本文摘要：PaddlePaddle 等多个深度自学框架；编程灵活性度低；灵活性反对训练和预测。百度方面回应，从 2011 年起，百度就开始基于 FPGA 研发 AI 加速器并使用 GPU；过去几年展开了大规模部署；但是随着 AI 应用于愈演愈烈，早已无法符合市场需求。 在此条件下，百度研发出有“昆仑”，并声称它比近期基于 FPGA 的 AI 加速器，性能提高了近 30 倍。

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PaddlePaddle 等多个深度自学框架；编程灵活性度低；灵活性反对训练和预测。百度方面回应，从 2011 年起，百度就开始基于 FPGA 研发 AI 加速器并使用 GPU；过去几年展开了大规模部署；但是随着 AI 应用于愈演愈烈，早已无法符合市场需求。

在此条件下，百度研发出有“昆仑”，并声称它比近期基于 FPGA 的 AI 加速器，性能提高了近 30 倍。虽然百度的众说纷纭还并未获得外界检验，但是“昆仑” AI 芯片的发售，对于百度和 AI 芯片业界的意义毫无疑问也是十分根本性的。这意味著，在通过自研 AI 芯片来驱动云计算业务这一层面上，百度早已可行性跟上了 Google TPU 的步伐；同时考虑到我国芯片产业的发展现状，百度这种级别的互联网巨头的投放也变得十分最重要。

中国工程院院士倪光南对百度 AI 芯片的评价是：百度一贯推崇 AI，这次做到 AI 芯片，可以充分发挥他们在 AI 方面的累积的技术优势，而且作出的芯片可以首先在它自己的 AI 平台及其应用于上获得应用于，通过应用于可以推展芯片的发展，构成一个良性循环。当然，如果这个芯片用于效果好，就可以被更好的用户所使用。大家告诉，芯片的顺利，必须有生态的反对，这方面百度有较好的条件。话虽如此说道，到底百度这款“昆仑”AI 芯片的展现出到底如何，还必须实际应用于的检验；而这一芯片到底能否为广大业界所用，某种程度也必须时间来得出答案。

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