性能最高比英伟达T4强三倍！百度昆仑AI芯片详解，编程性更好

芯片行业近几年发展非常迅速，国内各个科技厂商都在积极地投身研发自己的芯片，让国内芯片行业在被美国针对后，不仅没有受挫，反而出现逆势增长。

就在昨天，百度智能芯片昆仑和大家见面，总经理在公开课中首次对这个芯片进行了详细的分享，并公开了昆仑K200与英特尔T4 GPU的多项对比数据，其中最有优势的一项数据是Gemm-Int8 的Benchmark是T4性能的3倍。视频还展示了昆仑芯片的杀手锏，与国产处理器飞腾的良好适配。

在2018年的百度AI开发者大会上，百度的创始人宣布推出自研AI芯片昆仑，百度做芯片的基础也是在多年的行业经验积累上的，在用FPGA做AI加速、软件定义加速器、XPU架构上都很有经验。

其实百度最早在2010年就已经开始用FPGA做AI架构的研发，之后开始小规模的部署，在2017年部署超过了1万片FPGA，就是在这样的条件以及丰富的经验下，百度在2018年开始了自主研发AI芯片，并且在去年下半年正式流片成功，开始量产。

捋一捋5G产业链逻辑——芯片（2020-4-2）

一、今日指数： 上证指数收报2780.64， 涨幅1.69%， 成交量2331亿， 涨跌比1413:198； 深证成指收报10179.20，涨幅2.28%， 成交量3646亿， 涨跌比1967:251； 中小板指收报6683.15， 涨幅2.78%， 成交量1714亿， 涨跌比799:132； 创业板指收报1916.95， 涨幅2.

昆仑芯片的定位是通用AI芯片，目标是提供高性能、低成本、高灵活性的AI芯片。百度方面也表示，相比GPU，昆仑芯片的通用性和可编程性都做得不错，并且还在努力把编程性做得更好。

架构方面，昆仑有2个计算单元，512GB/S的内存带宽，16MB SRAM/unit。16MB的SRAM对AI推理很有帮助，XPU架构上的XPU-SDNN是为Tensor等而设计，XPU-Cluster则能够满足通用处理的需求。昆仑第一代芯片并没有采用NVLink，而是通过PCIE 4.0接口进行互联。在三星14nm的制造工艺和2.5D封装的支持下，昆仑芯片峰值性能可以达到260TOPS，功耗为150W。在灵活性和易用性方面，昆仑面向开发者提供类似英伟达CUDA的软件栈，可以通过C/C++语言进行编程，降低开发者的开发难度。

目前，基于第一代昆仑芯片，百度推出了两款AI加速卡，K100和K200，前者算力和功耗都是后者的两倍。其中在Gemm-Int8数据类型，4K X 4K的矩阵下，昆仑K200的Benchmark分出超过2000，是英伟达T4的3倍多。

百度能够研发出如此高性能的AI芯片，与自身在科技领域多年的摸爬滚打是分不开的，百度目前的市场也并不算大，更需要一些技术性的产品来提升自己，而昆仑应运而生。