近日，昆仑芯与北京智源人工智能研究院（以下简称“智源”）围绕面向多种AI硬件的一体化评测引擎FlagPerf完成阶段性适配。作为FlagPerf首批生态伙伴，双方将强强联合，共同推进AI软硬件评测体系建设，赋能大模型技术创新能力提升，加速我国AI生态繁荣发展。本文将从FlagPerf的功能、昆仑芯的技术贡献、合作成果以及常见问题等方面，带您全面了解这次合作背后的意义。

1. 什么是FlagPerf？

FlagPerf是由智源联合各大AI软硬件厂商共同建立的开源、开放、灵活、公正、客观的一体化评测引擎。它专门针对多种AI硬件设计，能够快速高效地对AI软硬件进行适配和评测，有效解决当前AI软硬件面临的三大挑战：

• 兼容性差：不同硬件之间适配困难
• 技术栈异构程度高：各厂家软硬件技术架构差异大
• 应用场景复杂多变：从CV、NLP到语音、大模型，需求各不相同

FlagPerf的核心能力

• 目前已经适配了涵盖CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、语音、大模型等领域的近20个经典模型。
• 支持对AI硬件的训练和推理能力进行全面评测。
• 未来将持续拓展支持的模型数量和评测领域，包括不限于AI服务器、图计算等各个场景，期望全面、立体地刻画厂商的软硬件实力。

小提示：开发者可以通过FlagPerf开源项目快速对比不同AI硬件的性能表现，从而选择最适合自己业务场景的硬件方案。

2. 昆仑芯的角色与贡献

作为AI加速领域的领军企业，昆仑芯在短时间内高效完成了十数个模型的适配和调优工作，并在FlagPerf项目中全面开源。这批模型能如此高效地完成适配，充分展现了昆仑芯优秀的泛化能力和软硬件兼容性。这主要得益于其100%自研的昆仑芯XACC AI编译器（XPU AI Compiler Collection）。

2.1 XACC AI编译器核心技术优势

• 自动迁移与性能优化：可自动帮助用户完成开源模型到XPU设备的迁移工作，并实现全自动性能优化，将XPU硬件算法发挥到极致。
• 零代码侵入、零环境侵入：用户无需修改模型代码，也无需修改部署环境，即可将模型迁移到XPU设备。
• 全面支持主流大模型框架：已全面支持Megatron、DeepSpeed等大模型训练框架，用户可以零成本适配最流行的LLM技术与模型。

重点注意：XACC编译器的“零代码侵入”特性意味着开发者不需要额外学习新框架或改动现有代码，极大降低了迁移门槛。

2.2 已适配的典型模型（部分）

昆仑芯在FlagPerf中已经适配并开源的模型包括但不限于：

• 语言大模型：悟道·天鹰（Aquila）
• 视觉大模型：悟道·视界EVA-CLIP
• 其他CV、NLP、语音模型（具体数量正在持续增加）

小提示：如果需要查看最新适配模型列表，可以访问FlagPerf开源仓库或昆仑芯官方文档。

3. 智源与昆仑芯的合作成果

3.1 智源背景与FlagOpen生态

智源研究院是国际知名的人工智能前沿研究机构，在中国最早引领开展大模型研究，并率先倡导建设大模型开源生态。「悟道」人工智能大模型项目连创“中国首个+世界最大”纪录，“悟道3.0”已进入全面开源阶段。FlagOpen大模型技术开源体系由智源联合多家企业、高校和科研机构共建，旨在共建共享大模型时代的“新Linux”开源开放生态。而FlagPerf正是FlagOpen的重要组成部分。

3.2 具体适配成果

• 昆仑芯已在悟道·天鹰（Aquila）语言大模型上完成了大规模推理性能验证。
• 在悟道·视界EVA-CLIP视觉大模型上也实现了适配。

3.3 生态共建里程碑

此前，昆仑芯已正式加入智源FlagOpen大模型技术开源体系，并与多家顶尖硬件企业、高校科研团队共同建设“北京国家新一代人工智能创新发展试验区AI开放生态实验室”，加速完善芯片软件生态建设。此次FlagPerf适配是双方生态共建的又一重要里程碑。

未来，双方将充分发挥各自优势，携手产业链上下游合作伙伴，帮助企业更好地应对大模型应用时面临的算力不足、场景不够开放等问题，进一步推动我国大模型的技术研发和应用落地。

4. 关于昆仑芯

昆仑芯前身为百度智能芯片及架构部，于2021年4月完成独立融资，首轮估值约130亿元。核心团队在国内最早布局AI加速领域，深耕十余年，是一家在体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用均有深厚积累的AI芯片企业。

• 使命：“让计算更智能”
• 产品：专注打造拥有强大通用性、易用性和高性能的通用AI芯片。
• 落地情况：已实现两代通用AI芯片系列产品的量产及落地应用，在互联网、智慧工业、智慧交通、智慧金融等领域均有规模部署，帮助企业加速产业智能化布局，将AI算力赋能千行百业。

小提示：如果企业需要部署AI推理或训练场景，可以关注昆仑芯的芯片产品及XACC编译器，以降低迁移成本。

5. 常见问题（FAQ）

Q1：FlagPerf评测引擎能评测哪些硬件？

FlagPerf支持多种AI硬件，包括GPU、NPU、FPGA等不同类型的翻跟斗。具体支持的硬件列表会随着生态伙伴的加入不断扩充，目前昆仑芯的XPU设备已完成适配。

Q2：XACC编译器需要用户自己编写优化代码吗？

不需要。XACC编译器实现全自动性能优化，用户只需提供标准模型代码（如PyTorch、Megatron等框架），编译器会自动完成迁移和调优，无需手动编写优化代码。

Q3：普通开发者如何参与FlagPerf生态？

FlagPerf是开源项目，开发者可以访问其GitHub仓库（具体地址可搜索“FlagPerf”获取），下载代码，按照文档说明进行模型适配或性能评测。同时也可以提交Issue或PR贡献自己的评测结果。

Q4：昆仑芯适配的模型是否需要额外付费？

不需要。昆仑芯在FlagPerf中开源的模型适配代码完全免费，遵循开源协议，开发者可以直接使用。

Q5：如果我想在昆仑芯XPU上运行自己的大模型，该怎么做？

首先确保你的模型基于主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），然后利用XACC编译器提供的工具链进行迁移。具体流程可参考昆仑芯官方技术文档，或联系其技术支持团队。

6. 总结

通过此次合作，昆仑芯与智源共同构建了更开放、更高效的AI软硬件评测体系。对于AI开发者、硬件厂商以及企业用户来说，FlagPerf评测引擎和XACC编译器降低了模型迁移的门槛，加速了大模型技术的落地。未来，双方将继续携手，推动AI生态的繁荣发展。

重要提醒：所有技术细节（如编译器版本、模型列表等）请以官方最新发布的信息为准。