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互联网造芯:缺啥补啥?还是要啥有啥?

2021/10/15
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互联网企业造芯已经不是新鲜事了,不过把芯片部门拆分独立融资的,百度算第一个。

今年6月,百度智能芯片及架构部门完成独立融资,成立昆仑芯(北京)科技有限公司,首轮估值约130亿元,百度芯片首席架构师欧阳剑出任昆仑芯公司CEO。

其实在年初,就有爆料称百度在为成立独立的AI芯片企业筹集资金。当时,百度股价持续走高,市值突破千亿美元。有行业人士评价,“这是百度作为一家人工智能平台型公司,技术长期主义的价值显现。未来百度大概率会像微软、特斯拉看齐,成为介入万亿产业的生态创新巨头公司,千亿美金市值只是开始。”

在中国半导体极力摆脱“卡脖子”危机的当下,芯片赛道涌入越来越多的独立玩家有一定的合理性。但是对百度来说,在这个时刻选择拆分芯片部门,更深层的原因是什么?对于高举高打自研芯片的互联网企业、以及整个中国半导体产业,又留下什么新的注脚或伏笔?

看准的方向:自研与生态

对于为昆仑芯片业务进行独立融资这一举措,李彦宏在致投资人的信中表示,尽管AI芯片是高技术门槛和高风险的投资,但是百度希望在AI芯片领域有所突破,因此选择组建自己的AI芯片公司,因为它与平台能力密切相关,能充分利用百度在深度学习框架领域的优势。

“百度昆仑1芯片已替代相当一部分百度搜索引擎的推理能力,即将量产的昆仑2将在昆仑1基础上大幅度提升效率,降低成本,并应用到更多的人工智能训练和推理场景中”,李彦宏指出,“从长远看,AI芯片将为云计算平台和智能驾驶系统创造出额外的能力和效率提升。”

百度昆仑芯商业分析师宋春晓近日也分享了对于未来的预判,一个核心的逻辑在于:如同电力的普及奠定了工业社会发展的基石一样,算力将成为智能社会的基石,是未来社会发展的生产力,而芯片则是算力的来源。百度希望进一步发挥自身的AI能力,助力更多传统行业降本增效、提升生产力,创造新的经济价值。

在AI芯片的商业化场景中,互联网行业客户是当前最大的算力需求方之一,他们业务发展快、研发节奏快,对产品的通用性和易用性要求较高,此外,也非常苛求性价比。从这一方面来看,昆仑芯片落地就已经接受了互联网大规模核心算法的淬炼,已在百度搜索引擎、小度等业务中部署超过2万片。基于这一基础,应该也使百度更有信心去打造一个独立的芯片公司。

推测百度拆分昆仑芯片部门背后的两个主要因素:首先是看到了未来整个社会对于算力的广阔需求,只有在更广阔场景中接受落地考验,芯片才会更快实现迭代优化,进入更多产业应用,也能有力地支撑百度的业务布局。更重要的是,这有利于百度进一步壮大生态,“无生态,不AI”,这是百度通向人工智能更广阔应用前景的重要一步。

互联网巨头向芯片领域的进军,其实也是互联网企业生态化进程的必然:互联网公司之前一直在搭建生态争夺流量入口,让用户可以更方便地使用自己的服务。这个入口过去是PC、手机,而在万物互联的未来,碎片化的应用成为常态,通用的、支持大规模数据处理的硬件平台就成为必需,也是生态壮大的必由之路。

追“芯”十年,百度抓住了哪些“命门”?

根据百度官方介绍,昆仑芯团队是国内较早布局AI加速领域的团队,从FPGAASIC芯片投入已经10多年,在体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用都有较为深厚的积累。不过,尽管宣称布局芯片已有十年之久,但百度高调宣传芯片是在2017年左右,这也几乎是国内互联网企业造芯热潮的开始。

对于造芯的契机,欧阳剑表示,计算和半导体技术出现了前所未有的变革机会,数据中心智能汽车、手机乃至PC等领域,对智能计算的需求空前旺盛,新的场景层出不穷,新的计算架构蓬勃创新。

第一,随着“AI+产业化”以及人工智能、物联网等新兴领域发展不断壮大,智能化应用场景赛道不拓宽和细化。面对AI算法对算力、任务处理性能的特殊需求,传统芯片逐渐无法满足企业快速迭代需求。在AI的冲击之下,传统芯片缺口被暴露,AI算法定义芯片也将迎来新的破局点。

第二,软件行业的飞速发展,也给硬件带来新的发展机会,软硬一体的方式成为主流。在发展AI技术的同时自研AI芯片,未来在产业发展中可形成战略性竞争优势,争取占据的更大市场份额。

在百度云边端一体的芯片布局中,目前,昆仑芯片已经迭代两代,基于其自主研发的XPU架构,可用做推理和常规训练,支持通用人工智能算法,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和推荐算法上的性能指标高效且稳定。昆仑1于2018年正式推出,在今年8月的百度世界大会上,李彦宏正式发布了昆仑2,它搭载第二代XPU架构,相比1代性能提升2-3倍,整数精度(INT8)算力256 TeraOPS,半精度(FP16)为128 TeraFLOPS,而最大功耗仅为120W。

