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深鑒科技CEO姚頌:半導(dǎo)體行業(yè)繼續(xù)因AI而改變

本文作者: 李賡 2017-08-29 18:55
導(dǎo)語(yǔ):AI,已經(jīng)成為芯片業(yè)的下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。

深鑒科技CEO姚頌:半導(dǎo)體行業(yè)繼續(xù)因AI而改變

AI,已經(jīng)成為芯片業(yè)的下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。

深鑒科技CEO姚頌:半導(dǎo)體行業(yè)繼續(xù)因AI而改變

10天前,一年一度的世界級(jí)芯片行業(yè)座談會(huì)HOT CHIPS,再次在硅谷召開。英特爾、英偉達(dá)、思科、ARM、AMD、高通等一大批芯片行業(yè)的巨頭也出席了會(huì)議,并且紛紛在本次會(huì)議上帶來了他們的最新成果。

毫不意外地,AI相關(guān)的內(nèi)容占據(jù)了很大比例,比如微軟新提出的BrainWave、Google最新公布的TPU細(xì)節(jié),都成為了熱點(diǎn)話題。值得一提的是,國(guó)內(nèi)AI芯片創(chuàng)業(yè)公司深鑒科技也是這次活動(dòng)的金牌贊助商之一,親臨現(xiàn)場(chǎng)的他們也在回國(guó)之后第一時(shí)間向雷鋒網(wǎng)介紹了此次座談會(huì)的情況。首先我們先來看看此次會(huì)議中一些值得關(guān)注的分享。

微軟:全新云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速方案

深鑒科技CEO姚頌:半導(dǎo)體行業(yè)繼續(xù)因AI而改變

在此次的HOT CHIPS上面,微軟分享的內(nèi)容主題為“Accelerating Persistent Neural Networks at Datacenter Scale”,實(shí)際上是對(duì)如何利用云端硬件處理大量AI需求的一整套思考和實(shí)踐。

深鑒科技CEO姚頌:半導(dǎo)體行業(yè)繼續(xù)因AI而改變

微軟首先對(duì)硬件做出了自己的界定,他們將現(xiàn)有的能夠處理AI需求的芯片統(tǒng)稱為“DNN Processing Units(DPU)”,其中還分為以FPGA為基礎(chǔ)的“軟DPU”,以及相對(duì)更加固化、在形態(tài)上更接近于ASIC的“硬DPU”。

微軟也借這個(gè)機(jī)會(huì)第一次宣布了自己的FPGA云項(xiàng)目“Project BrainWave”,它歸屬于“軟DPU”。有趣的是,百度的SDA跟深鑒科技也出現(xiàn)在了“軟DPU”的陣營(yíng)當(dāng)中。對(duì)應(yīng)的,Google TPU、Intel Nervana、Movidius都出現(xiàn)了在“硬DPU”陣營(yíng)當(dāng)中。

在接下來的演講中,微軟詳細(xì)地介紹了BrainWave的Stack。

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這個(gè)架構(gòu)還具備一定的延伸性,能夠在數(shù)據(jù)中心中用多顆FPGA實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的運(yùn)算陣列。

深鑒科技CEO姚頌:半導(dǎo)體行業(yè)繼續(xù)因AI而改變

至于BrainWave的具體架構(gòu),微軟也進(jìn)行了分享。

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Google:首次揭秘TPU2

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在此次的座談會(huì)上,來自Google的大神Jeff Dean出乎意料地在一張幻燈片中透露了TPU2的規(guī)格以及簡(jiǎn)單架構(gòu):

跟上一代一樣,每4個(gè)TPU2會(huì)組成一個(gè)運(yùn)算單元,進(jìn)而擁有180TeraFlops的浮點(diǎn)運(yùn)算能力,總共64GB的HBM內(nèi)存,2400GB/s的帶寬。

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后續(xù)則是一些TensorFlow架構(gòu)的常規(guī)介紹,在分享的末尾,Jeff Dean還做了一個(gè)簡(jiǎn)單的展望,他認(rèn)為隨著計(jì)算能力的上漲,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性還將進(jìn)一步上漲,超越其他計(jì)算方法。

深鑒科技CEO姚頌:半導(dǎo)體行業(yè)繼續(xù)因AI而改變

就此次HOT CHIPS 2017,雷鋒網(wǎng)也專門采訪了去到現(xiàn)場(chǎng)的深鑒科技CEO姚頌,并請(qǐng)他以一個(gè)旁觀者的身份發(fā)表了一下自己的看法,以下是采訪實(shí)錄。

雷鋒網(wǎng):作為本次參加并且成為HOT CHIPS的中國(guó)Startup,你們?cè)诂F(xiàn)場(chǎng)是否有觀察到半導(dǎo)體業(yè)的一些新發(fā)展趨勢(shì),可否簡(jiǎn)單的概括一下? 

