自研ai芯片成本（芯片制作成本）

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本文目录一览：

• 1、业界AI加速芯片浅析(一)百度昆仑芯
• 2、进击的ARM:性能「短板」补齐,抓住移动、云和AI
• 3、史上最快大模型炸场!Groq一夜爆红,自研LPU速度碾压英伟达GPU
• 4、阿里巴巴否认收购乐鑫
• 5、deepseek用的谁的芯片
• 6、如何看待百度自主研发的昆仑芯片?

业界AI加速芯片浅析(一)百度昆仑芯

百度昆仑芯是百度自主研发的AI加速芯片，具有独特的设计理念和架构特点。以下是关于百度昆仑芯的浅析：研发背景与经验：互联网企业背景：百度作为互联网企业，拥有近十年的造芯经验，自2015年开始涉足芯片研发。

百度作为互联网企业，拥有较长时间的造芯经验，自2015年开始，已积累近十年。百度于2018年发布其首代昆仑AI芯片，***用自研的XPU架构。之后在2021年，推出了第二代昆仑AI芯片，使用了新一代的XPU-R架构。百度昆仑芯片设计细节较少公开，但通过三篇相关论文可以理解到其设计理念。

百度期望进一步利用自身AI能力，助力传统行业降本增效，创造经济价值。在AI芯片商业化场景中，互联网行业作为算力需求方之一，对产品的通用性和易用性要求较高，而昆仑芯已在此领域接受大规模测试。

昆仑芯P800 GPU的这些参数和特性使其成为一款高效、易于部署且成本效率极高的AI加速卡。特别是在支撑Deepseek系列MoE模型大规模训练任务方面，昆仑芯P800表现出了出色的性能，能够高效完成模型的持续训练和微调，显著降低了运行成本。

昆仑芯（北京）科技有限公司，前身是百度智能芯片及架构部，在2021年4月独立融资，估值约130亿元，是中国在AI加速领域最早布局的企业，拥有体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用等深厚积累。

百度昆仑：14nm高性能AI处理器，满足多样化工作负载 百度内部设计的昆仑芯片，***用14nm工艺，实现高可编程性、灵活性和性能，能够处理广泛的人工智能应用，如语音、图像、语言和自动驾驶，满足多样化工作负载需求。

进击的ARM:性能「短板」补齐,抓住移动、云和AI

1、云计算巨头入场，加速了ARM架构在服务器市场的变革。阿里、微软、谷歌等公司相继推出基于ARM架构的服务器芯片，打破了x86在服务器市场的一家独大局面。英伟达也将ARM架构CPU纳入其AI芯片战略，表明ARM在AI计算领域也有着巨大潜力。

2、将高端科技带入寻常百姓家，提升了智能手机的通讯能力。麒麟9000s超线程技术突破：华为芯片上的ARM超线程技术应用，显著提升了手机性能。高通骁龙X Elite芯片：作为移动PC的明星之作，专为AI运算打造，拥有12个高频CPU核心，彰显强大AI运算能力。

3、然而，英特尔在过去十年陷入了制程工艺的短板，无法突破10nm瓶颈，导致苹果转用Arm架构的M系列处理器，逐步失去了Mac芯片订单。高通骁龙X Elite芯片性能压倒英特尔酷睿Ultra，实现了无缝支持Windows游戏运行，微软Copilot+ AI与高通合作，加速了Arm架构在Windows PC领域的普及。

4、ARM在2021年终于推出了ARM V9架构，这标志着自2011年发布ARM V8架构以来，经过近10年的演进。ARM V9架构在保持对ARM V8的兼容性的同时，显著提升了安全性能、AI性能、改进的矢量性能和DSP功能。

5、从那时起，英特尔就有意补足自身在低功耗处理器方面的短板。正如它的名字一样，在当时，Strong ARM比公版的ARM架构性能更强。 2000年左右，英特尔推出了基于该架构的Stong ARM系列处理器，这是英特尔最早开发的移动嵌入式芯片。

史上最快大模型炸场!Groq一夜爆红,自研LPU速度碾压英伟达GPU

AI圈的风云突变，再次掀起了一场科技风暴。在这场科技变革中，Groq公司以其史上最快大模型和自主研发的LPU芯片，迅速在互联网上引爆了关注。经过网友的测试，Groq的每秒生成速度达到了惊人的500 tok/s，远超GPT-4的40 tok/s，让其在AI聊天机器人领域脱颖而出。

