WAVE SUMMIT+2021深度学习开发者峰会12月12日重磅来袭！主论坛大咖将基于对产业智能化升级、复合型AI人才培养、开源开放助力技术创新等问题的深入洞察与思考，共同探讨AI产业应用、AI人才赋能与最新技术趋势等热点话题。精彩纷呈的主论坛生态盛典后，来自产学研界的专家学者和资深AI工程师将在七大平行论坛带来精彩的技术分享。

本次峰会专设【智能核芯 生态共赢】平行论坛，我们荣幸地邀请到 中国半导体行业协会集成电路设计分会副秘书长徐秀法先生担任论坛主席 ，并邀请到AI芯片行业多位资深专家及伙伴，为大家分享人工智能核心的底层硬件AI芯片行业发展现状，伙伴生态产品技术进展及玩法，共同把脉AI芯片技术应用新方向，推进行业生态繁荣。

论坛内容精彩预告

AI芯片行业现状、趋势及十四五展望

芯片是AI技术架构的底层驱动，是基础设施，更是核心部件。 AI芯片巨头正依托自身算法技术与硬件芯片优势，积极丰富性能库、编译器、编程框架等软件配置，构建软/硬件协同发展的产业生态体系。 与此同时，国家政策持续为行业加码，芯片国产化进程全面提速，在政策、技术等合力作用下，中国AI芯片行业获得快速发展，行业成长空间巨大。

昆仑芯让计算更智能

硬件设计与软件算法融合，能让应用的性能和效果加倍提升。百度自主研发的昆仑芯2采用7nm制程，搭载自研的第二代XPU架构，适用云、端、边等多场景，可应用于互联网、智慧城市等领域，还将赋能生物计算、智能交通、无人驾驶等更广泛空间。同时，百度昆仑AI芯片针对语音、自然语言处理、图像等AI技术专门优化，支持飞桨等深度学习框架，使得AI模型计算效率更高、效果更好。

从TCO 评判AI加速产品

过高的模型训练成本，是当前AI应用推广的最大障碍。Habana Gaudi人工智能培训处理器将使基于这些处理器的培训系统的吞吐量比使用同等数量GPU构建的系统高出四倍，在AI培训加速器中提供强大的性能和功效。目前，Intel也正在积极探索高性能AI训练芯片与飞桨的融合。

ARM携手飞桨，赋能端侧AI数字化升级

伴随着移动端和边缘端处理器能力上限的不断被突破，越来越多的深度学习算法被工程师们部署应用到该类型平台上。在过去的一段时间，飞桨与ARM开展了更加紧密的合作，并针对不同的ARM架构的指令特性，开展了多场景下计算与访存优化等方面的技术交流协作。

华为昇腾联合飞桨打造高性能计算方案

随着AI应用领域的持续拓展以及应用场景的不断细化，衍生出了非常多且复杂的AI芯片及硬件产品线，同一任务同一场景下的硬件选择也变得更为丰富。如今基于飞桨训练和推理部署框架，已完成多款芯片的适配，并在相应硬件上完成了多场景多模型下的验证工作。飞桨Paddle Lite已支持华为昇腾 NPU（Ascend310）在 X86 和 ARM 服务器上推理部署。

基于安培GPU稀疏特征的飞桨训练、推理与部署

在部署神经网络时，考虑如何使网络运行更快或占用更少的空间是很有用的。一个更高效的网络可以在有限的时间预算内做出更好的预测，对意外的输入做出更快的反应，或者适应受限的部署环境。稀疏性是一种有希望达到这些目标的优化技术。基于安培GPU稀疏特征的飞桨训练、压缩和推理部署，能够达到快速训练和推理的目的。

国产CPU与框架的碰撞：飞腾产业智能解决方案全析

人工智能技术的落地往往涉及多技术的协同应用，这是一个系统工程，任何一项技术、一个环节的短板都会制约整体解决方案的表现……虽然人工智能暂时有许多缺陷（泛化能力、鲁棒性、推理能力），我们相信通过AI、大数据、云计算、物联网等技术融合，通过广大开发者的共同努力，可以共同推进云、边、端的全局数字化、智能化。

飞桨在IPU上实现训练和推理全面支持

机器学习模型的大小和复杂性呈现出巨大的增长，且这一趋势仍在持续。现有的处理器在很大程度上实际上阻碍了我们下一步的发展。因此，需要一种新的方法来使人们能够开始探索以前从未真正探索过的领域和研究方向。IPU与众不同，它是大型并行MIMD处理器，具有数千个独立的处理器线程，可以灵活地访问大型且均匀分布的处理器内内存。

飞桨国产化一体机，打通AI落地“最后一公里”

预计到2022年，超过60%的中国大型企业将开发自己的AI解决方案。大数据与AI大模型时代到来，对算力的需求呈几何倍数增长，且算法模型越来越复杂，对服务器的异构计算、存储、网络等都有越来越明确的特殊要求。企业无力从0-1搭建一套深度适配AI模型的生产应用平台，亟需集合『算力+算法+工具』一体化、甚至“开箱即用”的AI一体机。

今年，百度飞桨不断加强与AI芯片伙伴之间的合作，共筑起了强有力的硬件伙伴生态。【智能核芯 生态共赢】众多产业专家集结于此，将带来人工智能芯片产业发展现状的深度剖析，AI芯片行业发展的未来趋势分析，高性能AI训练芯片与飞桨的融合的探索等技术干货内容，敬请期待。

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