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。

 

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。

行行查，行业研究数据库： www.hanghangcha.com

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。

 

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。

 

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。