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寒武纪钱诚:智能芯片很快会形成千亿市场
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2018-04-17 18:40:37 寒武纪钱诚:智能芯片很快会形成千亿市场

智能芯片很快会形成千亿市场,寒武纪要做智能时代的芯片公司。

【猎云网(微信:ilieyun)深圳】4月17日报道 (文/周效敬)

4月17日,以“进击•融合”为主题的“猎云网&AI星球2018年度人工智能产业峰会”在深圳大中华希尔顿酒店隆重举办。此次峰会由猎云网&AI星球联合主办,锐视角、猎云资本、猎云财经、创头条、蜂巢协办。来自人工智能行业的上百位顶级专家、知名投资人和创业精英到场,共同探讨当下国内人工智能行业发展的创新变革与机遇,促进行业整体向前发展。峰会现场座无虚席,干货满满。

寒武纪副总裁钱诚在主题演讲中详细介绍了深度学习处理器的相关信息,包括寒武纪专攻的细分领域、深度学习的具体应用等。

寒武纪是一家智能芯片领域的独角兽公司。2016年,公司通过与华为合作共同打造芯片,在业内打出了较高的知名度。两年半以来,寒武纪在智能芯片和人工智能领域深耕细作,从点技术到系统再到生态,在不断成长的过程中,寒武纪意识到体量的重要性。

钱诚认为,人工智能时代与工业化时代、信息化时代一样,离不开最核心的物质载体。他把人工智能芯片比作高端发动机这一有着较高门槛的产品,认为研发智能芯片要拥有核心技术,只有将架构、材料、算法等多个领域的高端技术进行综合才能产生划时代的产品。而一旦研发出划时代的产品,即可在该领域抢得1~2年的先机。基于这样的判断,钱诚认为,智能芯片很快会形成千亿市场,寒武纪需要做智能时代的芯片公司。

寒武纪的智能芯片主要应用于三个细分领域:一是消费类电子产品,这类产品需要有弹性的算法,多数是点技术。二是工业方面,钱诚认为,在交通方面需要用到系统性的人工智能技术,对技术的需求是刚性的。而第三方面,就是点技术和系统技术进行融合,最后形成生态。钱诚表示,寒武纪目前所做的大数据、云端智能研发,就是要形成一个整体的生态,这三个细分领域对计算能力和智能芯片的需求非常旺盛,有可能形成几万亿的市值。

据钱诚介绍,目前深度学习处理器上面运行的应用有的可以代替人类感知,比如耳朵的语音识别、眼睛的图象识别等,目标就是打造一个能够代替整个大脑的综合性系统。钱诚以AlphaGo下围棋的系统为例,认为芯片不仅需要支持感知性的、单一的神经网络,还需要支持外延的、更广泛的机器学习算法,这样才能把典型的、复杂的人工智能算法全部在芯片中运行起来。

钱诚判断,以后人工智能的应用会出现很多重量级的软件和系统,寒武纪的发力点也将放在服务器端芯片上。

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以下为演讲实录,猎云网(微信:ilieyun)整理删改:

寒武纪公司是一家智能芯片领域的独角兽公司,我们自己也经常对比全国人工智能领域其他的独角兽企业,看到排名前几的估值,对我们自己也有鞭笞。经过两年半的发展,从2016年3月份到现在,随着在智能芯片领域、人工智能领域的深耕细作,从做技术、到做系统到做生态,我发现体量也是非常重要的。

人工智能时代已经来了,跟以前的工业化时代、信息化时代一样,它也离不开最核心的物质载体。工业时代,最核心的物质载体是发动机,我们在高端的汽车、轮船这些大设备上逐渐赶上世界先进水平。在芯片领域我们正在赶超,做集成电路的研发。

智能时代,人工智能芯片是非常核心的技术,我们把它类比成高端发动机的有门槛的产品,需要架构、材料、算法以及非常多领域的高技术才能产生划时代的产品。一旦研发出划时代的产品,意味着你在这个领域会抢占1-2年的先机。基于这样的判断,我们觉得智能芯片很快会形成千亿市场,我们需要做智能时代的芯片公司。

我们的智能芯片在应用领域主要是覆盖三个细分领域:一是消费的电子产品,可能需要非常有弹性的算法,大多数是点技术。二是工业方面,在交通方面,需要用到系统性的人工技术。对技术的需求还是刚性的,比如说自动驾驶汽车,一秒钟可能需要运行一百次自动探针的循环。

点技术和系统技术的融合,最后形成生态,这就是第三方面,就是我们现在做的大数据、云端智能方向。要形成完整的生态,可能需要给用户提供非常多的智能接口,同时连接起消费者和流量入口。

这三个领域对计算能力和智能芯片的需求非常旺盛,比如汽车行业,经过智能芯片和智能算法的整体改造后,可能一下子颠覆几万亿的市值。

大数据的产业有什么问题?它解决问题的方式是非常独特的计算范式,它和我们以前熟知的理论推导、实验验证不一样的地方,是通过大量的数据从中间挖取出你所需要的有用信息,最终得出一个结论。它对于数据的利用效率是低密度的,在计算的效率上,目前它也很难达到高的性能功耗比。

现在排名非常靠前的超算系统还有一些巨型系统,计算达到每瓦10G次。我们想让它提高到什么程度?在智能芯片领域,深度学习处理器领域,大家希望提升100倍以上,达到每瓦1T的水平,比如寒武纪的芯片、Google的TPU芯片,还有新创的团队和老牌的芯片制造商,大家说我要研发的是下一代智能芯片,目标是每瓦1T的量级。

