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百度昆仑芯 P800

厂商: 百度 Baidu

分类: GPU 图形处理器

架构: XPU

简介

百度昆仑芯(Kunlun)AI 加速芯片,从百度孵化。P800 系列 FP16 算力 345 TFLOPS,是 NVIDIA H20 的 2.3 倍。2026年1月启动科创板 IPO,估值预期约500亿美元。凭借"应用驱动"优势和大规模集群技术,成为国产 AI 芯片第一梯队。2025 年出货约 11.6 万颗。

规格参数

型号算力显存/内存接口TDP制程
昆仑芯 2代256 TOPS (INT8) / 128 (FP16)32GB GDDR6 (512 GB/s)PCIe 4.0160W7nm
昆仑芯 3代512 TOPS (INT8) / 256 (FP16)64GB HBM2eOAM400W5nm

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Linux

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操作系统支持

WindowsLinuxmacOSAndroid

版本历史

版本发布时间说明
SDK 3.020243代芯片支持 + Paddle 集成

性能基准

型号任务性能指标
昆仑芯 3代Llama 2 7B 推理~35 tok/s (INT8)
昆仑芯 2代Paddle 模型推理~80% GPU 效率
昆仑芯 3代自然语言理解 (NLU)通用 AI 推理

定价信息

型号参考价格备注
昆仑芯 3代需询价面向企业客户
昆仑芯 2代需询价主要通过百度云实例获取

快速安装

Linux

# 1. 安装 XPU 驱动和 SDK
sudo rpm -ivh kunlun-driver-*.rpm
tar -xzf xpu-sdk-*.tar.gz && cd xpu-sdk && sudo ./install.sh

# 2. 验证
xpu-smi

驱动和 SDK 从 昆仑芯官网 下载。

代码示例

Python (PaddlePaddle XPU)

import paddle

# 检查 XPU 可用性
print(f"XPU available: {paddle.device.is_compiled_with_xpu()}")
paddle.set_device('xpu')

# 运行简单模型
x = paddle.randn([1024, 1024])
y = paddle.matmul(x, x)
print(f"XPU matrix multiply: {y.shape}")

架构特色

  • XPU 架构: 百度自研 AI 加速架构,专为深度学习优化,支持训练和推理
  • PaddlePilot 深度集成: 作为百度飞桨 (PaddlePaddle) 的原生加速后端
  • 昆仑芯 3代: 算力和显存大幅提升,支持大模型训练场景

模型兼容性

模型/框架支持情况备注
PaddlePaddle✅ 原生最佳支持
PyTorch⚠️通过 XPU 适配插件
PaddleOCR官方推荐加速方案
文心大模型原生支持
通用模型⚠️生态正在扩展

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