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『』中国自研业内计算力最高AI芯片，150W功耗下提供高达260 TOPS能力

“新基建”正在加速各领域的智能化升级 。3月15日 ， 百度昆仑芯片正式在微亿智造的工业智能质检设备上部署上线 ， 为工业领域的智能化升级再添新动力 。这也是中国自研AI芯片在工业领域的首次大规模应用 。
『』中国自研业内计算力最高AI芯片，150W功耗下提供高达260 TOPS能力
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随着中国产业智能化进程的逐步深入 ， 市场对于AI算力的需求出现超大规模增长 ， 在端侧部署AI芯片成为企业应用AI的重要一环 。百度昆仑芯片负责人表示 ， 百度昆仑芯片是百度自研的中国第一款云端全功能AI芯片 ， 它采用百度自研XPU神经处理器架构 ， 提供512GB/s的内存带宽 ， 能够在150W的功耗下提供高达260 TOPS的能力 ， 是业内设计算力最高的AI芯片 。针对市场对AI算力的需求 ， 百度昆仑芯片能够在同等甚至更低的成本条件下 ， 提供更高的计算性能 ， 为各行各业的智能化升级提供强大的AI算力支持 ， 满足企业在不同场景下的业务需求 ， 帮助企业实现显著的降本增效 。同时 ， 国产自研芯片也可以满足中国企业对于核心技术自主的需求 。
当前 ， 人工智能正处于初步开发阶段 ， 对于AI芯片的定义并没有一个严格和公认的标准 ， 应用于人工智能场景的各类芯片都被宽泛的认为是AI芯片 。AI芯片主要囊括三大类 ， 一是经过软硬件优化可以高效支持AI应用的通用芯片 ， 例如GPU方案；二是侧重加速机器学习（尤其是神经网络、深度学习）算法的芯片 ， 这也是目前AI芯片中最多的形式 ， 如FPGA、ASIC方案；三是受生物脑启发设计的神经形态计算芯片 ， 称之为类脑芯片 ， 通过模拟人脑运行机制设计 。比如IBM的类脑芯片TrueNorth就是基于脉冲神经网络 。但受限于脑科学的发展水平 ， 目前还很难研制出通用的类脑芯片 ， 市场上的类脑芯片一般只是部分汲取了人脑特点的专用处理芯片 。
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AI芯片的目标在于“训练”和“推断” 。其中云端聚集训练和推断双重功能 ， 通用GPU ， 特别是NVIDIA系列GPU芯片方案是目前AI训练领域应用最广泛的平台 。GPU芯片擅长并发计算 ， 适合图形运算 ， 上市快 ， 通用性强 ， 但存在成本、效率、功耗三方面的瓶颈 。半定制化FPGA芯片在中心推理及数据中心也有较多应用 ， FPGA允许用户通过硬件编程定义逻辑 ， 其前期启动成本低 ， 通过再编程特性提供了灵活性 ， 但这种优势是以更高总成本、功耗以及牺牲性能为代价 。
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根据鲸准数据库数据显示 ， 中国芯片注册企业有74666家 ， AI芯片企业有528家 ， 截至目前投融资交易事件265起 。赛迪顾问发布的《中国人工智能芯片产业发展白皮书》显示 ，2018 年中国AI芯片市场保持高速增长 ， 整体市场规模达到80. 8 亿元 ， 同比增长50.2% 。未来三年AI芯片市场规模年均复合增长率将超50% ， 随着边缘计算兴起 ， “云边结合”将成为智能计算的主流方案 。
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