场景和生态是关键要素
自主研发AI芯片,需要的不仅是硬件技术,还需要对AI算法有深入的理解,要有软硬结合的能力。
而作为国内最早开始布局AI的科技企业,如今,百度拥有从硬件到软件,从技术底层到应用场景全覆盖的AI基础设施“百度大脑”。
在这片“芯”战场上厮杀,百度的对手并非传统芯片企业,因此相比延续性技术创新,更需要从0到1的突破性技术创新。
目前,百度芯片有两把刀,一曰“昆仑”,一曰“鸿鹄”,它们与算法技术、系统平台、落地应用等共同撑起了其整体AI相关业务。
算力是支撑智能化的根基
如果算力跟不上,再好的算法也无法支撑其功能落地。
既然其它人提供的芯片无法支撑,那么自研芯片就成了哪些拥有先进算法和强大计算能力的互联网公司自然而然的选择。
而人工智能已经成为百度未来最重要的业务支撑,有一句话说的是,“AI是百度的最后希望”,那么芯片一定是百度未来的重要一环。
供应减少,需求强盛,再加上自身发展需求,芯片对于百度来说已经成为了重中之重。
百度研发的“昆仑芯片1”于去年9月的百度大会上宣布量产,作为国内首款云端全功能的AI芯片,它采用的是三星14nm制程和百度自研的架构XPU神经处理器。
近期百度推出的升级版“昆仑2”芯片,采用了7nm制程工艺,性能比昆仑1提升了3倍。
而从百度在芯片领域的新动态不难得知,2021年百度将会聚焦于智能交通、智能驾驶以及云服务等人工智能领域。
百度造芯的优势
巨大的生态优势,带来裂变式的赋能效果,而非传统商业的单点突破模型。
百度将充分发挥领先的互联网平台优势,在云、AI、互联网融合发展的大趋势下,积蓄起支撑未来发展的强大势能,形成多引擎的增长新格局。
昆仑系列对内是百度AI算法的发动机,其强大的算力将支持生态领先的开源深度学习框架飞桨(Paddle Paddle)、百度机器学习平台(BML),进而赋能百度的搜索引擎、智能驾驶等业务;
对外则保持开源,支持主流CPU、操作系统,Pytorch和Tensor Flow等深度学习框架,也可支持国产化CPU和操作系统。
由于生态的存在,百度可以避免造出来的芯片没有用武之地的风险,更为关键的可以产生良好的内部正循环。
相比国内其他互联网企业,百度在自研芯片这条路上占据着先发优势。早在10年前,百度就开始采用FPGA自研AI芯片。
百度在通用芯片上融合了自身在算法和数据方面的天然优势,采用软硬一体化的发展战略,并且更注重性能、性价比和生态。
结尾:
昆仑和鸿鹄都已经自成体系,那么成立一家独立的AI芯片公司,为最核心的人工智能业务保驾护航,已经成为了百度的当务之急。
