Baidu je predstavio visokokvalitetni AI čip 'Kunlun'



Baidu Inc. today announced Kunlun, China's first cloud-to-edge AI chip, built to accommodate high performance requirements of a wide variety of AI scenarios. The announcement includes training chip '818-300'and inference chip '818-100'. Kunlun can be applied to both cloud and edge scenarios, such as data centers, public clouds and autonomous vehicles.

Kunlun je visoko učinkovito i ekonomično rješenje za velike zahtjeve AI za obradu. Koristi Baiduov AI ekosustav, koji uključuje AI scenarije poput rangiranja pretraživanja i okvira dubokog učenja poput PaddlePaddle. Dugogodišnje iskustvo Baidua u optimizaciji performansi ovih AI usluga i okvira omogućilo je kompaniji stručnost potrebnu za izgradnju AI čipa svjetske klase.

U 2011. godini Baidu je počeo razvijati AI akcelerator temeljen na FPGA tehnologiji za duboko učenje i počeo koristiti GPU u podatkovnim centrima. Kunlun, koji se sastoji od tisuća malih jezgara, ima računalnu sposobnost koja je gotovo 30 puta brža od izvornog akceleratora koji se temelji na FPGA. Ostale ključne specifikacije uključuju: 14nm Samsung inženjering, širinu memorije od 512 GB / sekundi, kao i 260TOPS uz potrošnju 100 W snage.

Osim podrške zajedničkom otvorenom
Izvorni algoritmi za duboko učenje, Kunlun čip također može podržati širok izbor AI aplikacija, uključujući prepoznavanje glasa, rangiranje pretraživanja, obradu prirodnog jezika, autonomnu vožnju i preporuke velikih razmjera.

Ubrzanim pojavljivanjem AI aplikacija, računalnoj snazi ​​postavljaju se dramatično povećani zahtjevi. Tradicionalni čipovi ograničavaju količinu računalne snage na raspolaganju i time koliko se AI tehnologije mogu ubrzati. Baidu je razvio ovaj čip, posebno dizajniran za veliku AI opterećenja kao odgovor na ovaj zahtjev. Baidu vjeruje da će to omogućiti značajan napredak u otvorenom AI ekosustavu.

Baidu plans to continue to iterate upon this chip, developing it progressively to enable the expansion of an open AI ecosystem. As part of this, Baidu will continue to create 'chip power' to meet the needs of various fields including intelligent vehicles, intelligent devices, voice recognition and image recognition.