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国产AI处理器BM1684X、昇腾 310B、百度昆仑910对比及选型建议

作者：万物纵横

发布时间：2025-10-09 10:39

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以下是算能 BM1684X、昇腾 310B、百度昆仑 910 三款国产 AI 处理器的核心参数对比表格，涵盖硬件性能、软件生态、应用场景等维度，数据综合自官方资料与行业实测：

维度	算能 BM1684X	昇腾 310B	百度昆仑 910
制程工艺	12nm	12nm FFC（达芬奇架构优化）	14nm
核心配置	8 核 ARM Cortex-A53（2.3GHz）+ 自研 TPU	4 核 TAISHAN V200M（1.8GHz）+ 达芬奇 V300 AI Core+Mali-G52 GPU	双 XPU-R 计算单元 + 自研 XPU-SDNN 引擎
AI 算力	INT8：32TOPSFP16：16TFLOPSFP32：2TOPS	INT8：200TOPSFP16：100TFLOPS	INT8：230-281TOPSFP16：128TFLOPS
能效比	2.13TOPS/W（15W 功耗）	25-40TOPS/W（5-8W 功耗）	1.44TOPS/W（160W 功耗）
视频处理	32 路 H.265/H.264 1080P@25fps 硬解码 + 12 路编码	40 路 H.265/H.264 1080P@30fps 硬解码 + 24 路编码	支持 4K@60fps 解码（多路处理能力未明确）
内存 / 存储	16GB LPDDR4X+64GB/128GB eMMC，带宽 204.8GB/s	8-16GB LPDDR4X+128GB eMMC，带宽 408GB/s	16GB HBM2+16MB SRAM，带宽 512GB/s
框架支持	TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、ONNX（原生支持）	MindSpore（原生）、TensorFlow、PyTorch（通过 ATC 转换）	PaddlePaddle（原生）、TensorFlow、ONNX（通过 XTC 转换）
开发工具链	TPU-MLIR 编译器 + 性能分析工具，支持动态精度调整	CANN 6.0+MindStudio，支持自动混合精度优化与模型蒸馏	XTC 编译器 + XTDK 开发套件，支持异构计算调度
大模型支持	ChatGLM2-6B 推理速度 3+ tokens / 秒，SAM 图像分割实时处理	DeepSeek R1 大模型本地部署，ResNet-50 模型体积压缩至 0.8MB	BERT 推理延迟比 NVIDIA T4 低 1.7 倍，支持文心一言边缘部署
典型应用	32 路视频监控分析、工业质检、家庭自动化	智能电网（故障检测秒级响应）、工业质检（误检率 0.3%）、智能交通	数据中心推荐系统（QPS 提升 1.5-3 倍）、金融风控（延迟 < 10ms）、大模型集群
开发板 / 加速卡价格	Radxa Fogwise 1684X Mini 约 2500 元，量产成本约 1800 元	HJAI500Mini 开发板 4200 元，量产成本可降至 2000 元以下	昆仑 910 加速卡（K200）约 13 万元，适合企业级部署
生态成熟度	工具链较新，社区活跃度中等，国产化替代优势明显	华为生态完善，覆盖工业、电力等敏感领域，政企市场渗透率高	依赖百度内部工具链，第三方适配较少，互联网与金融场景占优
未来技术演进	下一代 BM1688 支持动态稀疏计算，能效比再提升 50%	2026 年昇腾 950PR 算力或达 1PFLOPS FP8，支持更复杂边缘大模型	2025 年量产昆仑 3（7nm+Chiplet），算力或突破 500TOPS INT8

关键差异解析：

算力与能效比

昇腾 310B 以 200TOPS INT8 算力和 40TOPS/W 能效比显著领先，尤其适合实时性要求高的工业质检与智能电网场景；昆仑 910 虽算力更高（230TOPS INT8），但能效比垫底，更适合数据中心高吞吐量任务；BM1684X 在 32TOPS INT8 算力下保持成本优势，适合中小型边缘部署。

软件生态

昇腾 CANN+MindSpore 生态最完善，支持模型蒸馏与自动混合精度优化，开发门槛最低；昆仑 910 依赖百度 XTC 编译器，文心大模型适配更优；BM1684X 工具链较新，但支持主流框架迁移。

国产AI处理器BM1684X、昇腾 310B、百度昆仑910对比及选型建议(图1)