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3年完成2款云端AI芯片研发量产,百度造芯为什么这么快?

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gaimy 发表于 2021-10-5 08:14:57 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
 
 3 月完成独立融资、估值 130 亿元,6 月分拆成立昆仑芯科技,8 月发布昆仑 2.0……  今年,百度在造芯上,都是大动作。
  其中最瞩目的莫过于:将智能芯片架构部独立融资、分拆成立昆仑芯(北京)科技有限公司。
  从这个动向不难看出,在“如何设计出更好的芯片”这个问题之上,商业化落地也成为了百度要考虑的事情之一。
  那么百度的底气来自于哪?
  3 年量产 2 款云端 AI 芯片
  这或许从百度研芯、造芯的历程上就能找到答案。
  2018 年,百度宣布自研中国首个云端 AI 芯片——百度昆仑1。
  它采用 14nm 工艺,16GB HBM 内存,提供 512GB/s的内存带宽,每瓦算力达 0.43TFlops。
  2020 年,百度 CTO 王海峰透露,百度昆仑 1 量产超过 2 万片,并已实现应用部署。
  今年 8 月,升级版的昆仑 2.0 在百度世界大会上亮相。
  7nm 制程、百度自研 2 代 XPU 架构,每瓦算力1. 07TFlops,支持 NLP、视觉、语音等各种类型算法,能做推理也能做训练;同时支持C和 C++ 编程。
  较上一代而言,昆仑 2.0 在整体性能上提升了2~3 倍,而且也已实现量产。
  3 年发布 2 款自研云端 AI 芯片,还都实现量产,百度在造芯上的速度可见一斑。
  要知道,一款芯片想要实现量产,往往需要经历2~5 年
  在前端和后端设计就要耗时1~3 年,设计完成后的流片环节需要3~6 个月。当然还会有流片失败一切重来的风险;实际过程中,流片失败3~5 次都很常见。
  如果流片成功后,一般还需要经过3~12 个月的测试调优,才能实现最终量产。
  据百度昆仑芯商业分析师宋春晓透露,百度昆仑芯两代产品均在一年半左右完成设计,且都是一次流片成功。
  为什么可以这么顺利呢?
  这与百度早早入场造芯、专注 FPGA 不无关系。
  2010 年左右,百度就启动了 FPGA AI 加速器项目。
  FPGA 是特殊应用集成电路中的一种半定制电路。它的特点就是可以快速成品,内部逻辑可以被设计者反复修改,调试成本相对较低。
  2015 年,百度部署 FPGA 已经超过 5000 片,2017 年则超过了 12000 片。
  2018 年后推出的昆仑系列,也是基于 FPGA。
  百度 AI 已经落地
  事实上,在昆仑芯的支持下,百度的许多 AI 技术已经在我们身边悄然落地。
  比如东京奥运会上,百度提供的国内首个“3D+AI”跳水辅助训练系统。
  云端的 3D 视觉技术,可以实现运动员三维姿态重建,对跳水动作进行精准量化评估,进而实现智能打分。
  教练员和运动员也可以借助 AI 系统,对训练视频进行高效的回顾、横向对比和纵向评估。
  泉州水务大脑也是案例之一,百度通过 AI 技术手段帮助泉州水务集团整体人员效率提升了5% 以上。
  并且让制水供水单位能耗下降了8%、分散式污水处理设施运行可靠性提升5%,可以说是实现了良好的经济效益、管理效益和社会效益。
  在国网新疆电力,基于百度智能云和国网电力联手建设的“AI 中台”,电站巡检机器人能够代替人捕捉巡检过程中的每一处细微差错,既缓解了偏远地区巡检人力紧缺、工作环境恶劣的难题,又有力为西电东送提供保障。
  今年百度世界大会上,李彦宏表示,新一代昆仑 2.0 可以部署的场景非常多,包括互联网核心算法、智慧城市、智慧工业等领域。
  未来还将在 HPC、生物计算、智能交通、无人驾驶等更广泛空间发挥作用。
  在最近的百度 AI 开放日活动上,宋春晓还透露:未来,昆仑芯科技将会推出昆仑芯3、用于无人驾驶的昆仑芯和昆仑芯4。

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