北京2022年10月11日 /美通社/ -- 近日，昆侖芯（北京）科技有限公司的第二代云端通用人工智能計(jì)算處理器昆侖芯2代AI芯片及AI加速卡與飛槳完成III級(jí)兼容性測(cè)試，兼容性表現(xiàn)良好。
產(chǎn)品兼容性證明
本次III級(jí)兼容性測(cè)試完成了包括PP-YOLOE、PP-OCR、ERNIE 3.0、PP-TSM、PP-TTS、DLRM、PPO等51個(gè)模型[1]的完整驗(yàn)證，算子支持超過(guò)400個(gè)，覆蓋了智能視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、智能語(yǔ)音、智能推薦、強(qiáng)化學(xué)習(xí)共5個(gè)技術(shù)領(lǐng)域。
經(jīng)雙方聯(lián)合嚴(yán)格測(cè)試，昆侖芯2代AI芯片及AI加速卡與飛槳兼容性表現(xiàn)良好，并基于R200、R300搭建了CI/CD持續(xù)集成流水線，整體運(yùn)行穩(wěn)定，訓(xùn)練與推理性能可以滿足用戶的應(yīng)用需求。
昆侖芯2代AI芯片
未來(lái)兩周，來(lái)自昆侖芯科技及百度飛槳的產(chǎn)品技術(shù)專家將帶來(lái)兩場(chǎng)線上直播，分別從落地應(yīng)用案例及技術(shù)適配的角度對(duì)昆侖芯與飛槳III級(jí)適配進(jìn)行深度解讀，敬請(qǐng)期待。
直播海報(bào)
昆侖芯和飛槳的適配自2018年啟動(dòng)，目前雙方已共同完成框架層面的適配，支持XPU Device及大部分算子。在雙方合作的訓(xùn)練部分中，昆侖芯XPU和飛槳的適配在一些場(chǎng)景下能夠做到通過(guò)僅切換一行代碼便可指定到昆侖芯XPU的后端，低成本地從GPU切換到昆侖芯，滿足絕大部分用戶的需求。目前，昆侖芯軟件棧已集成到飛槳上，完成對(duì)接與支持。此外，雙方已經(jīng)完成了多款主流CPU及操作系統(tǒng)的適配，方便廣大開(kāi)發(fā)者和用戶更高效、更便捷地開(kāi)發(fā)。
2021年8月，高度集成昆侖芯AI加速卡的飛槳一體機(jī)在單PCIe switch下支持兩塊全高全長(zhǎng)AI加速卡并行訓(xùn)練的技術(shù)。該適配使得飛槳一體機(jī)在算力和安全性方面得到進(jìn)一步保障，同時(shí)也為AI服務(wù)器的加速發(fā)展提供了更多可能性。同年，飛槳一體機(jī)在金融行業(yè)成功部署落地，助力江蘇銀行進(jìn)行證照識(shí)別能力的建設(shè)。
除此之外，在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域，"昆侖芯+飛槳"方案也實(shí)現(xiàn)了自研AI芯片在工業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用，助力某客戶實(shí)現(xiàn)成本降低65%、性能提升9%的明顯效果。
從底層AI算力組件到AI服務(wù)器，再到操作系統(tǒng)，進(jìn)一步到昆侖芯SDK，四年來(lái)，昆侖芯和飛槳攜手共同完成了一套端到端的AI計(jì)算系統(tǒng)解決方案，并致力于攜手打造一個(gè)全棧式軟硬一體的AI生態(tài)。
昆侖芯科技相關(guān)負(fù)責(zé)人表示："未來(lái)，昆侖芯和飛槳將進(jìn)一步深化合作，攜手提升軟硬件創(chuàng)新能力，為開(kāi)發(fā)者提供靈活便捷的部署方案，賦能更多企業(yè)和政府機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。"
關(guān)于昆侖芯科技
昆侖芯科技在國(guó)內(nèi)最早布局AI加速領(lǐng)域，已深耕10余年，在體系結(jié)構(gòu)、芯片實(shí)現(xiàn)、軟件系統(tǒng)和場(chǎng)景應(yīng)用等方面均有深厚積累。100%自研核心架構(gòu)昆侖芯XPU，可實(shí)現(xiàn)靈活適配，滿足多樣的AI模型和場(chǎng)景需求。最優(yōu)的性能和能耗效率，為開(kāi)發(fā)者提供靈活易用的編程模型。
目前，公司兩代芯片產(chǎn)品均已實(shí)現(xiàn)扎實(shí)落地，在互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智慧工業(yè)、智慧金融、智慧交通、科研等"智慧+"場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)數(shù)萬(wàn)片部署。秉承"讓計(jì)算更智能"的使命，昆侖芯科技致力于構(gòu)建軟硬一體化的AI芯片生態(tài)，打造從芯片到終端、應(yīng)用、云端、服務(wù)的生態(tài)閉環(huán)。
[1]飛槳與昆侖芯2代芯片支持的模型列表：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/hardware_support/xpu_docs/paddle_2.0_xpu2_cn.html
