作者:赵广立 来源:中国科学报 发布时间:2016/4/19 8:48:55
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不妨为“寒武纪”的使命点赞

 

■赵广立

日前,GPU巨头NVIDIA(英伟达)在其主办的GPU技术大会上宣布,推出其致力于加速人工智能和深度学习的芯片Tesla P100及“全球首款面向深度学习”的超级计算机DGX-1。消息一出,业界为之震动,评论称此举将使人工智能“从小众走向主流”“产品化成为常态”。

此次发布中有个细节,即英伟达CEO黄仁勋在高调展示这两款瞄准深度学习的产品时,有意无意地将GPU解读为针对人工智能的处理器的最佳解决方案,对于低成本的专用芯片和FPGA(现场可编程门阵列)显得漫不经心:“没有理由使用FPGA或者专用芯片”。

这个细节没有被忽略掉。“未来NVIDIA的这个市场(深度学习处理器)仍面临低成本专用处理器和FPGA的冲击。”寒武纪科技创始人兼CEO陈天石在某智库成立大会上演讲时评论说,在智能时代,芯片的使命将从信息时代的计算转变为支撑机器智能,这一转变必将诞生一个新的伟大芯片公司。而“寒武纪”的使命,就是要成为这样一家公司。

这口气不小。长期以来,手机、电脑等设备的核心部件——芯片从来都是中国电子器件制造业的心头之痛。限于目前尚无法生产满足市场应用的芯片产品,我国对这类器件长期依赖进口。

笔者认为,陈天石强调“寒武纪”的使命有两层含义:一、在智能时代,以寒武纪为代表的中国企业在芯片市场迎来了机会;二、不光有机会,这个机会还很大——寒武纪要成为深度学习专用芯片产业中的英伟达。

那么,陈天石眼中的机会何在?

历史上通用处理器多次面临类似的瓶颈而催生了新型专用处理器。PC时代,CPU在图形渲染能力上的欠缺,迎来了GPU的诞生;CPU信号处理能力不够,于是就有了DSP(数字信号处理器)。同样,步入智能时代,随着诸如图像识别、语音识别等深度学习技术应用的井喷,市场也会需要一类专门的智能处理器芯片。尽管当前深度学习的应用仍赖于传统的通用处理器(如CPU和GPU),但这并不可持续——谷歌在推出Alpha Go之前,还在2012年耗费上万个CPU去训练猫脸识别模型。联想到未来要扩展至人脑规模的神经网络,不论是CPU还是GPU都不足以支撑。

这正是“寒武纪”们的机会。事实上,寒武纪科技就是这个领域的先行者。2013年寒武纪团队研制了全球首个深度学习处理器,相关工作获得了处理器架构领域顶级会议ASPLOS的最佳论文奖,作为亚洲机构首次获得这样的荣誉。2014年,该团队发表了全球首个多核深度学习处理器架构,再次拿到了处理器架构领域顶级会议MICRO的最佳论文奖。继2015年推出摄像头芯片上的视觉识别IP之后,今年寒武纪还将推出全球首个神经网络指令集——电脑语。通过这个全新的、完全自主的指令集,即可构建起一个智能时代的基础架构生态。

可以说,多年的技术积累让寒武纪科技走在了智能处理器学术研究和产业应用的最前列,形成的上百项深度学习芯片的关键性专利更是构建了属于寒武纪自己的专利壁垒。再加上科大讯飞、百度、阿里等巨头在深度学习的关键性应用和服务方面的发力,足以形成足够的市场支撑。从这个角度而言,陈天石眼中的机会不可谓不大。同时这也是中国人打造自己智能技术产业链的好机会,我们不妨为寒武纪这样的使命定位点赞。

《中国科学报》 (2016-04-19 第5版 技术经济周刊)
 
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