极智芯 | 解读国产AI算力 昆仑芯产品矩阵
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昆仑芯由百度提供基础支持。2018年6月，在百度智能芯片及架构部门成功实现资金独立融资后,经工商登记注册,设立名为"昆仑芯(北京)科技有限公司"的新公司。在上市过程中,该公司首次估值即达到人民币13亿金额,现任该公司的CEO的是当时担任百度芯片首席架构师的欧阳剑先生。作为国内最早布局人工智能专用处理器领域的企业之一,昆仑芯经过十余年的持续投入与技术积累,其技术发展路径明确指向自主研发自有的通用加速处理单元（XPU）。
通过查看下图可知,目前昆仑芯的产品线主要包括K系列和R系列两种型号,其中K系列可被视为其第一代芯片产品,R系列则可被视为第二代芯片产品。值得注意的是,百度执行副总裁曾透露,公司计划于2024年推出第三代芯片产品。带着这些背景知识来看,昆仑芯的产品主要用于百度内部的数据处理,据说是已取代大量用于百度检索任务的数据处理能力。而在我的实际接触中,K系列中的K200是我的重点了解对象。
下面是昆仑芯一代 AI 芯片的产品图，
下面是昆仑芯二代 AI 芯片的产品图，
昆仑芯K系列属于第一代计算平台，在性能上实现了质的飞跃。该平台主要包括两代性能强劲的推理核心芯片——K199和K299系列。与前一代相比,K199和K299在运算效率上有明显提升,并且支持多核并行计算模式,显著提升了整体处理能力。作为第二代计算平台,R系列则作为第二代计算平台,其特点是在运算效率上有更大的突破,并且支持更高的内存带宽,能够更好地满足复杂计算任务的需求.其中,R199和R299作为升级版,不仅保留了前一代的核心优势,还进一步提升了能效比指标.而RG876则主要用于训练任务.目前昆仑芯的主要算力产品集中在芯片层面,其实在 server 环境中也有不错的表现.所以下面将重点介绍昆仑芯在推理型芯片和训练型芯片方面的技术亮点.
为了更好地分析推理型芯片的表现特征，我收集了相关性能数据。在分析过程中将推理型芯片与训练型芯片进行区分处理，并且在分析过程中引入了T4作为基准对比芯片。以下是经过详细分析得到的推理型芯片关键性能参数（抱歉，在具体数值上遇到了一些困难）。
说实话，在推理卡领域昆仑芯的定位确实存在明显的混乱感。这主要体现在其R系列与K系列之间的提升幅度相对较小，缺乏明显的代际差距。即便是在当前市场环境下（2023年），昆仑芯仍然停留在K200一代的水平。对于K系列芯片来说,K100确实相当于T4级别的存在（除了产品形态上的差异）。然而在一些文章中,人们倾向于将K200与英伟达的T4（以及类似的产品如昇腾300）进行对比,这种做法并不科学,因为从能效比角度来看, K200属于全高全长卡,而T4等芯片则是半高半长卡,二者不在同一量级上进行比较。如果硬要进行横向比较,或许可以用"T4×2"或"昇腾300×2"来作为参照指标,或者直接选择K100芯片作为对比对象会更加合理一些
就性能而言，K100 的表现与 T4 不相上下。然而，在内存容量方面却略显不足——8GB 显存的配置在国产卡中相对罕见，在这一点上贯穿于昆仑芯 K 系列及 R 系列产品线中表现得尤为明显。值得注意的是，在这一领域上，昆仑芯已丧失了 "国产特色"。另一个值得强调的是视频解码能力——昆仑芯在这方面的表现尚可接受但仍有提升空间，在同级别竞品面前仍存在一定差距。此外，在内存带宽方面也仅能维持 "中规中矩" 的水平。尽管如此，在精度支持方面昆仑芯表现得较为全面——涵盖了用户 typically 会用到的各种精度格式支持较为完善。值得注意的是，在这一领域上昆仑芯的表现比其他方案更为优秀——支持的精度范围更广且覆盖更全面。“ support 的精度” 是指能够满足实际应用需求的关键指标之一。据公开资料显示，在百度内部已有成规模的应用场景使用过该产品，并且与百度飞桨平台实现了深度集成——这表明昆仑芯不仅具备商用潜力（即具有实际应用价值），而且在市场推广方面仍有一定差距。“部署算法” 类的技术文章或案例搜索结果有限——这反映出昆仑芯生态系统的建设尚未完全成熟，“普及度” 有待提高。对于这点你可以在相关技术资料或案例库中找到一些与百度飞桨结合的具体应用场景报告
从 '升级迭代' 视角出发，在理论上 R100 应当对应 K100 的升级版本，在参数上 R176 的 INT8 算力达到了 176 TOPS（理论值），与 K244 的 INT8 算力 392 TOPS（理论值）相比仍有一定差距，在浮点计算能力上 R244 却实现了 x2.5 倍的提升。让人费解的是，在算力等级并未提升的情况下 R 系列却始终未能突破 K 系列在算力上的上限表现。显存规格方面虽然有所提升但幅度有限与之形成鲜明对比的是其浮点计算能力的显著跃升这进一步印证了当前芯片设计领域一个明显存在的问题即其对不同算力层级的产品线划分仍存在明显混乱之处这种定位不利于拉开产品线间的差异化优势从市场角度来看 R 系列若仅能维持现有水平则容易被 K 系列所取代而性价比方面 K 系列产品的存在必然会对 R 系列产品的市场表现产生不利影响
下面左边是 K100 的产品图，右边是 R100 的产品图，
下面左边是 K200 的产品图，右边是 R200 的产品图，
针对训练卡而言来说 ，昆仑芯仅提供一款训练卡 ，该款设备源自其第二代芯片架构中的RG800设计 。同时 ，我也对这款芯片的性能参数进行了详细整理 ，具体内容如下
深入研究了RG800的各项性能参数后发现,这一款训练卡被广泛认为是"尚可"的选择,并没有给人留下特别令人意外或激动的感觉。
经过全面分析后发现，在产品 lineup 中并没有提供所谓的"主动式散热卡"选项。这表明昆仑芯在构建其产品布局时就已明确聚焦于"专业企业级计算"这一核心方向。因此采用了被动式散热方案作为主要的设计选择，并且这种功耗架构特别适合大规模密集型服务器集群的应用场景。针对高性能计算架构如PCIe这样的设备而言，在当前市场环境下这也已成为一种普遍趋势。参考英伟达专为专业级计算设计的PCIe版本就能看出这一设计风格的基本轮廓：推理类选T4、L4；而训练类则多采用A100、H100等高性能架构芯片
下面介绍一下解读国产AI算力昆仑芯产品矩阵的内容吧？期待能对你的学习有所帮助。
【极智视界】
《极智芯 | 解析国产AI计算实力 昆仑芯系列产品组合》
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