拯救中国“芯”痛 百度弯道超车推出云端AI芯片昆仑

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北京时间7月4日,在2018百度AI开发者大会上,百度自主研发的AI芯片“昆仑”正式发布。据百度官方称,“昆仑”是中国第一款云端全功能AI芯片,也是目前为止业内设计算力最高的AI芯片。

官方数据显示,“昆仑”芯片能在100瓦以上功耗提供每秒260万亿次定数计算的性能,比目前市面上主流的GPU、FPGA等计算芯片有30倍左右的提升。除了常用深度学习算法等云端需求,“昆仑”芯片还能适配诸如自然语言处理,大规模语音识别,自动驾驶,大规模推荐等具体终端场景的计算需求。

百度方面称,相较此前寒武纪发布的MLU100,“昆仑”芯片的通用性更强,能满足更丰富的具体场景计算需求(图源:VCG)

百度CEO兼董事长李彦宏称,“昆仑”芯片是中国在大规模AI运算实践中催生的产品,基于百度对AI加速器长达8年的研发,以及20多次迭代而产生,“是中国AI芯片的又一里程碑”。

随着近年来AI应用的爆发,对运算能力提出越来越高的要求,基于传统芯片的AI运算速度亟待提升。从2011年起,为了满足深度学习运算的需要,百度开始基于FPGA研发AI加速器,同时在GPU方面进行了大规模部署。

如今推出的“昆仑”芯片不仅在语音、NLP、图像等方面进行了高效优化,相比同等性能下的芯片的成本降低10倍左右,并且支持Paddle等多个深度学习框架,在编程上更具灵活度,能够同时支持训练和预测等功能。

目前市面上,百度“昆仑”芯片的竞争对手包括谷歌TPU和寒武纪MLU100。百度方面称,与二者相比,“昆仑”不仅计算力更高,适配AI应用场景更丰富,而且能在云端场景和终端场景同时适用,具备很强的通用性能。

虽然百度的说法还未得到外界验证,但是“昆仑”AI芯片的推出,对于百度和 AI 芯片业界都具有不可忽视的意义。行业观察人士认为,这意味着在通过自研 AI 芯片来驱动云计算业务的层面,百度已经初步跟上了Google TPU的步伐。同时,考虑到中国芯片产业的发展现状,百度这种级别的互联网巨头加入竞争也显得非常重要。

在中兴通讯遭遇美国制裁后,中国内地意识到芯片作为核心底层技术的重要性,中共官媒甚至将芯片国产化提升到“国家安全”的层面。与此同时,中国的科技产业也加快了部署,不少公司如阿里、格力都启动了芯片项目,华为、小米等此前就在布局芯片的巨头也加大了力度,尚未做芯片的腾讯也有对应表态。

但百度做芯片不是一时兴起,事实上它是中国最早部署GPU和FPGA集群的互联网公司。早在2011年,百度就将GPU和FPGA应用于搜索、语音、图像等核心业务,积累了许多研发经验。而在国际高性能微处理器研讨会Hot Chips上,中国至今为止总共发表了8篇论文,百度占了3篇。

2017年百度发布了XPU,这是一款基于FPGA的云计算加速芯片,引起云计算行业的关注,百度也因此成为第一个发布自有芯片的互联网巨头。此外,百度还投资了光学芯片Lightelligence,并与华为、ARM、英伟达(NVIDIA)等公司在芯片上建立了长期合作关系。

不可否认,芯片是周期长、投入高、普及难的产业,这正是中国在这方面一直没能赶超国际巨头的重要原因。但是,相比在CPU和GPU基础上存在几年甚至十几年的差距,大家处于同一起跑线的AI芯片则为中国科技巨头提供了弯道超车的机会。

近年来,百度已经把发展AI作为公司战略的一部分,并在语音识别、无人驾驶等领域有了重要成果。而作为最大的AI开放平台之一,百度对AI云端芯片的布局显得至关重要。有分析认为,打造从芯片到终端到应用到云端再到服务的闭环,可能是未来百度AI战略落地的一个基本思路。

对此,中国工程院院士倪光南表示认同且看好:“百度一贯重视AI,这次做AI芯片,可以发挥他们在AI方面积累的技术优势,而且做出的芯片可以首先在它自己的AI平台上得到应用,以此推动芯片的发展,形成一个良性循环。”

话虽如此,但做芯片跟做App不同,不可能一蹴而就。究竟百度这款“昆仑”AI芯片的表现如何,还需要实际应用的验证;而这一芯片究竟能否为广大业界所接受,也需要时间来给出答案。

撰写:曾奕

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