在2020年年初，人工智能技术继续进一步发展大型落地的人工智能应用场景，并继续创造新的中国速度。随着人工智能技术与传统产业，智能产业版图新经济时代的整合开始显现。
进入智能时代，无论是AI芯片和深度学习框架，融入的关键是建立我们的独立AI生态。随着智能操作系统的时代，深度学习框架，起到承上启下的作用 - 应用程序的顺序，那么芯片下； 大脑智能时代的核心，AI芯片支持框架平台，更广泛地使用人工智能技术，使行业更加多的应用场景。最新统计数字显示，大陆的成功整合位锋系列AI芯片和百度飞桨（桨Paddle）深的学习框架，在芯片的利用率，每瓦性能比传统的GPU等指标更适合深度学习推理，我们的国家是打造自主AI生态示范。
桨精简版简介
作为最完整的端至开源学习平台深度的功能，桨飞其发展机制既灵活，高效，示范工业应用效果，大规模并行超级深入学习，推理机一体化设计，系统的服务支持，成为主力加快产业升级情报。
Paddle 精简版是完美的冲刺桨推出了一套功能，易用性和高性能的轻便和强大的推理引擎。轻质体现在使用较少的用来表示神经网络的权重和激活的权重的比特数的，可大大降低了模型的体积，为解决所述终端设备的有限存储空间的问题。推理整体性能比其他框架来ResNet50模型为例更好，在高通小龙845，桨 相对于其他框架Lite中，快于MNN 10.26％比17 NCNN更快。1％。近日正式上线V2.3版也通过支持“训练前的校准数据量化”和网络体系结构和操作者优化的条件下在不牺牲性能，模型的压缩比最高可达75％，有效地显著减少模型体，从而满足移动轻便边缘端装置的要求。现在，配备了位大陆AI芯片V2.4版本即将推出。
百度飞桨与内地位兼容认证
通过调整位大陆AI芯片，桨 精简版可实现不仅与多种硬件平台兼容，也能更好地服务于用户的实际业务需求，节省时间的迁移模式，加速敏捷开发的部署，极大地丰富了硬件生态系统飞桨。
桨精简版支持位大陆计数丰BM系列芯片
冯飞桨片数和整合性能
人工智能和国内的企业先进位大陆百度是世界上少数几个具备开发人工智能芯片云一个公司的能力，并已成功推出了第四代人工智能芯片（芯片数量云锋BM1680的，算上丰BM1682，冯操作者BM1684，终端芯片BM1880）。凭借多年的技术积累和行业惯例，大陆AI位芯片是作为国内智能芯片阵营的骨干迅速成长，AI平台，为中国和全球的落地提供核心支持。大陆的形态发育位丰富多样的AI硬件产品基于自主开发的AI芯片，我们有一个完整的国内自主知识产权和专利，具有一个易于使用的SDK和工具链，支持多应用的形式，充分满足云+“新基础设施”计数力的基础设施需求的边缘。
最丰富的BM1684代芯片计数，并专注于人工智能的推理云应用，台积电工艺为12nm，只16瓦特前提下的典型功耗的优势，INT8计数力 17.6Tops，在加速威诺格拉德卷积，INT8数高达35多力。2Tops，它是一种低功耗，高性能的SoC chip。它的计算能力和每瓦的业界领先性能的性能指标，比主流的推理GPU，视频分析的前提下的性能满足业务需求，可以实现单向视频结构优化成本。
冯指望的性能指标Resnet50飞桨框架1684 INT8运行
强强联手，参与配置AI生态系统
同时，积极参与百度位大陆黄埔军校计划，以进一步深化发展运行百度SS-5416C3人工智能机器算法“行人交通”的双边合作关系，并成功合作，交付给公安与警用电子部产品质量检测中心进行检测。此外，在开源版本采取了飞行桨公布的框架，它将完成实施内地位编译器工具BM的 郎和相关的支持工具探查。
随着桨飞在稳定性，兼容性和成熟度方面的不断升级，大陆AI位芯片也不断提高性能，优化指标，帮助飞桨加快产业结构结合起来，为我们的行业两人合力帮助行业智能化改造促进发展智能。
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