寒武紀CEO陳天石：深度學習處理一定要端雲結合
最近十年，CPU、GPU等處理器能力有了大幅提升，推動了深度學習的再次興起。但人工智慧的模型也變得更加複雜，需要AI專用處理器。
在9月19日的世界人工智慧大會的論壇上，AI晶片獨角獸寒武紀創始人、CEO陳天石指出，當下的人工智慧時代，需要效能更高、功耗更低、價格更合理的晶片，而且要將雲端和終端深度融合。
為什麼有AI專用處理器的需求？陳天石認為，從歷史上看，每次出現一個新興應用，都會有一類專用晶片誕生。以GPU為例，GPU的誕生是為了支援圖形顯示和遊戲。雖然，理論上CPU也可以支援，但只有專門的處理器才能支撐大規模、複雜多樣化的圖形渲染演算法。“DSP、FPGA誕生背後都有類似的故事”。因此，在人工智慧時代，必然也需要一些專門的處理器來解決這些問題。他稱，“不管是在終端還是雲端，都要為AI提供專門的處理器晶片。”
在AI領域，智慧晶片是AI演算法和應用創新的物質載體。從終端到雲端，包括機器人和自動駕駛等領域都需要AI晶片做支援。不僅英偉達、谷歌等國際巨頭相繼推出新產品，國內百度、阿里等紛紛佈局這一領域，也誕生了寒武紀等AI晶片創業公司。
從去年下半年到今年上半年，國內不少AI初創企業紛紛推出了自己的晶片或模組，如雲知聲、出門問問、Rokid等，思必馳也宣佈將在下半年推出AI晶片……
根據市場研究公司Compass Intelligence釋出的全球AI晶片排行榜，除了英偉達、英特爾等傳統晶片公司巨頭，中國的寒武紀、地平線等AI晶片公司也位居前列。
與一些國內AI晶片公司專注於單點應用或平臺不同，寒武紀立志做AI領域的通用晶片。陳天石稱，“AI晶片相對於CPU是專用晶片，但是在AI內部，我們做通用的晶片產品。人工智慧領域本身是非常龐大的，要支援各種不同型別的演算法應用。”
不過，陳天石也承認，要做AI通用晶片挑戰非常大。如何讓智慧晶片做到通用和好用？他認為，首先，要非常熟悉面臨的應用負載特徵。根據分析出來的應用負載，設計靈活的指令集，“就像過去在PC和伺服器上有X86指令集，移動終端有ARM指令集，人工智慧處理器上一定有一個非常靈活、高效的指令集，可以用來解決不同型別的人工智慧處理任務。”同時，要設計可擴充套件性強、高效的架構，使得晶片可以獲得更好的效能。
此外，還需要考慮提供適用於人工智慧運算的運算器，支援主流的程式設計框架。
更重要的是，需要在大規模商用當中得到反饋，修正產品。陳天石表示，“沒有任何一款產品在設計之初就立刻能夠達到完美的狀態。如果我們有機會投入大規模商用，在這個過程中可以不斷得到反饋，提升處理器的設計。”
在當天大會上，陳天石也多次強調端雲結合的概念。“寒武紀做處理器秉承一個思想，端和雲有一樣的生態、指令集和軟體開發平臺，使得我們在雲和端之間可以靈活切換。”他指出，未來的AI處理不僅限於端和雲，如果不能協作起來很多事情就做不了。
陳天石指出，“物聯網時代端上可以採集很多資料。如果受限於頻寬完全沒法在雲端處理，AI發揮的威力就大大減弱了。我們在學術界、工業界呼籲我們做深度學習處理一定要把終端和雲端融合在一塊。”
在2016年推出全球首款商用終端智慧處理器IP產品後，今年5月，寒武紀也正式釋出了首款雲端智慧晶片MLU100及相應的板卡產品。
“5G時代端上可以採集很多資料。如果受限於頻寬沒有辦法在本地處理，AI發揮的威力就大大減弱了。我們在學術界、工業界呼籲我們做深度學習處理一定要把終端和雲端融合在一塊。”
責編：寧佳彥
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