AMEYA报道：昆仑芯在大模型场景的规模落地实践

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　　ChatGPT及大模型技术大会上，昆仑芯科技研发总监王志鹏表示：“作为一家芯片公司，需要对市场的需求和变化非常敏感，才能使硬件产品始终精准匹配主流需求。”

　　大模型对计算的要求主要体现在三个方面，一是算力，二是互联，三是成本。就大模型而言，昆仑芯科技在产品定义上已经做出布局——相较第一代产品，昆仑芯2代AI芯片可大幅优化算力、互联和高性能，而在研的下一代产品则将提供更佳的性能体验。

　　昆仑芯科技成立于2021年，前身为百度智能芯片及架构部。在实际业务场景中深耕AI加速领域已逾10年，专注打造拥有强大通用性、易用性和高性能的通用人工智能芯片。

　　在持续推进核心技术攻关的同时，昆仑芯科技紧密关注科技前沿，精准匹配市场需求。目前，公司已实现两代通用AI芯片的量产及落地应用，在互联网、智慧金融、智慧交通等领域已规模部署数万片。“来自真实场景”一直是昆仑芯科技最独特的身份标签，也是其规模部署数万片、在行业内“领跑落地”的核心优势所在。

　　王志鹏认为，只有基于真实业务场景中的数据进行端到端优化，才能顺利推进大模型落地。

　　目前市场上主流的大模型以Transformer架构为主，包含Encoder和Decoder。Encoder主要被应用于各类NLP的判别类任务；而Decoder更多被应用于翻译、图文生成等场景，最近出圈的ChatGPT就是典型代表。

　　针对大模型，昆仑芯持续打磨部署优化方案，领跑产业落地。昆仑芯已将大模型的Transformer相关优化技术沉淀为重要基建，优化后的性能比原有方案提升5倍以上，压缩显存30%以上。AI绘画模型的推理算力及显存需求随图像分辨率增大而指数级增加，同时，图像生成需要循环采样数十次，产业落地动辄需要高昂成本的部署集群，严重阻碍了AIGC模型大规模商业化落地。

　　2022年第四季度，昆仑芯联合客户，基于飞桨PaddlePaddle发起了端到端联合优化项目。在2-3周内，项目组快速完成端到端优化，最终实现输入文本后2秒出图的优化效果，性能提升近8倍。

　　目前，昆仑芯AI加速卡R200已在该客户的大模型场景完成规模部署，性能数据全面超越同系列主流推理卡：

　　基于昆仑芯AI加速卡R200高效运算与推理能力，综合优化方案，在dpm-25steps算法下，利用昆仑芯AI加速卡R200，生成1024*1024图像时的推理速度为10.89 iters/s，相比同能力的主流推理卡快20%。

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