今年，百度在造芯上，都是大动作。
个中最瞩目的莫过于：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。
从这个动向不丢脸出，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、造芯的进程上就能找到答案。
2018年，百度宣告自研中国首个云端AI芯片——百度昆仑1。
它采取14nm工艺，16GB HBM内存，供应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，并已实现运用支配。
今年8月，升级版的昆仑2.0在百度天下大会上亮相。
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，能做推理也能做演习；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，百度在造芯上的速率可见一斑。
要知道，一款芯片想要实现量产，每每须要经历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须要3~6个月。当然还会有流片失落败统统重来的风险；实际过程中，流片失落败3~5次都很常见。
如果流片成功后，一样平常还须要经由3~12个月的测试调优，才能实现终极量产。
据百度昆仑芯商业剖析师宋春晓透露，百度昆仑芯两代产品均在一年半旁边完成设计，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年旁边，百度就启动了FPGA AI加速器项目。
FPGA是分外运用集成电路中的一种半定制电路。它的特点便是可以快速成品，内部逻辑可以被设计者反复修正，调试成本相对较低。
2015年，百度支配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技能已经在我们身边悄然落地。
比如东京奥运会上，百度供应的海内首个“3D+AI”跳水赞助演习系统。
云真个3D视觉技能，可以实现运动员三维姿态重修，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，对演习视频进行高效的回顾、横向比拟和纵向评估。
泉州水务大脑也是案例之一，百度通过AI技能手段帮助泉州水务集团整体职员效率提升了5%以上。
并且让制水供水单位能耗低落了8%、分散式污水处理举动步伐运行可靠性提升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培植的“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、事情环境恶劣的难题，又有力为西电东送供应保障。
今年百度天下大会上，李彦宏表示，新一代昆仑2.0可以支配的场景非常多，包括互联网核心算法、聪慧城市、聪慧工业等领域。
未来还将在HPC、生物打算、智能交通、无人驾驶等更广泛空间发挥浸染。
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。
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
关注我们，第一韶光获知前沿科技动态
