百度第二代昆侖AI芯片正式量產(chǎn) AI芯片發(fā)展趨勢預(yù)測

• 2021年8月18日 lianglong來源：中研網(wǎng)整理 1166 75
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近日，據(jù)百度發(fā)布消息顯示，百度自主研發(fā)的第二代百度昆侖AI芯片實現(xiàn)量產(chǎn)。昆侖芯2采用7nm制程，搭載自研的第二代XPU架構(gòu)，相比一代性能提升2-3倍，適用云、端、邊等多場景，未來將在自動駕駛、智能交通、智能助手等多個場景大顯身手。

百度第二代昆侖AI芯片正式量產(chǎn)

近日，據(jù)百度發(fā)布消息顯示，百度自主研發(fā)的第二代百度昆侖AI芯片實現(xiàn)量產(chǎn)。昆侖芯2采用7nm制程，搭載自研的第二代XPU架構(gòu)，相比一代性能提升2-3倍，適用云、端、邊等多場景，未來將在自動駕駛、智能交通、智能助手等多個場景大顯身手。值得一提的是，昆侖芯AI芯片除了擁有自研XPU架構(gòu)及多項自主設(shè)計，也已與飛騰等多款國產(chǎn)通用處理器、麒麟等多款國產(chǎn)操作系統(tǒng)以及百度自研的飛槳深度學(xué)習(xí)框架完成了端到端的適配，擁有軟硬一體的全棧國產(chǎn)AI能力。

AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。具有內(nèi)置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節(jié)能，但它們通常更昂貴。

由于芯片設(shè)計越發(fā)精細(xì)、復(fù)雜、費時，如果利用人工智能設(shè)計芯片，將會令研發(fā)過程變得“輕松”許多。不過由于人工智能的介入，將需要大量云計算來訓(xùn)練提升算法，會使人工智能設(shè)計芯片的成本變高。專家認(rèn)為，人工智能驅(qū)動的軟硬件協(xié)同設(shè)計將是一個快速發(fā)展的方向。未來，芯片將會擁有令人振奮的前景。

AI芯片發(fā)展趨勢預(yù)測

隨著新一輪科技革命進(jìn)程加快，人工智能已在全球范圍內(nèi)形成發(fā)展的巨浪。作為人工智能領(lǐng)域發(fā)展的核心基礎(chǔ)——AI芯片，它的任何研發(fā)與創(chuàng)新，都將成為影響全球人工智能領(lǐng)域發(fā)展快慢的關(guān)鍵要素。7月8日，2021世界人工智能大AI芯片主題論壇在上海舉行，來自全球頂尖科研機(jī)構(gòu)及尖端頭部企業(yè)的二十余位重量級專家、代表匯聚于此，圍繞AI技術(shù)發(fā)展的基石——芯片進(jìn)行深度探討，共同探索AI芯片的未來發(fā)展方向。會上表示，將芯片深度嵌入整個系統(tǒng)中，與整個架構(gòu)“融為一體”，才能夠為用戶提供更為獨特的體驗。而從數(shù)據(jù)變化而言，處理海量數(shù)據(jù)只能依靠人工智能，多元化數(shù)據(jù)形態(tài)也需要很多新的算法去梳理。

預(yù)計到2021年，我國的人工智能芯片產(chǎn)值預(yù)計將達(dá)到52億美元。面對不斷增長的市場需求，各類專門針對特定領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的人工智能芯片新穎設(shè)計理念和架構(gòu)創(chuàng)新正在不斷涌現(xiàn)、推陳出新。2020年人工智能芯片行業(yè)大型并購頻發(fā)，在短短兩個月時間內(nèi)便達(dá)成了總金額達(dá)到約1000億美元的收購交易德勤發(fā)布《2020科技、傳媒和電信行業(yè)預(yù)測》報告，指出到2024年，邊緣人工智能芯片銷量預(yù)計將超過15億片;消費級邊緣人工智能芯片市場規(guī)模遠(yuǎn)大于企業(yè)市場，但其增長速度可能相對較慢，2020至2024年的復(fù)合年均增長率預(yù)計將為18%。

隨著信息化和智能化逐漸滲透進(jìn)入能源、交通、農(nóng)業(yè)、公共事業(yè)等更多行業(yè)的商業(yè)應(yīng)用場景中，考慮到智能化任務(wù)運算力需求，以及傳輸帶寬、數(shù)據(jù)安全、功耗、延時等客觀條件限制，人工智能芯片在越來越多的場景中展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景和旺盛的生命力。因此，基于新興技術(shù)和應(yīng)用市場，不僅在突圍人工智能芯片領(lǐng)域，中國在建立人工智能生態(tài)圈方面也將大有可為。

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  AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘...

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