3年完成2款云端AI芯片研發量產，百度造芯為什么這么快？

　　3 月完成獨立融資、估值 130 億元，6 月分拆成立昆侖芯科技，8 月發布昆侖 2.0……

　　今年，百度在造芯上，都是大動作。

　　其中最矚目的莫過于：將智能芯片架構部獨立融資、分拆成立昆侖芯(北京)科技有限公司。

　　從這個動向不難看出，在“如何設計出更好的芯片”這個問題之上，商業化落地也成為了百度要考慮的事情之一。

　　那么百度的底氣來自于哪?

　　3 年量產 2 款云端 AI 芯片

　　這或許從百度研芯、造芯的歷程上就能找到答案。

　　2018 年，百度宣布自研中國首個云端 AI 芯片——百度昆侖1。

　　它采用 14nm 工藝，16GB HBM 內存，提供 512GB/s的內存帶寬，每瓦算力達 0.43TFlops。

　　2020 年，百度 CTO 王海峰透露，百度昆侖 1 量產超過 2 萬片，并已實現應用部署。

　　今年 8 月，升級版的昆侖 2.0 在百度世界大會上亮相。

　　7nm 制程、百度自研 2 代 XPU 架構，每瓦算力1. 07TFlops，支持 NLP、視覺、語音等各種類型算法，能做推理也能做訓練;同時支持C和 C++ 編程。

　　較上一代而言，昆侖 2.0 在整體性能上提升了2~3 倍，而且也已實現量產。

　　3 年發布 2 款自研云端 AI 芯片，還都實現量產，百度在造芯上的速度可見一斑。

　　要知道，一款芯片想要實現量產，往往需要經歷2~5 年。

　　在前端和后端設計就要耗時1~3 年，設計完成后的流片環節需要3~6 個月。當然還會有流片失敗一切重來的風險;實際過程中，流片失敗3~5 次都很常見。

　　如果流片成功后，一般還需要經過3~12 個月的測試調優，才能實現最終量產。

　　據百度昆侖芯商業分析師宋春曉透露，百度昆侖芯兩代產品均在一年半左右完成設計，且都是一次流片成功。

　　為什么可以這么順利呢?

　　這與百度早早入場造芯、專注 FPGA 不無關系。

　　2010 年左右，百度就啟動了 FPGA AI 加速器項目。

　　FPGA 是特殊應用集成電路中的一種半定制電路。它的特點就是可以快速成品，內部邏輯可以被設計者反復修改，調試成本相對較低。

　　2015 年，百度部署 FPGA 已經超過 5000 片，2017 年則超過了 12000 片。

　　2018 年后推出的昆侖系列，也是基于 FPGA。

　　百度 AI 已經落地

　　事實上，在昆侖芯的支持下，百度的許多 AI 技術已經在我們身邊悄然落地。

　　比如東京奧運會上，百度提供的國內首個“3D+AI”跳水輔助訓練系統。

　　云端的 3D 視覺技術，可以實現運動員三維姿態重建，對跳水動作進行精準量化評估，進而實現智能打分。

　　教練員和運動員也可以借助 AI 系統，對訓練視頻進行高效的回顧、橫向對比和縱向評估。

　　泉州水務大腦也是案例之一，百度通過 AI 技術手段幫助泉州水務集團整體人員效率提升了5% 以上。

　　并且讓制水供水單位能耗下降了8%、分散式污水處理設施運行可靠性提升5%，可以說是實現了良好的經濟效益、管理效益和社會效益。

　　在國網新疆電力，基于百度智能云和國網電力聯手建設的“AI 中臺”，電站巡檢機器人能夠代替人捕捉巡檢過程中的每一處細微差錯，既緩解了偏遠地區巡檢人力緊缺、工作環境惡劣的難題，又有力為西電東送提供保障。

　　今年百度世界大會上，李彥宏表示，新一代昆侖 2.0 可以部署的場景非常多，包括互聯網核心算法、智慧城市、智慧工業等領域。

　　未來還將在 HPC、生物計算、智能交通、無人駕駛等更廣泛空間發揮作用。

　　在最近的百度 AI 開放日活動上，宋春曉還透露：未來，昆侖芯科技將會推出昆侖芯3、用于無人駕駛的昆侖芯和昆侖芯4。
　　（邯鄲建站）