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晶元獨角獸寒武紀創始人、CEO陳天石指出，當下的人工智慧時代，需要性能更高、功耗更低、價格更合理的晶元，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，都會有一類專用晶元誕生。以GPU為例，GPU的誕生是為了支持圖形顯示和遊戲。雖然，理論上CPU也可以支持，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元。」

在AI領域，智能晶元是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晶元做支持。不僅英偉達、谷歌等國際巨頭相繼推出新產品，國內百度、阿里等紛紛布局這一領域，也誕生了寒武紀等AI晶元創業公司。

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元或模組，如雲知聲、出門問問、Rokid等，思必馳也宣布將在下半年推出AI晶元……

根據市場研究公司Compass Intelligence發布的全球AI晶元排行榜，除了英偉達、英特爾等傳統晶元公司巨頭，中國的寒武紀、地平線等AI晶元公司也位居前列。

與一些國內AI晶元公司專註於單點應用或平台不同，寒武紀立志做AI領域的通用晶元。陳天石稱，「AI晶元相對於CPU是專用晶元，但是在AI內部，我們做通用的晶元產品。人工智慧領域本身是非常龐大的，要支持各種不同類型的演算法應用。」

不過，陳天石也承認，要做AI通用晶元挑戰非常大。如何讓智能晶元做到通用和好用？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，可以用來解決不同類型的人工智慧處理任務。」同時，要設計可擴展性強、高效的架構，使得晶元可以獲得更好的性能。

此外，還需要考慮提供適用於人工智慧運算的運算器，支持主流的編程框架。

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台，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數據。如果受限於帶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能處理器IP產品後，今年5月，寒武紀也正式發布了首款雲端智能晶元MLU100及相應的板卡產品。

「5G時代端上可以採集很多數據。如果受限於帶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。」

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