GPGPU 架构基于SIMT架构的可伸缩计算引擎，自主定义的丰富指令集支持GPU通用并行编程模型。内建FP32/FP16/BF16/INT多种数据类型指令，支持混合精度AI训练。CoWoS HBM2 7 纳米制程、容纳240亿晶体管，2.5D CoWoS封装，提供1.2TB/s超大带宽和32GB超大容量内存,给海量数据并行处理引擎提供充足的数据支持。主流生态兼容，支持主流的深度学习开发框架，兼容主流GPU的编程模式，有效对接现有软件生态，易于扩展支持新的算法与应用领域，帮助用户轻松实现无痛迁移。
思元220芯片基于寒武纪MLUv02架构，手指大小的标准M.2加速卡集成了8TOPS理论峰值性能，功耗仅为8.25W,可以轻松实现终端设备和边缘端设备的AI赋能方案。MLU220-M.2加速卡可广泛应用于智能电网、智能制造、智慧轨交、智慧金融等边缘计算场景。支持视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等多样化的人工智能应用，实现各种业务的边缘端智能化解决方案。
思元270-S4加速卡功耗仅为70W，处理非稀疏人工智能模型的理论峰值性能提升至上一代思元100的4倍，可广泛支持视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等高度多样化的人工智能应用，帮助AI推理平台实现超高能效比。
思元270芯片采用寒武纪MLUv02架构，搭载EOTS（Edge outlet thermal system）主动散热技术的MLU270-F4，可轻松胜任非数据中心部署环境。可支持最高150W散热功率，在面向繁重AI推理任务时，思元270的推理性能可充分发挥。思元270处理非稀疏人工智能模型的理论峰值性能提升至上一代思元100的4倍，可广泛支持视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等高度多样化的人工智能应用，为您的个人电脑和工作站提供专业的AI加速能力。
MLU370-S4加速卡采用思元370芯片，TSMC 7nm制程，寒武纪新一代人工智能芯片架构MLUarch03加持，支持PCIe Gen4，板载24GB低功耗高带宽LPDDR5内存，板卡功耗仅为75W，相较于同尺寸GPU，可提供3倍的解码能力和1.5倍的编码能力。MLU370-S4加速卡的能效出色，体积小巧，可在服务器中实现高密度部署。
MLU370-X4加速卡采用思元370芯片，为单槽位150w全尺寸加速卡，可提供高达256TOPS(INT8)推理算力，和24TFLOPS(FP32)训练算力，同时提供丰富的FP16、BF16等多种训练精度，配合全新基础系统软件平台，可充分满足推训一体AI任务需求。
MLU370-X8采用双芯思元370配置，为双槽位250w全尺寸智能加速卡，提供24TFLPOS(FP32)训练算力和256TOPS (INT8)推理算力，同时提供丰富的FP16、BF16等多种训练精度。基于双芯思元370打造的MLU370-X8整合了两倍于标准思元370加速卡的内存、编解码资源，同时MLU370-X8搭载MLU-Link多芯互联技术，每张加速卡可获得200GB/s的通讯吞吐性能，是PCIe 4.0带宽的3.1倍，可高效执行多芯多卡训练和分布式推理任务。