简单的展示例子,左边是CPU做物体识别和分类,右边是用深度学习处理器做的效果。一般的算法是方形的框把物体勾出来,框想越做越小,就需要勾勒明显的轮廓,这样的算法很典型的反映出,当运算能力越强,勾勒的轮廓做得越准确、越快;当运算能力不够,只能勾很大的框,里面有很多种类的物体,很难分出来。

对于计算能力的需求是非常旺盛的。现在的计算能力很难达到这点,即使我们把类似于现在的百度大脑、Google大脑的服务器系统录入到手机里面,大概也需要提升1万倍以上的性能,功耗差不多也是这么多,这样才能随时随地携带智能助手,比如去爬山也可以用上,这样就不需要很高的带宽和后面的大数据中心连起来。

不同种类芯片能效的分布是这样的。现在大家要研发的是能效和性能比较高的智能芯片,更细分是深度学习的处理器。

目前市场上研发的三种主流技术路线,一是从模仿算法的角度,从模仿人类智能产生原理的角度出发,它需要解决人神经元的建模,用常规的方式描述,现在典型的是HH方程,它是常规的5个方程描述神经元的行为。完成一系列模型的构造之后,可以在芯片上实现。希望在这样的模型下、这样的芯片上跑出真正的智能。

GPU,运行能力比较强,在进一步提升它的性能功耗比,在进一步提高深度学习的显著特性上,它有点力不从心。越稀疏的网络,它的效果提升越高。

第三种是现在的深度学习芯片,这方面代表性的产品比如寒武纪,比如说TPU,还有英特尔研发的一个产品,很多企业做这方面的研发。

深度学习处理器,目前应用有代替人类感知的,耳朵、眼睛的图象识别,语音识别。目标是瞄准代替我们整个大脑的综合性系统,比如说AlphaGo下围棋的系统,这方面不仅需要支持感知性的,支持单一的神经网络,可能还需要支持外延的,更广泛的机器学习的算法,其中有些想要进行机器学习,也要进行支持。这样才能把典型的复杂的人工智能算法全部在芯片中跑起来。

人工智能深度学习瞄准的应用方面,我们可以看到,从imagenet到visual Genome的变化。比如做分类的过程中,把小狗的图像改一个像素,结果识别成游艇,这样不行,会出现事故。我们不仅要识别出来,为了在人工智能的复杂应用中还可以管用,我们需要理解人工智能所识别出的物体,找到背后的关联,需要做这样的联系。这方面目前的趋势是多模态的识别,通过语音、图像各种各样的输入,通过很多不同种类的神经网络算法使得它全部都支持。通过智能的融合,最终得出很准确的判断。

很简单的例子,我们做VR技术,你要做很好的设备出来,你可能需要做人机交互,让人在这个场景下运营。还要用SLAM技术构建虚拟的场景,建模,还要做虚拟人物的AI,覆盖目前所有深度学习算法和小部分的机器学习算法。如果你想要一个设备支持它,你怎么做?你需要做的是支持现在所有深度学习算法,这里列举了自然语言理解、搜狗速记,其实不是很准确,还是要不停发展,要有很多算法理解传统的机器学习、深度学习、神经网络。

怎么做到全支持神经网络算法?外界以为深度学习的优势、处理器的优势是做定制芯片,不是这么简单。

首先,芯片要想做好,需要用有限规模的小芯片,现在芯片增加很快,从几十层增加到几千层的网络,硬件结构固定之后,算法不断变化,要支持千变万化的算法。它的功耗是小范围浮动,算法希望精度越高越好,对芯片的设计提出很多需求。像寒武纪跟其他的芯片、其他厂商最显著的区别,围绕这三个方向,我们迄今为止申请了200多项PCP专利。

我们通过三个方式来解决这样的问题,比如硬件神经元虚拟化,比如通过指令集,通过内在和外在的形式来使得我们的功能对应起来,利用稀疏化的神经网络特性使功耗降低。基于这样的技术提出流水级神经网络处理器的架构,比如全定制的神经网络电路。它能够很高效的支持现在所有种类的算法,这些算法通过指令集来定义模型、模式,根据计算的特性一起来。

到目前为止,我们的芯片完全和市场主流的软件无缝连接,软件人员用编辑接口开发的部分不需要经过芯片,直接可以跑起来。要做到这一点是很困难的,编译器需要人员大量手工开发,有很多规则需要人工总结,目前很难有全自动的工具做到。

寒武纪之前提出有一定轰动性的产品是2016年的时候,寒武纪1A做到华为的芯片里面去,通过合作伙伴华为的市场推广,在国内传统芯片领域,如果需要加入人工智能的IP,希望立刻买到,目前都是找寒武纪提独家供。

未来我们的发力点将放在服务器端的芯片上,比如和目前的P40等进行对标的芯片。因为我们判断,以后人工智能的应用会出现很多重量级的软件、重量级的系统。类似于微信,一艘宇宙飞船、一辆汽车、一栋大楼和你交付的就是虚拟的人,你所有的需求和它进行交付,它自动帮你把整个系统完成运行。

寒武纪在学术方面,还有市场推广方面,到目前为止创造了7个第一。今年2月份,美国的一个杂志对中国人工智能的发展做了分析报道,第一页,花大篇幅专门介绍了寒武纪的芯片目前做到什么程度。当然,这些学术方面在办公司之后,我们就提出了稀疏化神经网络的支持,二是应急。具体的细节没有公布,正在不停的申请专利。目前做智能芯片的领域,大家对知识产权非常看重。这是我们之前做的事情。

今天先介绍到这里,非常感谢!

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