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下一代核算:人工智能芯片比赛
时刻:2018-06-22 04:26:29 修改:佚名 来历:本站收拾 热度:2101

经过阅览这一讲的内容,你将会把握以下3个问题的答案:

  1. 为什么要研制人工智能芯片?
  2. 寒武纪为何能成为独角兽企业?
  3. 人工智能芯片比赛的中心是什么?

这一讲咱们要介绍的人物,是寒武纪的陈氏兄弟,陈云霁和陈天石。

信任你应该听说过华为的 Mate 10 手机,这款手机在2017年10月发布的时分引起了很大的重视,有不少的技能亮点。

比方其间的一个技能亮点便是智能摄影,也便是当你把摄像头对准你想拍的风光或许物体的时分,手机就知道自己即将摄影的是夜景、是花朵仍是蓝天,并且它能快速地主动调理到最优化的摄影计划,而不再需求手动去切换“人物”或“景色”这些形式。

除此之外,还推出了摄影翻译功用,也便是说你对着菜单拍一张相片,对应的翻译就在屏幕中显示出来了。

让这些功用得以完结的,便是上一讲咱们提到的麒麟970处理器芯片,而它里边集成了寒武纪 1A 神经网络处理器。

神经网络处理器,简称叫 NPU,它就像咱们了解的中央处理器 CPU,专用图形处理器 GPU 相同,NPU 是专门担任神经网络的专用处理器。

神经网络是仿照大脑中神经元衔接的核算结构模型,是人工智能最重要的办法和根底,它在处理图片和音频上,比传统处理器能够进步近百倍。

在这项科技的背面,是中科院核算所的创业公司,也是备受出资追捧的人工智能芯片“独角兽”企业——寒武纪。

讲到寒武纪,必然会谈到中科大少年班的兄弟俩,哥哥陈云霁和弟弟陈天石。

许多人猎奇,这对来自江西的兄弟,是怎么样在“芯片”职业做出国际闻名的“独角兽”的?

这一讲,咱们就来讲讲他们的故事。

一、陈云霁和陈天石兄弟

陈氏兄弟出生在江西南昌的一个普通家庭,他们的爸爸是电力工程师,妈妈是前史教师,家里两个孩子,哥哥陈云霁,弟弟陈天石。

两个天才少年一路开挂,哥哥陈云霁9岁就上了中学,14岁考入中科大少年班,19岁进入中科院核算所硕博连读,24岁就拿到了核算机博士学位,25岁就成为了八核“龙芯3号”的主架构师,29岁晋升为研讨员,33岁荣获我国青年科技奖。

比哥哥小两岁的陈天石也是一路沿着哥哥的脚步,从中科大少年班一路追到了中科院核算所。

  • 陈云霁是“工程强者”,到中科院核算所后师从“龙芯之父”胡伟武研讨员,成为了其时龙芯研制团队中最年青的成员,并且他在龙芯处理器的规划方向卓有成就。
  • 与哥哥不相同,陈天石则是“理论牛人”,他在中科大少年班拿到了数学学士学位,攻读博士时师从国内并行核算的元老陈国良院士和姚新教授,这让他堆集了很深的算法与理论功底。

左→右:陈云霁、陈国良院士、陈天石

提到这儿,我简略介绍下中科院核算所,它是华罗庚掌管筹建的我国最早的核算机研讨所,也是当之无愧的核算机体系结构研讨的国家队。

从两弹一星到曙光系列超级核算机和龙芯处理器,一向走在我国的最前沿。并且在科技转化上扶植了联想、曙光、龙芯等一系列闻名的企业,而寒武纪正是最新的代表企业。

二、人工智能芯片

在读博士期间,陈云霁的研讨方向是芯片,陈天石是研讨人工智能,兄弟俩才干拔尖又相得益彰,所以水到渠成就开端研讨人工智能芯片了。

最早的人工智能芯片的概念,是法国国家信息与主动化研讨所 INRIA 的 Olivier Temam 教授提出的,刚好他和中科院核算一切多年协作。

所以陈氏兄弟和 Temam 教授一起打开了一系列的开拓性的学术作业,他们的效果成了国际范围内智能芯片研制的必读文献。[color=rgba(0, 0, 0, 0)]后来 Temam 教授加入了 Google,并且他也把这些思维融入到了 Google TPU 的规划中。

咱们《全球立异260讲》的同学必定都知道,这一轮的人工智能大开展,是得益于深度神经网络,也便是 Deep Neural Networks,简称 DNN 的打破。而现在的人工智能芯片,首要指的便是神经网络芯片,也便是用神经网络的理论来规划专用芯片。

陈云霁从前提到:

