寒武纪副总裁刘道福：算力是人工智能的第一敦促力

【猎云网北京】12月16日报道

12月10～11日，2019年度CEO峰会暨猎云网创投颁奖盛典在北京望京凯悦旅馆谨慎进行，近百位知名成本大咖，独角兽首创人、创业风云人物及近千位投资人与创颐魅者共聚“新权势·2019年度CEO峰会暨猎云网创投颁奖盛典”。

在《人工智能芯片技能成长与应用》的主题演讲中，寒武纪副总裁刘道福归纳综合先容了人工智能的成长路径，并分享了寒武纪现阶段在云、边、端的营业盼望。

刘道福提到，人工智能和深度进修的成长经验了“三起三落”。

在人工智能抽芽阶段的50年月，就呈现了神经收集技能，其时被称为“多层感知机”技能。因为其时没有有用的实习要领以及多层感知机计较劲过大，70年月神经收集的相干研究陷入了低谷，被人称作第一次人工智能的冬天（AI Winter）。

80年月，Hinton等人提出的反向撒播（Backpropagation，BP）算法办理了神经收集的实习困难，但其时整个计较机体系的计较手段照旧较量弱，加上潜匿层必要调参较量耗时，因此，神经收集这类必要耗损大量算力的算法并没有获得准期成长。

90年月神经收集相干研究再次陷入低潮。而其他一些呆板进修算法，如支持向量机（Support Vector Machines，SVM），则由于无需调参和高效等特点敏捷打败神经收集成为呆板进修的主流算法。

进入2000年后，因为互联网企业的崛起，互联网巨头可以或许拥有大量的算力和数据，用于神经收集这类算力麋集型和数据麋集型的算法研究，神经收集从头抖擞了第三春，而且降生了比传统浅层神经收集（两三层）层数多许多的深度神经收集，层数高达上千层。

这些深度神经收集的表述手段比传统浅层神经收集好许多，可以办理越发伟大的题目。因此，深度神经收集很快在2012年后慢慢成为呆板进修主流算法，而且迅猛成长，很快在包罗计较机视觉、语音辨认、天然说话等规模成为了主流。

陪伴着人工智能的成长和应用，2000年后，人工智能芯片也开始获得学术界和财富界的存眷。个中，无论是在人工智能芯片的学术研究照旧财富落地，寒武纪或寒武纪团队都是很早就进入，是相干规模的先行者。

刘道福气享以为，数据、算法和算力是人工智能成长的三个重要身分。个中，数据是“出产资料”，算法是“魂灵”，算力是“第一敦促力”。

2018年，寒武纪推出的MLU100呆板进修处理赏罚器芯片，运行主流智能算法机遇能功耗比全面逾越CPU和GPU。

2019年，寒武纪延续推出了云端AI芯片中文品牌“思元”、第二代云端AI芯片思元270及板卡产物，宣布边沿AI系列产物思元220（MLU220）芯片及模组。

个中，思元220是一款专门用于深度进修的边沿加快芯片，回收TSMC 16nm工艺，它具有小尺寸、高算力、低功耗和富厚的I/O接口等特点。

刘道福在接管猎云网采访时暗示，寒武纪思元系列首要有以下几大亮点：

起首，完美的软件开拓情形。寒武纪为思元系列提供了一整套成熟的开拓情形Cambricon NeuWare，详细包罗应用开拓、成果调试、机能调优等在内的一系列器材。

其次，高能效。对比GPU处理赏罚器，回收了针对深度进修和人工智能应用特点优化的指令集和处理赏罚器架构，具有更优的能效比。

另外，通用性好。可以或许支持种种深度进修技能，支持多模态智能处理赏罚（视觉、语音和天然说话处理赏罚），应用规模普及。

在刘道福看来，创业公司机关AI芯片必要从三个方面着手，做到“需求驱动，技能支撑，产物落地”。

今朝，寒武纪人工智能相干芯片在互联网、金融、教诲、制造、交通等规模均有乐成落地和应用。

为了辅佐创颐魅者和投资人从头蓄力，2019年，猎云网携全新品牌“新权势（New Force Summit）”表态。本次峰会由猎云网主办，锐视角、猎云成本、猎云财经、企业管家协办。

此次盛典上，猎云网将通过六个版块分享创颐魅者和投资人在智能制造、文娱、零售、医疗、教诲、汽车等规模的开导性的概念和行业前瞻，环绕多个维度，分享科技和财富前沿概念，切磋创新潮水趋势、掌握将来新偏向。

尊敬的列位高朋，各人下战书好！

感激猎云网的约请，很侥幸在这里向各人分享一下我在人工智能芯片的一些观点和设法。

起首简朴先容一下寒武纪，寒武纪原来是距今约5～6亿年的地质年月。在这个地质年月，物种多样性、伟大性获得大大晋升，被称为寒武纪物种大爆炸。

现在，计较机财富、信息技能也有处于这样的阶段，人工智能呈现也让相干财富获得很大的晋升，以致跃迁，先辈的人工智能技能已呈大发作之势。寒武纪公司英文名Cambricon是寒武纪与半导体两个单词的合成（Cambrian+Silicon），我们但愿在人工智能的寒武纪期间，做一个巨大的芯片公司，支撑上层的人工智能应用。

这是整个深度进修的成长过程，人工智能、深度进修有三起三落。

50年月达特茅斯集会会议符号者人工智能的降生。在人工智能降生之初，深度进修的雏形，最早的神经收集，多层感知机就被提出。

但因为其时没有有用的实习要领以及对其时来说，多层感知机计较劲过大，70年月神经收集的相干研究陷入了低谷，被人称作第一次人工智能的冬天（AI Winter）。

80年月发现反向撒播的算法，办理了实习的困难，以是各人认为神经收集会有一海海潮，可是后头发明并没有实现，是由于80年月整个计较机计较手段出格弱，实习深度进修可能神经收集必要计较手段很是高，80年月一台超等计较机的手段也仅万亿次局限，此刻一台手机远远高出这个计较手段。

加上神经收集轻易陷入局部最优，以及隐层神经元数这些超参很难调好，神经收集成长遇到了障碍。

以是，80年月像神经收集必要耗损大量算力的算法没有获得成长，90年月神经收集相干研究陷入了低潮。

（编辑：湖南网）

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