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性能最高比NV芯片強三倍:百度祭出AI芯片殺手锏

2020-04-03 09:02:07 雷鋒網(wǎng)
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4月2日下午,百度智能芯片總經(jīng)理歐陽劍在一場公開課中首次對昆侖芯片進行了詳細分享,并公開了昆侖K200與英特爾T4 GPU的多項對比數(shù)據(jù),其中最有優(yōu)勢的一項數(shù)據(jù)是Gemm-Int8 的Benchmark是T4性能的3倍。歐陽劍還通過視頻展示了昆侖芯片的殺手锏,與國產(chǎn)處理器飛騰的良好適配。

2018年的百度AI開發(fā)者大會上,百度創(chuàng)始人、董事長兼CEO李彥宏宣布推出自研AI芯片昆侖。百度研發(fā)AI芯片的積累得益于其用FPGAAI加速的積累,也得益于其在軟件定義加速器和XPU架構(gòu)的多年積累。
 

 

百度最早在2010年開始用FPGAAI架構(gòu)的研發(fā),2011年開展小規(guī)模部署上線,2017年部署超過了10000片FPGA,2018年發(fā)布自主研發(fā)AI芯片,2019年下半年流片成功,2020年開始量產(chǎn)。

 

昆侖芯片的定位是通用AI芯片,目標(biāo)是提供高性能、低成本、高靈活性的AI芯片。歐陽劍在分享中說:“相比GPU,昆侖芯片的通用性和可編程性都做的不錯,并且我們還在努力把編程性做的更好。”

 

昆侖發(fā)布之后,其相關(guān)消息陸續(xù)公布。架構(gòu)方面,昆侖有2個計算單元,512GB/S的內(nèi)存帶寬,16MB SRAM/unit。歐陽劍介紹,16MB的SRAM對AI推理很有幫助,XPU架構(gòu)上的XPU-SDNN是為Tensor等而設(shè)計,XPU-Cluster則能夠滿足通用處理的需求。

昆侖第一代芯片并沒有采用NVLink,而是通過PCIE 4.0接口進行互聯(lián)。在三星14nm的制造工藝和2.5D封裝的支持下,昆侖芯片峰值性能可以達到260TOPS,功耗為150W。

在靈活性和易用性方面,昆侖面向開發(fā)者提供類似英偉達CUDA的軟件棧,可以通過C/C++語言進行編程,降低開發(fā)者的開發(fā)難度。

 

目前,基于第一代昆侖芯片,百度推出了兩款AI加速卡,K100和K200,前者算力和功耗都是后者的兩倍。

 

在今天的分享中,歐陽劍給出了一系列K200對比英偉達T4的數(shù)據(jù),其中在Gemm-Int8數(shù)據(jù)類型,4K X 4K的矩陣下,昆侖K200的Benchmark分出超過2000,是英偉達T4的3倍多。

 

在語音常用的Bert/Ernie測試模型下,昆侖也有明顯性能優(yōu)勢。

 

在線上性能數(shù)據(jù)的表現(xiàn)上,昆侖的表現(xiàn)相比英偉達T4更加穩(wěn)定,且延遲也有優(yōu)勢。

 

在圖像分割YOLOV3算法中,昆侖雖然有優(yōu)勢,但優(yōu)勢已經(jīng)不那么明顯。不過歐陽劍表示百度仍然在通過持續(xù)的優(yōu)化提高昆侖的性能。

 

他同時表示,昆侖已經(jīng)在百度內(nèi)部規(guī)模應(yīng)用。至于對外提供AI算力,去年12月13日百度通過定向邀請的方式通過百度云提供昆侖的算力。在與歐陽劍的直播互動中,雷鋒網(wǎng)(公眾號:雷鋒網(wǎng))了解到通過百度云提供昆侖AI算力目前仍然是定向邀請的方式,且主要是私有部署的方式。百度會通過定向邀請的客戶的反饋消息,再通過百度云大規(guī)模向外提供昆侖的算力,但他沒有給出具體的時間線。

除了通過百度云提供昆侖的算力,歐陽劍也展示了昆侖加速卡在工業(yè)智能設(shè)備中的應(yīng)用。歐陽劍演示的是用CPU和昆侖加速卡去進行產(chǎn)品缺陷檢測,昆侖可以大幅提升速度,但并沒有給出具體的對比數(shù)據(jù)。

 

另外一個展示則是昆侖的殺手锏,那就是和國產(chǎn)處理器平臺飛騰的適配。在2019飛騰生態(tài)伙伴大會上,歐陽劍就透露昆侖AI芯片正在適配國產(chǎn)飛騰服務(wù)器,做性能調(diào)優(yōu)工作。在今天的線上分享中,歐陽劍展示了采用昆侖加速卡帶來的圖像分割速度的顯著加速。

 

飛騰CPU處理器采用的是Armv8指令級,主要用在數(shù)據(jù)中心和云計算中心,作為國產(chǎn)芯的代表,昆侖選擇與飛騰進行很好地適配顯然是看中了國產(chǎn)自研芯片的大市場。

通過飛騰CPU+昆侖AI加速器的方式,雙方可以更好的實現(xiàn)國產(chǎn)芯片在服務(wù)器市場的國產(chǎn)化,也可以視為昆侖AI芯片和加速卡未來增長的一個重要動力和殺手锏。
 


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關(guān)鍵詞: NV芯片 百度 AI芯片

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