WAVE SUMMIT 2022深度学习开发者峰会上周圆满落幕，来自产学研界的专家学者和资深AI工程师在七大平行论坛带来了精彩的技术分享。 本次峰会专设【智能硬核 生态共创】平行论坛，昆仑芯科技生物计算研发总监郑焕鑫受邀参会，并进行“昆仑芯×飞桨：共创智能计算‘芯’生态”的主题演讲。

昆仑芯适配百度飞桨等主流框架，支持推理和训练场景，生态建设正在逐渐完备，已在丰富的业务场景落地。作为国内人工智能芯片领域的先行者，昆仑芯科技依托团队多年耕耘芯片和智能计算领域的行业影响力，致力于携手上下游合作伙伴，打造智能计算“芯”生态。

以下内容来自演讲实录：

大家好，我是来自昆仑芯科技的郑焕鑫。

昆仑芯科技是一家AI芯片公司，2021年4月完成了独立融资，首轮估值约130亿元。公司前身是百度智能芯片及架构部，在实际业务场景中深耕AI加速领域已十余年，是一家在体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用均有深厚积累的AI芯片企业。

昆仑芯科技研发实力雄厚，团队成员拥有全球顶尖学术背景，并提出了100%自研的通用AI计算处理器核心架构昆仑芯XPU，研究成果也在Hot Chips、ISSCC等国际顶级学术会议中成功发表。

在落地实现上，昆仑芯1代在百度搜索引擎、小度等业务中部署超过2万片，是国内唯一一款经历过互联网大规模核心算法考验的云端AI芯片产品。昆仑芯2代采用7nm制程，也已于2021年8月量产。更先进的昆仑芯3代、自动驾驶芯片等多个产品均已启动研发。

随着AI越来越普及，其依托的算力需求也越来越大。在这个时代背景下，昆仑芯的愿景是“成为划时代，全球领先的智能计算公司”，为AI发展提供算力赋能。

昆仑芯在AI芯片上经历了超过10年的发展历程。我们在2011年启动FPGA AI加速器项目，到2015年部署5000片，2017年部署超过12000片，是业界最大的量；2017年发布自研架构昆仑芯XPU；2018年启动昆仑芯；2020年昆仑芯1代大规模部署；2021年昆仑芯2代量产。

昆仑芯软硬件架构及两代产品

不同于GPU的发展历程，昆仑芯1代在AI发展相对成熟的时候量产，在设计阶段就更好地理解了AI场景，提供了更多的加速计算单元，并且保留了足够的通用计算单元，最终达到了更好的性价比。

这是我们的昆仑芯XPU架构：SDNN-软件定义神经网络引擎，是我们自研的核心张量计算单元，用于加速卷积和矩阵乘法；Cluster为我们的通用计算部件；我们也是国内业界率先支持GDDR6的厂商之一；我们的Shared Memory片上共享内存，有力保证了计算单元的高并发、低时延访问；提供高达200GB/s的片间互联带宽，有效提升了大规模分布式训练中的数据传输效率，减少通讯延时；支持PCIe第四代接口，双向带宽可达到64GB/s。

这是我们的软件架构图：在应用层，我们支持训练、推理以及科学计算；在框架层，除了深度合作的PaddlePaddle，还支持TensorFlow，PyTorch等；我们提供了丰富的SDK，包括编辑器、图引擎、高性能算子库、高性能通讯库，以及驱动；在环境部署上，我们支持公有云服务、智算中心、智能边缘设备等。

这是我们的产品研发路线，昆仑芯1代采用14nm工艺，昆仑芯2代采用7nm工艺，此外我们的昆仑芯3代、昆仑芯4代都在研发路径中。

昆仑芯1代产品包括两种形式，其中K100是K200的算力一半版本，主要用在边缘端。昆仑芯2代产品中，R200 AI加速卡主要用于推理，支持INT8/INT16/INT32/FP16/FP32等精度，非常值得一提的是昆仑芯R200 AI加速卡支持视频编解码能力；R480-X8 AI加速器组是我们的单机8卡训练方案，提供200GB/s的片间互联带宽。

概括起来，昆仑芯2代有如下特点：

1．通用计算能力显著增强，可灵活支持AI算法的演进，提升资源投入效用；

2．硬件虚拟化，提升AI算力资源的利用率；

3．高性能分布式AI系统，加速AI数据并行和模型并行中的高速数据交换。

介绍完硬件参数，我们看看昆仑芯的软件参数。以R200 AI加速卡为例，相比较于业界主流产品，典型AI负载性能提升1.5倍左右，其中GEMM矩阵乘法性能为1.7倍，BERT典型自然语言处理性能加速比为1.4倍。对Transformer类有同样的效果；Yolov3，Yolov5性能加速1.3倍；ResNet50视觉分类算法加速1.2倍。

昆仑芯AI算力赋能千行百业

昆仑芯科技前身为百度智能芯片及架构部，天然对互联网AI应用有深入了解。以百度搜索场景为例，我们实现了过万片的部署，与飞桨联合优化模型：DeepFM、Wide&Deep。此外，我们在包括百度在内的多家互联网公司上均有不错的落地表现

在智能城市领域，万级别摄像机收集视频流，通过芯片编解码获取图片，对图片进行人脸检索以及比对。该场景主要是以CV类算法为主，我们和飞桨联合优化模型包括：ResNet50、MobileNet-v3、Unet、Yolov3-DarkNet53、SSD-ResNet34 。

工业质检场景，高清工业相机拍摄零件照片进行质量检测。搭载国产AI算力机的质检设备替代人工质检，大大节省了人力，14个月即可收回成本。同时，“5G+AI+工业互联网”解决方案大大提高了整厂的智能化水平，帮助企业降低损耗，提升约10%的良品率。在这个方向上，我们和飞桨联合开发了Yolov3-DarkNet53、SSD-ResNet34。

在目前国内前沿的生物计算领域，我们也对基因测序算法Blast以及蛋白质折叠预测算法进行了硬件适配，并取得了不错的加速比。

综上，我们在互联网、智慧城市、智慧工业、生物计算、智慧金融、智慧政务、智算中心以及智慧交通等各行业 AI 应用落地场景中均提供了多种解决方案。

总结来看，昆仑芯科技最独特优势在于：在百度搜索引擎、小度等业务中部署超过2万片，是国内唯一一款经历了互联网大规模核心算法考验的云端AI芯片，产品的可用性、可靠性、稳定性、鲁棒性得到了验证，也证明了团队在芯片架构、软件栈、工程化系统层级的技术实力。此外，昆仑芯灵活支持多个AI场景，如视觉、语音、NLP和推荐等；不仅如此，昆仑芯也支持HPC、生物计算等算法的加速。

责任编辑：kj005