据称,昆仑2也是国内首款采用GDDR6显存的通用AI芯片,集成了ARM CPU算力,并支持高速互联、安全和虚拟化。软件架构方面,昆仑芯2迭代了编译引擎和开发套件,支持C和C++编程,可编程性甚至可对标全球最先进水平。

场景方面,昆仑芯2可以适用云、边、端等多场景应用中,可应用于互联网核心算法、智慧城市、智慧工业等领域,还将进入高性能计算机集群、生物计算、智能交通、无人驾驶等更广泛应用中。

值得关注的是,百度昆仑芯团队于2016年首次提出自研架构XPU,面向的是通用人工智能计算,目标是提升通用性和效率。关于XPU架构,目前尚未了解到更多细节,有迹可循的是,百度曾在2019年的Hot Chips大会上,发布了基于赛灵思FPGA的256核AI云计算加速芯片XPU,这是百度第一次公开展示XPU。

根据当时的介绍,FPGA中XPU的DSP单元提供了并行处理能力,片外DDR4和HBM接口优化了数据传输,而片上SRAM则提供了必要的存储特性。对于数据同步的计算任务,XPU的可扩展性应当可以进一步优化。再通过编译器方面的配备和优化,这些有可能是昆仑2在面向计算密集型、多样化计算任务芯片架构的核心基础。

除了自研的XPU架构,百度目前也已与飞腾等多款国产通用处理器、麒麟等多款国产操作系统以及百度自研的飞桨深度学习框架完成了端到端的适配,拥有软硬一体的全栈国产AI能力。在刚刚闭幕的”服贸会”上,昆仑芯还与北京市海淀区政府签订了合作协议。

根据百度官方的产品路线图,未来还将推出昆仑3、昆仑4以及用于无人驾驶的昆仑芯片。
 

互联网造芯,因为缺?还是因为野心?

国际上Google、亚马逊等,国内BAT等互联网巨头,都已悉数站上了芯片赛道。一个最基本的问题:这些大厂造芯,根本目的是什么?是为了和自身业务深度耦合,进一步优化性能、成本吗?还是有着更为长远和宏大的布局?

在与一些业界人士的交流中,他们多数都从两方面来看待这些厂商的AI芯片布局。

首先对于互联网企业来说,他们有财力搭建优秀的芯片团队、推动更优化的设计,更重要的是,他们可以在内部业务场景中率先进行芯片的验证和迭代,这是拥有庞大生态的互联网企业研发AI芯片的先发优势,例如百度的百度云、搜索引擎以及自动驾驶等业务就与AI芯片息息相关。相形之下,对于一家初创的芯片公司,即使有实力做出一款高端AI芯片,很可能面临的第一大挑战就是为落地场景发愁。

这也契合了一个逻辑,AI芯片的核心竞争点绝不仅仅是技术,生态往往同样重要、甚至更受重视,它一方面决定了芯片落地的范围,其次也是芯片进一步迭代和优化的根基。

目前看来,互联网巨头所交出的芯片代表作,共同点多为克服了多种技术难题,实现了芯片的高性能突破,支持AI应用场景,具备更低的成本及能耗。此外,对于百度来说,在人工智能领域以及通过飞桨等建立起了自主的深度学习框架等一系列软件优势,伴随着芯片硬件的叠加和加强,以软硬件一体化的方式更有利于进行AI算力的业务赋能,这也是他们独有的软硬协同的护城河。

另一方面,对于造芯的互联网企业来说,目前多数还是从自己的业务出发做优化、降本增效。而对于百度这种公司化的运作方式来说,指向的则是更宏大的产业生态和应用。

对此,存疑的声音认为,昆仑芯虽然已从百度剥离,但毕竟是百度孵化的企业,这会不会限制它作为芯片供应商的独立性?友商会不会质疑其中立性?这都是有待继续观察和求证的因素。

但也有产业人士认为,掣肘远远小于优势。对于有一定设计能力的、独立的集成商来说,他们在芯片平台方面有很大的可选余地。但是,对于一些需要全栈平台和服务的行业用户来说,很需要昆仑芯所能提供的软硬件平台,甚至是借力于百度生态的增值服务。也就是说,昆仑芯除了芯片本身,更大的一个卖点是其所能提供的配套技术和服务。并且,AI框架、算法等所提供的价值,并不仅仅是将软硬一体平台的性能最大化,更重要的是,在产业链布局上起到了关键的卡位能力。

从我国发展半导体产业的趋势来看,互联网企业造芯虽然加剧了芯片领域的竞争,但是也从一定程度上拉高了产业技术水准,注入了更为活跃的生态力量。从整体行业发展来看,这些都是有利于产业的积极因素。

但不管怎样,芯片是一个重投入、长周期的投入,掌握了海量数据、先进算法的互联网巨头,在这个硬科技赛道上,还要有长足的投入和坚定的方向。

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与非网资深行业分析师。主要关注人工智能、智能消费电子等领域。电子科技领域专业媒体十余载,善于纵深洞悉行业趋势。欢迎交流~