百度又在自主设计硬件了。
作为全球最大的中文搜索引擎公司,百度在近几年却与系统底层硬件结下了不解之缘。自研万兆交换机与SSD(软件定义SSD),全球首次规模商用ARM服务器……一个互联网服务巨头,在系统底层软硬件创新上不遗余力。而这一次,它再一次将创新的触角延伸到了服务器芯片领域。
百度自主设计芯片?它要唱的是哪一出?
百度大脑的“烦恼”
刚刚落幕的2015世界机器人大会上,形态各异的机器人,让人在大饱眼福的同时,也不禁对未来充满无限想象和期待:机器将拥有近似甚至超过人类的智慧。
如何让机器拥有如此超凡智慧?关键就是要让它们拥有和人一样会学习、能思考的“大脑”。百度大脑正是这样一个智慧的产物。
如果你不理解百度大脑是如何成长并拥有智慧的,就试想一下从小到大,人的大脑是如何变得越来越聪明的:
一方面,从生理构造上看,人脑的各个区域都在不断发展,以使人有更好的能力去认知、去记忆、去学习。百度大脑的软硬件架构以及人工智能等相关技术,就好似这“生理构造”。
另一方面,就是信息。人脑需要不断地获取各种信息、处理信息,并形成知识,才能变得更加聪明。在这一方面,百度大脑拥有着海量信息优势。
百度大脑正在不断学习、不断成长,变得越来越聪明。然而,就在这样成长的过程中,百度大脑遇到了“烦恼”:数据和模型规模不断膨胀,需要有更强的计算能力来支撑。不仅如此,出于企业成本考虑,还必须考虑能耗效率(性能/能耗)和成本效率(性能/价格),即在相同能耗或成本下,性能越高。
如何解决这一问题?三年多前,百度就开始寻求解决方案
开启秘密项目
在今年9月份召开的百度世界大会上,百度高级副总裁王劲在接受采访时曾透露,百度已经打造了FPGA版的百度大脑,性能远超此前的版本。“这在当年是百度的一个秘密项目,不过,现在可以对外公开了”。
![](https://cf02.ickimg.com/bbsimages/attached/image/20151203/20151203091716_82233.jpg)
王劲所提到的“当年”就是2012年——这一年,面对百度大脑对计算能力的强烈需求,百度决定自主设计深度学习专有的体系结构和芯片。
说到提升计算性能,很多人会先想到用GPU。“GPU确实能提供较好的计算能力,但对于能耗效率和成本效率而言,它离我们的目标仍存在一定差距。”百度AI专有芯片项目负责人、主任架构师欧阳剑解释道。
百度对这种差距有着深刻的体会。欧阳剑表示,为了提高深度学习算法的计算速度,他们已经在GPU和CPU上做了很多优化,也发表了一些深度学习算法GPU加速的论文,得到了外界的认可。“经过这些工作,我们更能深刻理解GPU、CPU在深度学习应用中的成本效率、能耗效率离目标间的差距”。
在充分考量各种芯片的特性后,可编程、低功耗并拥有超强并行计算能力的FPGA走进了百度工程师们的视野。百度开始尝试用FPGA打造AI专有芯片,并成就了第一版AI专有芯片版百度大脑——FPGA版百度大脑。这使得百度成为了全球最早将FPGA规模应用在人工智能领域的公司。
实际上,作为一家搜索引擎公司,同时也是一家O2O公司,百度旨在链接人和信息及服务,其背后有着强大的云计算、大数据和人工智能等技术做支撑。和一般互联网公司不同,百度除了在软件上创新,还进行了大量硬件上的、甚至到芯片级的创新,以此打造一体化技术优势。自主设计更加适合人工智能的AI专有芯片、自研万兆交换机,都是很好的例证。其中的很多创新,国内外大型互联网公司中都没有做过。
然而,这只是一个开始,许多软硬件创新还在进行中——据了解,百度已经在孕育新版本的百度大脑,在体系结构和芯片领域进行着更大的创新。
百度又在自主设计硬件了。
作为全球最大的中文搜索引擎公司,百度在近几年却与系统底层硬件结下了不解之缘。自研万兆交换机与SSD(软件定义SSD),全球首次规模商用ARM服务器……一个互联网服务巨头,在系统底层软硬件创新上不遗余力。而这一次,它再一次将创新的触角延伸到了服务器芯片领域。
百度自主设计芯片?它要唱的是哪一出?
