Cambricon-P是一种面向任意精度计算（APC）的新型处理器体系结构。APC对从数千位到数百万位不等的数据进行计算，是数学、物理、化学和生物等领域中众多科学应用的基础计算模式。现有处理器上的APC计算需要将原始的高位宽数据分解成小块来适配硬件的低位宽运算单元。这种细粒度的分解不可避免地引入大量的中间数据，导致了密集的片上数据搬运和长而复杂的计算依赖链，从而使得硬件利用率非常低。

　　此次计算所提出的Cambricon-P架构通过串行比特流处理实现了灵活高效支持大位宽的APC计算。Cambricon-P采用了比特索引的内积单元，消除冗余的同时提升了并行计算效率。与通用处理器相比，Cambricon-P在APC实际应用上实现了至少数十倍的加速与数百倍的能效提升。 

　　中科院计算所智能处理器团队在体系结构方面深耕多年，提出了国际上首个深度学习处理器架构（与法国Inria合作），研制了国际上首个深度学习处理器原型芯片。此次智能处理器团队提出的Cambricon-P架构，展现了体系结构新黄金时代背景下体系结构与广泛科学计算场景交融的新机遇。

　　背景介绍：MICRO、ISCA、ASPLOS和HPCA等四个CCF A类会议并称计算机体系结构领域的四大国际学术会议。MICRO是四大会议中历史最悠久的。自1968年创办以来，55届MICRO会议总共收录论文1900余篇。历史上，中国大陆机构仅有两次获得四大会议的最佳论文奖，分别是ASPLOS 2014（DianNao）和MICRO 2014（DaDianNao），都是由中科院计算所智能处理器团队获得。