人的大脑是已知最智能的物体。假如能把大脑中神经元和突触数字化笼统出来,这样的数字化网络某种程度上或许就承继了人脑对信息的处理才干。
  • 一方面,深度神经网络的算法和运用越来越强壮,而大规模神经网络和海量数据对核算机的算力要求越来越高;
  • 另一方面,传统的通用 CPU 中心数量有限,面临巨大的神经网络模型和海量数据,核算功率不高。而寒武纪便是期望经过规划新的专用的神经网络芯片来处理这个问题。

从2014年到2016年,兄弟俩协作在学术圈引发了一拨“DianNao(电脑)”风暴,接连在尖端学术会议上宣布了一系列称号颇有特性的文章。

  • 比方他们在2014年的时分,在国际尖端核算机会议 ASPLOS 上宣布名为“DianNao(电脑):一种小标准的高吞吐率机器学习加快器”的文章,并斩获最佳论文奖。
  • 同年又以“DaDianNao(大电脑,功用增强的第二代)”收成了 MICRO'14 最佳论文,MICRO 是国际微体系结构会议,这也是初次来自美国以外的作者取得此奖。
  • 2015年,兄弟俩又接连在国际尖端会议 ASPLOS 和国际体系结构大会 ISCA 上宣布了“PuDianNao”(普电脑,通用型机器学习芯片)、“ShiDianNao”(视电脑,图画辨认处理芯片)等文章。

听说,由于他们知道老外读“DianNao”这2个拼音很拗口,所以特意起了这个姓名。

但这些极富我国特色的姓名宣示着,我国在人工智能芯片研讨范畴走到了全球引领者的方位。

三、人工智能芯片的价值

那么,为什么要研制人工智能芯片呢?它有什么优势呢?

核算机技能的开展一向伴随着通用性和专用性的对立,一般来说越通用的规划,普适性越强,但对某一类运用就会功用有限;而专用的规划功用最好,但又不行灵敏。

打个比方,通用的规划就好像是瑞士军刀,功用许多,能敷衍许多场景,但假如用来切菜,必定不如菜刀好用。

芯片范畴也是相同的道理,CPU 便是最通用的规划,但用来处理深度专项使命功率太低。

比方,NVIDIA 公司自从2006年以来,就把处理图形、游戏的 GPU,做成了能够科学核算的通用核算图形处理器 GPGPU(General Purpose GPU)。但是,虽然这些做图形的处理器现已比 CPU 加快许多,但依然仅仅在原有的体系架构里进步速度罢了。

在这个布景下,人们就开端研制专用化的神经网络处理器了。人工智能芯片从研制到规划,都是根据神经网络算法和机器学习的,所以在专项的核算才干上,功用近百倍于那些传统的芯片。

而人工智能芯片的首要优势有以下三点:

  1. 专门规划的芯片架构和存储结构,大大缓解了大数据对存储的压力;
  2. 面向机器学习专用的指令集,大大简化了指令的杂乱度,一条指令能够完结 CPU 上成百上千条指令才干完结的操作;
  3. 超低的功耗,比较耗电的 GPU,专用芯片能耗不到其1/10。

四、寒武纪诞生

在研讨取得打破开展往后,2016年3月,陈氏兄弟俩在中科院核算所的支持下创建了寒武纪公司,取名借用地质学上“寒武纪”年代生命大迸发,意喻人工智能的大迸发年代。

之后哥哥持续留在核算所,为芯片规划静心写代码作研讨,弟弟则出任 CEO 全身心投入公司运作。与国内其他创业公司不同,寒武纪是中科院核算所多年研制的成果。

实践上,2000年前后,中科院核算所就开端了国产芯片规划研讨的路途。从2002年研制出的最早国产 CPU“龙芯一号”开端,龙芯系列处理器芯片就一向对标 Intel、AMD、IBM 等国际尖端巨子,但经过若干年的开展,虽然在技能上取得了很大成功,但由于[color=rgba(0, 0, 0, 0)]芯片仅仅核算机这个十分巨大的杂乱体系的中心,没有周边配套设备的跟进,在商业化的路途上十分艰苦。

其实从2008年起,中科院核算所就开端了深度神经网络处理器的研制,又在芯片和超级核算机方面有深沉堆集,能够说寒武纪具有得天独厚的优势。

2017年8月,寒武纪完结了1亿美元的 A 轮融资,由国投创业、阿里巴巴创投、联想创投、国科出资等联合出资。

现在,无论是寒武纪芯片,仍是 Google 的 TPU,在无人机、主动驾驶轿车、摄像、人脸辨认等范畴都有十分广泛的运用。

除了华为以外,咱们信任寒武纪的商业化脚步会越来越快,咱们也等待它的开展越来越好。

我在两年曾经,有一次参加央视的节目,遇到了陈云霁和陈天石兄弟,还当场和他们打赌,假如3年内他们的芯片能得到实践运用,我就向他们鞠躬认输,成果华为的 Mate 10 手机用了他们的芯片,算算时刻才两年多一点儿,所以在这里我要向两兄弟鞠躬认输,比及哪天碰头了再当面鞠躬。

