在加州Hot Chips大會上，百度發布XPU，這是一款256核、基于FPGA的云計算加速芯片。合作伙伴是賽思靈（Xilinx）。百度也在這次的大會上，透露了關于這款芯片的更多架構方面的細節。
過去幾年，百度在深度學習領域，尤其是基于GPU的深度學習領域取得了不錯的進展。而且，百度也在開發被稱作XPU的新處理器。
百度研究員歐陽劍表示，百度設計的芯片架構突出多樣性，著重于計算密集型、基于規則的任務，同時確保效率、性能和靈活性的最大化。今天，他在Hot Chips大會上與來自FPGA廠商Xilinx的人士一同發布了XPU。
△ 百度去年宣布采用Xilinx Kintex UltraScale FPGA加速數據中心的額機器學習應用
XPU的目標是在性能和效率之間實現平衡，并處理多樣化的計算任務。FPGA加速器本身很擅長處理某些計算任務，但隨著許多小內核交織在一起，多樣性程度將會上升。
歐陽劍表示：“FPGA是高效的，可以專注于特定計算任務，但缺乏可編程能力。傳統CPU擅長通用計算任務，尤其是基于規則的計算任務，同時非常靈活。GPU瞄準了并行計算，因此有很強大的性能。XPU則關注計算密集型、基于規則的多樣化計算任務，希望提高效率和性能，并帶來類似CPU的靈活性?！?/p>
目前XPU有所欠缺的仍是可編程能力，而這也是涉及FPGA時普遍存在的問題。到目前為止，XPU尚未提供編譯器。不過歐陽劍表示，該團隊將會很快開發一款編譯器。
歐陽劍還表示
為了支持矩陣、卷積，以及其他大大小小的內核，我們需要一個配備高帶寬低延時內存，以及高帶寬I/O接口的大型數學陣列。FPGA中XPU的DSP單元提供了并行處理能力，片外DDR4和HBM接口優化了數據傳輸，而片上SRAM則提供了必要的存儲特性。
在Micro Benchmark測試中，對于計算密集型、常規內存訪問的計算任務，XPU的效率與x86內核類似。對于數據同步的計算任務，XPU的可擴展性應當可以進一步優化。而對于沒有數據同步的計算任務，XPU的可擴展性與核心數量呈線性關系。
這就是問題所在。如前所述，XPU仍然沒有配備編譯器。這款處理器在FPGA上實現，通過訂制的邏輯電路提供指令。這些小核心類似于CPU，開發者只能使用匯編語言，而所有的執行都由主機來控制。整個流程包括拆分計算任務，編寫XPU代碼，調用專用的邏輯函數，從而在Linux平臺上進行編譯和運行。
△ XPU具有256個內核，集成了一個共享內存用于數據同步。所有內核都運行在600MHz。
歐陽劍稱：“在百度，我們使用FPGA已有多年時間。我們的數據中心、云計算平臺和自動駕駛項目中有大量FPGA。我們非常了解FPGA的優缺點，以及如何優化。憑借XPU的大型核心，我們專注于多樣化的計算任務。”
去年有媒體報道了基于百度深度學習SDA的SQL加速器。當時的數據流基于SA架構。根據歐陽劍的描述，這也是XPU內存帶寬和延時優勢的核心。
歐陽劍同時展示了今年完成的一些benchmark測試，但信息非常粗略。不過，這只是百度第一次公開展示XPU。
如果XPU被證明可以用于AI、數據分析、云計算和無人駕駛，那么百度可能需要用ASIC技術去開發XPU。