1.总体框架

 基于长城全国产AI服务器搭建飞腾CPU芯片和昆仑AI芯片，通过docker实现对深度学习框架的管理，主要框架包括Paddlepaddle、Pytorch、tensorflow、caffe、Mxnet等，同时通过Kubernetes对芯片、加速卡、算法应用进行资源管理，建设全国产AI云平台。

 在AI模型和应用场景方面，支持图像分类、目标检测、语义分析、机器翻译、情感分析、语言模型、语音合成、语音识别等功能，满足智慧金融、智能电力、智慧能源、智能制造、智慧政务、智慧交通等行业应用的AI智能需求。

(1)CPU介绍

面向AI服务器场景的飞腾FT2000+/64芯片，是一款高性能的服务器CPU芯片，它具备64个CPU核心，16nm工艺，主频2.0-2.3GHz，在政务、金融、电信等领域有规模应用，性能与Intel E5系列芯片相当，Unixbench系统评分达到8000分，典型功耗100W，目前与多款GPU及加速卡已完成了适配，基于飞腾芯片的AI服务器生态已初具规模。

  (2)长城整机产品介绍

长城智擎ZQ2200自主AI服务器是一款国产自主高性能异构融合AI服务器产品，采用FT2000+/64芯片和昆仑AI训练加速卡K200异构，ZQ2200全自主AI服务器具备640万亿次AI算力能力，在AI训练能效方面可以达到360Gflops/w，同时可扩展支持10个PCIE插槽。

  (3)百度昆仑介绍

 百度昆仑AI芯片是百度自主研发，具有自主知识产权的AI通用处理器芯片。昆仑芯片采用百度的自主XPU架构（该架构连续发表论文在hotchips2014/2016/2017/2020上, 深受业界认可），非常适合常用的深度学习和机器学习算法的云端计算需求，并能适配诸如自然语言处理、大规模语音识别、自动驾驶、大规模推荐等多种终端场景的计算需求。

     百度早在 2012 年启动了基于 FPGA 的机器学习芯片研发，到 2017 年，累积在数据中心内部规模应用了超过 10000 片。2018年，百度启动自研 AI 芯片（昆仑）项目，第一代昆仑芯片，采用14nm 先进工艺，HBM先进内存，230Tops 的性能（基础版本性能，可以升频以达到256Tops性能），512GB/s 的带宽，可以同时做训练和推理，在业界具有领先的技术指标。同时，百度昆仑具备较好的软硬件开放性，能更好的适配国产服务器和国产CPU产业生态。

  2.软件系统

 基于百度昆仑的软件技术栈主要分为三层，自底向上分别为：

    1）百度昆仑SDK

 这是百度昆仑的核心库，包含了一套神经网络算子库，linux驱动，运行时程序库，神经网络图引擎框架等。这套核心库对用户提供了灵活的可编程接口，使得百度昆仑能方便的应用于灵活多变的应用场景中。

    2）深度学习框架和模型应用

 这一层包含了业界常用的深度学习框架和深度学习模型，按照应用场景划分，目前业界应用基本聚焦于CV（图像分类、目标检测）、NLP（语义分析、机器翻译、情感分析、语言模型）和语音（语音识别、语音合成）等领域。在实际应用中，通常还需要跟AI平台结合起来，实现资源虚拟化、集群管理、任务调度、多机多卡联合训练等功能。

    3）行业解决方案

 在这一层主要面向行业垂类，解决客户的实际问题，通常需要整合多个深度学习应用场景，提供的是一整套完整的软硬件解决方案。