百度大脑的“烦恼”
刚刚落幕的2015世界机器人大会上,形态各异的机器人,让人在大饱眼福的同时,也不禁对未来充满无限想象和期待:机器将拥有近似甚至超过人类的智慧。
如何让机器拥有如此超凡智慧?关键就是要让它们拥有和人一样会学习、能思考的“大脑”。百度大脑正是这样一个智慧的产物。
如果你不理解百度大脑是如何成长并拥有智慧的,就试想一下从小到大,人的大脑是如何变得越来越聪明的:
一方面,从生理构造上看,人脑的各个区域都在不断发展,以使人有更好的能力去认知、去记忆、去学习。百度大脑的软硬件架构以及人工智能等相关技术,就好似这“生理构造”。
另一方面,就是信息。人脑需要不断地获取各种信息、处理信息,并形成知识,才能变得更加聪明。在这一方面,百度大脑拥有着海量信息优势。
百度大脑正在不断学习、不断成长,变得越来越聪明。然而,就在这样成长的过程中,百度大脑遇到了“烦恼”:数据和模型规模不断膨胀,需要有更强的计算能力来支撑。不仅如此,出于企业成本考虑,还必须考虑能耗效率(性能/能耗)和成本效率(性能/价格),即在相同能耗或成本下,性能越高。
如何解决这一问题?三年多前,百度就开始寻求解决方案
开启秘密项目
在今年9月份召开的百度世界大会上,百度高级副总裁王劲在接受采访时曾透露,百度已经打造了FPGA版的百度大脑,性能远超此前的版本。“这在当年是百度的一个秘密项目,不过,现在可以对外公开了”。
![](https://cf02.ickimg.com/bbsimages/attached/image/20151203/20151203091716_82233.jpg)
王劲所提到的“当年”就是2012年——这一年,面对百度大脑对计算能力的强烈需求,百度决定自主设计深度学习专有的体系结构和芯片。
说到提升计算性能,很多人会先想到用GPU。“GPU确实能提供较好的计算能力,但对于能耗效率和成本效率而言,它离我们的目标仍存在一定差距。”百度AI专有芯片项目负责人、主任架构师欧阳剑解释道。
百度对这种差距有着深刻的体会。欧阳剑表示,为了提高深度学习算法的计算速度,他们已经在GPU和CPU上做了很多优化,也发表了一些深度学习算法GPU加速的论文,得到了外界的认可。“经过这些工作,我们更能深刻理解GPU、CPU在深度学习应用中的成本效率、能耗效率离目标间的差距”。
在充分考量各种芯片的特性后,可编程、低功耗并拥有超强并行计算能力的FPGA走进了百度工程师们的视野。百度开始尝试用FPGA打造AI专有芯片,并成就了第一版AI专有芯片版百度大脑——FPGA版百度大脑。这使得百度成为了全球最早将FPGA规模应用在人工智能领域的公司。
实际上,作为一家搜索引擎公司,同时也是一家O2O公司,百度旨在链接人和信息及服务,其背后有着强大的云计算、大数据和人工智能等技术做支撑。和一般互联网公司不同,百度除了在软件上创新,还进行了大量硬件上的、甚至到芯片级的创新,以此打造一体化技术优势。自主设计更加适合人工智能的AI专有芯片、自研万兆交换机,都是很好的例证。其中的很多创新,国内外大型互联网公司中都没有做过。
然而,这只是一个开始,许多软硬件创新还在进行中——据了解,百度已经在孕育新版本的百度大脑,在体系结构和芯片领域进行着更大的创新。