姚頌:Jeff Dean這次會(huì)議的Keynote中表示:Machine learning is reshaping system architecture design. 現(xiàn)在的工業(yè)界更加關(guān)注domain specific architecture的研發(fā),除了單獨(dú)提供芯片,大家并越來越重視軟件的開發(fā),加大對(duì)客戶的支持,降低開發(fā)者的開發(fā)難度。另外,F(xiàn)PGA不斷受到更高的重視,往常可能只有兩到三個(gè)關(guān)于FPGA的演講,本次包括百度的 XPU,賽靈思的兩個(gè)新一代產(chǎn)品,包括RFSoc和大HBM的新FPGA,英特爾 的Stratix 10, AWS 的F1 Instance ,微軟的Brainwave等多篇關(guān)于FPGA的討論。這表明了大家更加重視新的架構(gòu)與可能。 

雷鋒網(wǎng):從會(huì)議議程來看,Neural Net占用的時(shí)間是最多的。這種區(qū)分明顯不同于之前的CPU、FPGA、ASIC,又或者是應(yīng)用平臺(tái)的區(qū)分,例如PC、Sever等等。您是怎么來界定這種芯片? 

姚頌:很多人都在爭(zhēng)論怎么界定全通用的處理器架構(gòu),半通用半定制化架構(gòu),全定制化架構(gòu)。其實(shí)并不只有這三種選項(xiàng),他們之間并沒有一個(gè)清晰的界限,所有的架構(gòu)可以排布在一個(gè)譜系上,彼此是一個(gè)漸變的過程。如果從應(yīng)用的角度來看,不論是CPU,GPU, coarse-grained reconfigurable architecture, DSP,還是DPU, 如Wavecomputing的data processing unit,深鑒的deep learning processing unit,微軟的DNN processing unit,最終的應(yīng)用都是針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)路的。所以我認(rèn)為不論是在前端/后端,還是訓(xùn)練/推理,處理器面對(duì)都是深度學(xué)習(xí),即使深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用來自于不同領(lǐng)域,都可以歸結(jié)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。我支持深度學(xué)習(xí)會(huì)重構(gòu)未來處理器的架構(gòu)這種觀點(diǎn),所以未來架構(gòu)上的分類可能會(huì)以應(yīng)用為導(dǎo)向。 

雷鋒網(wǎng):參考本次會(huì)議,您認(rèn)為人工智能是否會(huì)給整個(gè)半導(dǎo)體業(yè)帶來沖擊?您認(rèn)為中國(guó)企業(yè)跟世界領(lǐng)先水平之間的客觀差距還有多少年? 

姚頌:人工智能給半導(dǎo)體行業(yè)帶來極大的沖擊。過去有一套完整的標(biāo)準(zhǔn),公司根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)來定義自己的芯片,從而設(shè)計(jì)更好的芯片。亦或是公司研發(fā)出像GPU一類的通用的芯片。而在人工智能的影響下,大家會(huì)轉(zhuǎn)向domain specific architecture。有兩點(diǎn)非常有趣。第一點(diǎn),傳統(tǒng)上芯片的性能直接影響了銷售,而在深度學(xué)習(xí)背景下,峰值性能不再是決定因素,用戶更加關(guān)注自己的需求。比如對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別的用戶,他們更加關(guān)注延遲,而不是單一的增加吞吐量。第二點(diǎn),用戶對(duì)于軟件的重視是前所未有的。英偉達(dá)霸占現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)市場(chǎng),不僅是因?yàn)閺?qiáng)大的芯片,更是因?yàn)檎麄€(gè)CUDA生態(tài)鏈的優(yōu)越性,包括TensorRT, 以及對(duì)各種框架的支持。軟件工具在今天的半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)揮了前所未有的重要作用。

在人工智能時(shí)代,中國(guó)企業(yè)正在急劇縮短與與國(guó)際企業(yè)的技術(shù)水平差距。比如在本次Hot chips 會(huì)議上可以看到深鑒的技術(shù)與各個(gè)半導(dǎo)體巨頭平等競(jìng)爭(zhēng)。但是中國(guó)缺乏資深的,有經(jīng)驗(yàn)的人才。而硅谷可以找到很多有二三十年專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的芯片架構(gòu)師。所以中國(guó)可能在專業(yè)人才方面略顯劣勢(shì),但是在整體深度學(xué)習(xí)技術(shù)水平上顯示出強(qiáng)大的潛力。 

雷鋒網(wǎng):可否透露一下深鑒科技接下來可能的一些動(dòng)作?

姚頌:深鑒一直希望可以將產(chǎn)品做好,幾個(gè)月后我們計(jì)劃集中公布我們的產(chǎn)品,不僅包括具體的行業(yè)解決方案,還有我們的軟件工具鏈,以及我們?cè)趹?yīng)用端的成績(jī)。整個(gè)人工智能行業(yè)的發(fā)展不斷推動(dòng)創(chuàng)新公司從發(fā)展團(tuán)隊(duì)到重視發(fā)展產(chǎn)品,從產(chǎn)品中盈利,這也是深鑒努力的方向。

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