以昆仑400为牵引，但与之同步启动的，其实还有骄阳400。
时至今日，经过三轮优化调整，骄阳400终于成功落地！
并于魔都数据中心小规模部署，进行全链路技术验证与场景化压力测试！
而洛川手中这份报告，正是初步的测试结果。
各项性能参数，可以用两个字评价。
亏贼！！
相较于前代，骄阳400可谓全方位跨越式升级！
首先自然是制程工艺，从28nm，直接跃升至14nm FinFET！
晶体管密度高达120MTr/mm²！
较骄阳300提升66.7%！
总晶体管数，高达120亿！
其次便是架构与指令集。
此前曾提到过，洛川为骄阳算力卡，设计了“三步走”的技术迭代路径。
第一阶段，通过开源RISC-V架构，快速落地初代产品，优化测试，积累经验。
第二阶段，自研“骄阳架构”与“骄阳指令集”，专用于大模型云计算，以提升计算效率与能效比。
最后一步，则是将骄阳架构，进一步拓展为“AI专用+通用计算”混合体，以便跨界适配。
如AI+智驾。
前几代产品，都处于第一步向第二步过渡阶段。
而骄阳400，则全面跨入第二阶段，并开始向第三阶段演进！
该芯片采用纯自主“骄阳架构V1”，剔除了所有RISC-V兼容模块！
AI计算单元占比，从前代的60%，提升至85%！
并针对Transformer、CNN等AI模型的计算流，进行深度优化。
指令执行效率，较纯RISC-V架构，提升350%！
且全面适配全栈自研骄阳指令集！
该指令集，包含64条高频AI指令，如自注意力计算专用指令、张量并行指令等等。
单条指令可覆盖多步通用指令操作，AI算子执行效率，较前代提升280%！
较纯RISC-V架构，提升420%！
此外，通过极光自主研发的“指令集映射引擎”，骄阳指令集可兼容主流AI框架。
模型迁移适配率，高达99.5%！
无需额外修改代码，即可运行现有大模型！
这一点，极光本身倒是没什么需求。
不论是极光通用大模型，亦或是由其衍生的数十款专家模型，从硬件、通信协议，到调度软件、计算框架，均为极光自主研发，无任何外部依赖。
但未来，极光云对外输出AI云算力时，适配性与兼容性就很重要了。
至此，骄阳算力卡，终于实现了从“芯片硬件设计”，到“底层指令集定义”的全链路自主可控！
从08奥运前后，骄阳系列立项以来，这一步，极光整整走了九年！
九年！！
都特么是泪啊。。
好在，他们最终如愿收获了丰硕的果实。
骄阳400，在AI场景下，展现出了碾压级的巨幅领先！
FP16算力，高达48TFLOPS！
同比暴增236%！
对比同期国际头部产品，英伟达Tesla P100，FP16算力仅22.4TFLOPS。
AMD M125的FP16算力，更是仅有17.9TFLOPS。
骄阳400轻松倍杀~
FP32算力，其也从前代的4.16TFLOPS，跃升至12.8TFLOPS！
稳压Tesla P100的9.3TFLOPS！
INT8算力，骄阳400更是高达96TOPS！
为P100的3.8倍！