Groq是一家开发新型AI芯片LPU的公司。以下是对LPU的简单科普：性能优势：LPU在处理语言模型时具有显著优势，其推理速度比英伟达GPU快了10倍，且成本仅为GPU的十分之一。在处理基于语言的任务时，LPU每秒可处理超过100个词组，远超人眼的阅读速度，展现了其高效的处理能力。

Groq公司开发的LPU（Language Processing Unit）在推理速度上比英伟达GPU快了10倍，成本仅为其十分之一。LPU在处理语言模型时表现出色，每秒可处理超过100个词组，远超人眼的阅读速度。它还在Mixtral中展示了其强大的实力，实现了每个用户每秒近500个token的处理能力。

Groq公司推出的全球最快大模型推理服务，文本生成速度最快可达每秒500tokens，颠覆了AI行业的速度极限，展示了令人惊叹的技术实力。相较于价格昂贵的独立ArtificialAnalysis.ai基准测试，Groq技术以独立性能的卓越表现脱颖而出，尤其在吞吐量和总时间方面，展现了其超越竞争对手的卓越性能。

谷歌TPU原班人马创建的初创公司Groq推出基于自研芯片的推理加速方案（LPU），英特尔发布第五代至强系列，高通发布集成了神经网络处理单元的X Elite处理器。国内云计算厂商已搭载最新一代至强，性能提升明显，英伟达最新财报显示，大模型推理场景占[_a***_]中心40%营收比例，芯片厂商们在AIGC浪潮中竞争激烈。

阿里巴巴否认收购乐鑫

阿里巴巴否认了收购乐鑫信息科技公司的传闻。收购传闻不实：阿里巴巴相关人士明确表示，关于阿里巴巴收购乐鑫信息科技公司有限公司的消息不实，纯属谣言。此前有传闻称阿里巴巴以50亿控股该公司，但此消息已被阿里巴巴官方否认。

随后两年里，小米投资“引擎”不断加速，相继入股了云英谷 科技 、乐鑫 科技 、芯原微电子等19家半导体公司，覆盖显示驱动芯片、MCU传感器、Wi-Fi芯片和射频芯片等多个领域。其中，聚辰半导体、乐鑫 科技 和晶晨半导体3家公司，已成功在科创板上市。 而小米的这股冲劲儿也延续到了2020年，并在市场展现出更猛的势头。

deepseek用的谁的芯片

DeepSeek需要使用芯片，而且它使用的是英伟达的芯片。DeepSeek作为一家专注于AI的公司，其技术和服务都基于高性能的计算硬件，尤其是英伟达的GPU芯片。这些芯片为DeepSeek的AI模型提供了强大的计算能力，使得其能够处理复杂的AI任务。

综上所述，DeepSeek主要使用的算力芯片是华为升腾芯片。

是的，DeepSeek使用了寒武纪的芯片。寒武纪作为国产AI芯片领域的领军企业，已经明确为DeepSeek提供定制化训练芯片。这些芯片被应用于DeepSeek的算力基建中，特别是在模型训练阶段，寒武纪芯片的产品适配能力和软硬件协同优化能力为合作提供了重要支撑。

如何看待百度自主研发的昆仑芯片?

百度的看准方向在于自研芯片与生态建设。百度昆仑1芯片已应用于百度搜索引擎等业务，显示出其在大规模核心算法中的实际应用价值。百度期望进一步利用自身AI能力，助力传统行业降本增效，创造经济价值。

综合来看，“昆仑”拥有高性能、高性价比、易用3大特点。（1）高效：针对语音、NLP、图像等专门优化。（2）低成本：同等性能下成本降低10倍。（3）易用：支持paddle等多个深度学习框架；编程灵活度高；灵活支持训练和预测。

百度昆仑芯是百度自主研发的AI加速芯片，具有独特的设计理念和架构特点。以下是关于百度昆仑芯的浅析：研发背景与经验：互联网企业背景：百度作为互联网企业，拥有近十年的造芯经验，自2015年开始涉足芯片研发。

百度昆仑芯片设计细节较少公开，但通过三篇相关论文可以理解到其设计理念。主要论文有：[1]《XPU - 一种面向多样化工作负载的可编程FPGA加速器》、[2]《百度昆仑：一种面向多样化工作负载的AI处理器》、[3]《昆仑 - 一种高性能面向多样化工作负载的AI处理器》。

昆仑芯片被定位为通用AI芯片，旨在提供高性能、低成本和高灵活性。与GPU相比，昆仑在通用性和编程性方面更具优势，百度也在不断提升其编程性。昆仑的架构包括两个计算单元和512GB/S的内存带宽，以及16MB SRAM，特别适用于AI推理任务。

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