我由于一向在全球范围看科技前沿的开展,真心肠说:

咱们国家的确有些研讨达到了国际前沿,但大多数范畴的科技水平离国际前沿还有不小的距离,咱们千万别看了微信朋友圈里的许多自我吹捧的文章就认为咱们现已国际榜首了。

不过陈氏兄弟的研讨的确是国际最抢先的,再加上和工业实力雄厚的华为协作,真的称得上是强强联手。期望往后这种科技打破和强强联手的协作能更多些。

五、人工智能芯片的工业现状

讲完兄弟俩的故事,咱们介绍下现在人工智能芯片范畴内的开展现状。

国际方面,IT 巨子纷繁进入人工智能芯片范畴。

  • NVIDIA 的通用图形处理器 GPGPU 成为人工智能研制的柱石,在深度学习商场依然独步天下,在3月27日的 GTC(GPU技能大会)大会上,NVIDIA 教主黄仁勋带来的安装了16个 V100 GPU 和 300GB/s 高带宽 NVLink 的小型超算,其单服务器的功用超过了许多传统的超级核算机。
  • 而 Google 的 TPU 合作 Tensorflow 软件结构和 GCP 云渠道,正在推动全栈式(Full stack)处理计划,这个咱们会在下周的云核算渠道打开来说。
  • 拿手软件的微软,也经过 Brainwave 的 FPGA 人工智能处理计划,进入了这个范畴。
  • Intel 经过收买 Nervana、Altera,也在大力推动机器学习专用芯片的研制。
  • 此外高通、IBM、Facebook 等科技巨子也都在活泼布局人工智能芯片。

据咨询公司 Tractica 的猜测数据,到2025年前,深度学习芯片商场将以40%的年增长率快速生长。

国内方面,人工智能芯片立异十分活泼,呈现百家争鸣的格式,其间一些企业技能水平与国外同行比较平起平坐。

除了寒武纪外,也呈现了像地平线机器人等闻名草创公司,并取得本钱喜爱。由百度研讨院前副院长、百度深度学习实验室前主任余凯创建的地平线机器人,在上一年年末前完结了近亿美元的 A+ 轮融资,由 Intel 领投,嘉实出资联合出资。

整体来说, [color=rgba(0, 0, 0, 0)]无论是职业巨子仍是创业公司,都在抢占人工智能芯片商场,比赛不只仅在芯片自身的功用和功耗,更在于运转其上的软件和运用场景。 某些特定范畴的商业化运用现已有打破,但 IT 巨子们抢夺最剧烈的,仍是通用型的运用。

[color=rgba(0, 0, 0, 0)]课程小结

今日咱们讲了陈云霁和陈天石兄弟和寒武纪,以及人工智能芯片的开展现状,期望你能把握以下三点:

榜首,人工智能芯片会像显卡相同,越来越多地呈现在咱们的日常日子里。现在,芯片研制、软件和运用落地是要害,需求赶快找到笔直商场深耕,如才智医疗、视觉芯片、主动驾驶等。

第二,人工智能芯片从研制到规划,都是根据神经网络算法和机器学习。它的首要优势是:专门规划的芯片架构和存储结构,缓解大数据对存储的压力;面向机器学习专用的简化指令集,以及超低的功耗,比较耗电的 GPU,专用芯片能耗不到其十分之一。

第三,国际IT巨子纷繁进入人工智能芯片范畴,比赛不只仅在芯片自身功用和功耗上打开,更在于运转其上的软件和运用场景上,尤其是抢夺未来通用型的运用商场。国产自主智能芯片范畴有寒武纪、地平线,与国外比较也适当有比赛力,等待它们开展得越来越好。

[color=rgba(0, 0, 0, 0)]课后思考题

你是否体会过华为的 Mate 系列手机的摄影功用呢?你还了解到哪些范畴合适运用人工智能芯片呢?

欢迎在留言区共享你的见地,咱们一起来谈论。

*此文来自王煜全《全球科技360讲》*

谈论 ( 已有 2 人参加谈论)

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最新谈论
网友
2018-06-05 14:35:59 14:35

我国的芯片技能现已在国际上归于一流水平,问候

网友
2018-05-17 14:00:23 14:00

总算在科技前沿范畴再一次的看到了我国的身影,期望成为第二个大疆。

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