在5月20日举办的Wa ve Summit 2020深度学习开发者峰会上，百度正式宣布Graphcore加入百度飞桨（PaddlePaddle）硬件生态圈，双方共同签署了倡议书。这次合作的意义远不止于一次签约——它意味着更多中国开发者将能够借助Graphcore IPU这一全新处理器架构，在机器智能领域实现真正的突破性创新，AI模型的训练与推理效率有望显著提升。

百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜发布飞桨硬件生态圈

提到百度飞桨，它是中国首个开源开放、功能完备的产业级深度学习平台。从数据来看，目前累计开发者已超过190万，服务企业达8.4万家，创建的模型数量已超过23万个——在国内深度学习平台中持续保持领先地位。飞桨硬件生态圈的成立，目标非常明确：推动深度学习与AI应用在中国市场的加速落地。该生态圈的初始成员共有13家，覆盖云端与设备端的不同硬件厂商。其中Graphcore扮演着至关重要的角色——作为云端训练和推理的重要合作伙伴，它通过IPU技术帮助开发者实现AI创新模型的大幅加速，让产品在市场中抢占先机。

百度飞桨相关负责人表示：“智能硬件平台与深度学习框架的深度融合，是构建全球领先AI应用与推广生态的关键。通过飞桨硬件生态圈，我们希望与合作伙伴携手加快软硬件一体化适配。Graphcore是我们在云端训练和推理方面的重要伙伴，借助这一生态圈，更多使用飞桨的开发者将能够利用IPU技术进行机器学习创新，缩短训练周期，提升开发效率。”

Graphcore销售副总裁、中国区总经理卢涛则谈到：“百度飞桨是中国首屈一指的深度学习平台，我们非常高兴能够共同打造硬件生态圈，加速各类AI应用的普及。Graphcore从零开始设计了智能处理器IPU，可同时用于云端训练与推理，旨在突破传统硬件的性能瓶颈。目前IPU硬件与解决方案已实现量产，并应用于多种AI场景中。通过百度飞桨，更多开发者将能够利用这一全新处理器架构，大幅加速AI模型，在下一波机器智能浪潮中取得突破。未来我们将继续与百度飞桨深化研发合作，加速机器视觉与自然语言处理等算法模型的适配与落地。”

卢涛，Graphcore销售副总裁兼中国区总经理

放眼全球，云端的计算需求正经历爆发式增长，无论是计算规模还是计算能力都在急速攀升。但传统的CPU和GPU从未为机器学习而设计，前沿的AI算法模型常常因硬件限制而被迫妥协。IPU则完全不同——它由Graphcore从零研发，专门针对算力密集型的机器学习和深度学习任务。这是一种高度灵活、易于使用的并行处理器，能够在当前训练与推理的主流模型上实现最先进的性能。配合产品就绪的Poplar®软件栈，开发人员可获得一套强大、高效、可扩展的解决方案，真正助力AI创新。通过加速更复杂的模型、开发全新的技术，客户得以攻克最困难的AI工作负载。目前IPU产品已全面量产并交付给全球客户，广泛应用于金融、医疗、电信、互联网等场景。

Graphcore一直致力于让开发者从现有框架中更快速、更轻松地开发和部署机器学习应用。通过提供硬件级别直接编程的能力，Graphcore支持下一代机器学习，帮助飞桨进一步降低开发门槛、提升开发效率。飞桨的使用者大多是资深AI从业人员，对算力要求极高，处理的往往是自然语言处理、计算机视觉、视频分析等计算高度密集的任务。他们可以在IPU上创建机器智能模型，直接在硬件级别编程而无需牺牲易用性，从而实现创新模型的快速迭代。

未来，作为百度飞桨硬件生态圈的成员，Graphcore将与百度飞桨在以下几个方面共同努力：

· 加快软硬一体适配：满足视觉、自然语言处理、语音等典型AI应用场景在前沿研究与工业应用中的需求，加速推动深度学习框架在训练、预测等功能上与芯片、整机等智能硬件平台的适配融合。

· 建立行业统一标准：在深度学习框架、软硬适配接口、整机系统集成等领域推动建立统一的行业标准，促进规模化应用。

· 携手推动成果普及：建设并完善深度学习与人工智能行业应用生态的运行机制，通过合作办赛、产学研融合等形式，携手推动深度学习与人工智能应用成果在中国市场的加速普及。