Kunlun: Baidu zeigt AI-Chips für Training und Inferencing

Nach Intel und Google hat auch Baidu eigene Chips für künstliche Intelligenz entwickelt: Den Kunlun gibt es für Training und für Inferencing, mit über 260 Teraops theoretischer Leistung sind die ASICs sehr leistungsstark.

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CEO Robin Li zeigt den Kunlun-Chip.
CEO Robin Li zeigt den Kunlun-Chip. (Bild: Baidu)

Das ließ sich Baidus CEO Robin Li nicht nehmen: Zur Eröffnung der Entwicklerkonferenz Baidu Create 2018 präsentierte er den Kunlun, den ersten eigenen AI-Chip der Chinesen. Nach unter anderem Google und Intel ist Baidu damit ein weiterer Hersteller, der selbst entworfene ASICs für künstliche Intelligenz nutzt oder für Anwender in der Cloud zur Verfügung stellt. Den Kunlun gibt es in zwei Versionen, benannt ist er nach einer Gebirgskette. Er wird bei Samsung in einem 14-nm-Node, vermutlich 14LPP, gefertigt.

Laut Li kann der Kunlun für Training eingesetzt werden, diese Variante heißt 818-300, zudem eignet sich der Chip für Inferencing, dann läuft er unter der Bezeichnung 818-100. Die Geschwindigkeit bezifferte der CEO mit mindestens 260 Teraops mit 512 GByte/s Bandbreite bei über 100 Watt Leistungsaufnahme, ohne jedoch die Rechengenauigkeiten zu konkretisieren. Zum Vergleich: Googles TPU v2 schafft 45 Teraflops bei FP32 und wohl über 200 Watt, für Multiplikationen kann 16 Bit genutzt werden. Die wassergekühlten TPU v3 sollen 90 Teraflops je Chip liefern.

Baidu Brain 3.0 als neuer AI-Service

Baidu sieht den Kunlun in seinen beiden Varianten unter anderem als geeignet für Deep Learning im Allgemeinen, für Sprach- und Textverarbeitung oder für autonome Fahrzeuge an. Passend dazu stellte Baidu auch den Apolong genannten AI-Bus vor, der ab Anfang 2019 in chinesischen Städten wie Peking oder in japanischen wie Tokio fahren soll. Die sich seit 2011 in Entwicklung befindlichen Kunlun-Chips werden künftig unter anderem für Baidu Brain 3.0 genutzt, den AI-Service von Baidu.

Genaue Angaben, wann Baidu den Kunlun in seinen Systemen einsetzen wird, machten die Chinesen nicht. Der Chip soll aber nur der erste einer Reihe von ASICs für künstliche Intelligenz sein, weitere Iterationen werden also folgen.

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