新智元原創(chuàng)1
作者：聞菲
AlphaGo與李世石的人機大戰(zhàn)已經落下帷幕，但人工智能的卓越表現(xiàn)相信在很長一段時間內都將深駐人心。不過，在目前的硬件條件下，AlphaGo需要使用巨大的計算資源；最高配置的AlphaGo被稱為AlphaGo Distributed，它使用了1920個CPU和280個GPU。
“要是用寒武紀的硬件，只需要一個PC箱就可以運行AlphaGo的機群?！标愄焓芯繂T笑著說?！斑\算速度也應該會更快?！?/p>
2016年3月15日，新智元記者參加了中國科學院計算技術研究所舉辦的媒體沙龍，計算所體系結構國家重點實驗室未來計算課題組的陳天石研究員介紹了“寒武紀神經網絡處理器”：
國際上首個深度學習處理器架構。
深度學習是一類借鑒生物的多層神經網絡處理模式所發(fā)展起來的智能處理技術。微軟、Google、Facebook、阿里、訊飛、百度等公司都廣泛地將這類技術應用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學等領域。要說深度學習的強大，最好的例子，就是開頭提到的AlphaGo這款基于深度學習的圍棋程序。
但是，深度學習的基本操作是神經元和突觸的處理，而傳統(tǒng)的處理器指令集（包括 x86 和ARM等）對深度學習的處理效率很低，往往需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個神經元的處理。例證就是，谷歌使用了上萬個 x86 CPU核，運行了7天的時間，才訓練出一個識別貓臉的深度學習神經網絡。
因此，神經網絡處理器一直是計算機硬件領域少有人觸及的課題——哪怕如今AlphaGo讓“神經網絡”這個名詞大紅大紫，深度學習也成了世界公認的重要智能處理技術。但是，早在深度學習這股熱潮興起之前的2008年，還是博士生的陳天石便注意到神經網絡的存在價值，和同事一起走上了體系結構和人工智能交叉研究的道路，探索神經網絡硬件。交叉領域的研究要得到認可并不容易，用陳天石的話說，就是“第一個挖坑”。
2012年，陳天石等人提出了國際上首個人工神經網絡硬件的基準測試集benchNN。這項工作提升了人工神經網絡處理速度，有效加速了通用計算，大大推動了國際體系結構學術圈對神經網絡的接納度。
此后，陳天石、陳云霽課題組接連推出了一系列不同結構的“寒武紀”神經網絡專用處理器。2014年，他們在ASPLOS的文章中實現(xiàn)了多個當前流行的深度模型，兩獲CCF推薦A類國際學術會議的最佳論文獎，并被《美國計算機學會通訊》遴選為研究亮點，在深度學習的硬件領域邁出了堅實的一步。
2016年3月，陳云霽、陳天石課題組提出的寒武紀深度學習處理器指令集DianNaoYu被計算機體系結構領域的頂級國際會議ISCA 2016接收，在所有近300篇投稿中排名第一。論文的第一作者為劉少禮博士。
DianNaoYu指令直接面對大規(guī)模神經元和突觸的處理，一條指令即可完成一組神經元的處理，并對神經元和突觸數(shù)據在芯片上的傳輸提供了一系列專門的支持。模擬實驗表明，采用DianNaoYu指令集的深度學習處理器相對于 x86指令集的CPU有兩個數(shù)量級的性能提升。
ISCA（International Symposium on Computer Architecture）被公認為是計算機體系結構領域最重要的國際會議。四十多年來，計算機硬件的多項核心創(chuàng)新都出自于ISCA，包括RISC、緩存一致性、動態(tài)多發(fā)射等。我國迄今在該會議上發(fā)表論文僅十余篇。自2014年中科院計算所提出首個深度學習處理器“寒武紀”之后，深度學習處理器已經成為ISCA最為關注的研究方向之一。ISCA 2016上，有近1/6的論文（來自MIT、斯坦福和UCSD等國際知名機構）都引用“寒武紀”的工作進行深度學習處理器探索。
“我們團隊都是土博士，洋人不帶我們玩兒，完全是憑著我們的工作成果才跟隨過來。”陳天石自豪地說：“但即使有這么多人跟進，我們還是第一。”
指令集是計算機軟硬件生態(tài)體系的核心。Intel 和ARM正是通過其指令集控制了PC和嵌入式生態(tài)體系。寒武紀在深度學習處理器指令集上的開創(chuàng)性進展，為中國占據智能產業(yè)生態(tài)的領導性地位提供了技術支撐。
陳天石研究員特別感謝了“中科院戰(zhàn)略性先導科技專項”，正是有了專項的資金支持，才能讓“寒武紀”這個國際首個深度學習處理器架構保有中外專利。
據陳天石透露，與寒武紀處理器相關的產業(yè)化工作已經啟動，未來幾個月之內就會運行寒武紀公司。接下來，他們將專注于深度學習處理器的產業(yè)化運營，主要分為高性能服務器芯片、高能效終端芯片和服務機器人芯片這三方面的轉化工作，力求“服務于民用市場，滿足國家重大需求”。
“很多人都問，我們的處理器為什么要叫‘寒武紀’，”陳天石說：“因為寒武紀是生物‘大爆炸’的時代，現(xiàn)在也像是人工智能大爆炸的時代?！?/p>
“但是，寒武紀之后地球上也遭遇了生物大滅絕，”他接著說，席間有笑聲響起，“人工智能也會迎來衰退或滅絕期，這是自然規(guī)律”。不過，他希望“寒武紀”能在接下來的衰退乃至滅絕（如果發(fā)生的話）當中存活下來，并且發(fā)展得更好。
“寒武紀能支持各種智能主機和終端，進一步將應用面擴展到更多算法上?！?/p>
