Як і всі інші лідери ринку інформаційних технологій, китайський ІТ-гігант Baidu кілька років тому щільно взявся за розробку платформ з елементами штучного інтелекту. Для Baidu, як для пошукового сервісу, це більш ніж актуальне питання. Успішність в розпізнаванні мови, зображень і змісту запитань — це фактор виживання для колег і конкурентів Baidu. Остання почала розробку ІІ-платформ на базі матриць FPGA в 2011 році і до сьогоднішнього дня підготувала готове до масового впровадження фірмове рішення — 14-нм ІІ-прискорювачі Kunlun (Куньлунь, одна з найбільших гірських систем Азіатського материка).

Baidu

Компанія повідомляє, що підготовлено дві версії прискорювача: 818-300 для систем машинного навчання та 818-100 для систем з прийняттям рішень (inference). Тим самим Baidu дозволить реалізувати платформу як у вигляді хмарних (віддалених) сервісів, так і в кінцевих пристроях, включаючи інфраструктуру ЦОД, автомобілі з автопілотами та інше.

Для машинного навчання Baidu планує використовувати фреймворк PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning). Вона давно поклала на нього око і забезпечила підтримку кодом та інструментами. На думку Baidu, PaddlePaddle простіше для освоєння новачками і легко управляється за допомогою коду на Python або C++. Тим самим програми для PaddlePaddle можуть бути до чотирьох разів меншими, ніж у разі аналогічних фреймворків Google (TensorFlow), Amazon (DSSTN) або Microsoft (CNTK).

Виробництвом прискорювачів Baidu Kunlun займається компанія Samsung з використанням 14-нм техпроцесу. Реалізований в кремнії прискорювач в 30 разів швидше аналога на базі FPGA-матриці. Продуктивність рішення досягає 260 TOPS при споживанні 100 Вт. Інтерфейс з пам'яттю забезпечує швидкість обміну до 512 Гбайт/с. На жаль, інших подробиць про розробку немає.