3年完成2款云端AI芯片研發量產，百度造芯為什么這么快？
已成立昆侖芯科技獨立造芯
3月完成獨立融資、估值130億元，6月分拆成立昆侖芯科技，8月發布昆侖2.0……
今年，百度在造芯上，都是大動作。
其中最矚目的莫過于：將智能芯片架構部獨立融資、分拆成立昆侖芯（北京）科技有限公司。
從這個動向不難看出，在“如何設計出更好的芯片”這個問題之上，商業化落地也成為了百度要考慮的事情之一。
那么百度的底氣來自于哪？
3年量產2款云端AI芯片
這或許從百度研芯、造芯的歷程上就能找到答案。
2018年，百度宣布自研中國首個云端AI芯片——百度昆侖1。
它采用14nm工藝，16GB HBM內存，提供512GB/s的內存帶寬，每瓦算力達0.43TFlops。
2020年，百度CTO王海峰透露，百度昆侖1量產超過2萬片，并已實現應用部署。
今年8月，升級版的昆侖2.0在百度世界大會上亮相。
7nm制程、百度自研2代XPU架構，每瓦算力1.07TFlops，支持NLP、視覺、語音等各種類型算法，能做推理也能做訓練；同時支持C和C++編程。
較上一代而言，昆侖2.0在整體性能上提升了2~3倍，而且也已實現量產。
3年發布2款自研云端AI芯片，還都實現量產，百度在造芯上的速度可見一斑。
要知道，一款芯片想要實現量產，往往需要經歷2~5年。
在前端和后端設計就要耗時1~3年，設計完成后的流片環節需要3~6個月。當然還會有流片失敗一切重來的風險；實際過程中，流片失敗3~5次都很常見。
如果流片成功后，一般還需要經過3~12個月的測試調優，才能實現最終量產。
據百度昆侖芯商業分析師宋春曉透露，百度昆侖芯兩代產品均在一年半左右完成設計，且都是一次流片成功。
為什么可以這么順利呢？
這與百度早早入場造芯、專注FPGA不無關系。
2010年左右，百度就啟動了FPGA AI加速器項目。
FPGA是特殊應用集成電路中的一種半定制電路。它的特點就是可以快速成品，內部邏輯可以被設計者反復修改，調試成本相對較低。
2015年，百度部署FPGA已經超過5000片，2017年則超過了12000片。
2018年后推出的昆侖系列，也是基于FPGA。
百度AI已經落地
事實上，在昆侖芯的支持下，百度的許多AI技術已經在我們身邊悄然落地。
比如東京奧運會上，百度提供的國內首個“3D+AI”跳水輔助訓練系統。
云端的3D視覺技術，可以實現運動員三維姿態重建，對跳水動作進行精準量化評估，進而實現智能打分。
教練員和運動員也可以借助AI系統，對訓練視頻進行高效的回顧、橫向對比和縱向評估。
泉州水務大腦也是案例之一，百度通過AI技術手段幫助泉州水務集團整體人員效率提升了5%以上。
并且讓制水供水單位能耗下降了8%、分散式污水處理設施運行可靠性提升5%，可以說是實現了良好的經濟效益、管理效益和社會效益。
在國網新疆電力，基于百度智能云和國網電力聯手建設的“AI中臺”，電站巡檢機器人能夠代替人捕捉巡檢過程中的每一處細微差錯，既緩解了偏遠地區巡檢人力緊缺、工作環境惡劣的難題，又有力為西電東送提供保障。
今年百度世界大會上，李彥宏表示，新一代昆侖2.0可以部署的場景非常多，包括互聯網核心算法、智慧城市、智慧工業等領域。
未來還將在HPC、生物計算、智能交通、無人駕駛等更廣泛空間發揮作用。
在最近的百度AI開放日活動上，宋春曉還透露：未來，昆侖芯科技將會推出昆侖芯3、用于無人駕駛的昆侖芯和昆侖芯4。
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