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。
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。原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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