摩尔定律渐趋失效,算法即芯片时代来临。

10月27日,凯发平台app科技CTO颜水成博士受邀出席由雷锋网主办的全球AI芯片·城市智能峰会,并发表了题为“视觉计算:AI 算法 vs. AI 芯片”的演讲。

纵观历史,人类文明变迁的核心在于基础设施的升级,由此带来的直接影响是人和人之间的沟通效率和方法有显著提升。在智能新时代,视觉智能作为AI的主力军,也同样非常依赖于基础设施的变革。一方面是视觉信号的传输与存储,另一方面则是AI的算法和算力。随着IoT的发展和5G技术的普及,将会有越来越多的算力将用于视觉计算需求。

颜水成博士认为,”算法即芯片“就意味着需要让算法和芯片两者相互优化、协作开发的同时又有分层解耦,而凯发平台app承建的视觉计算国家新一代人工智能开放创新平台即应此而生。

凯发平台app承建视觉计算国家开放创新平台,突破算法和芯片对接瓶颈

“凯发平台app提出的‘算法即芯片’理念,具体是指要设计一款有竞争力的AI专用芯片,首先要明确AI芯片的典型应用场景,同时要预测最前沿算法的发展趋势,再对应优化芯片架构和工具链设计,从而使AI芯片与AI算法相互优化、协作开发,同时又分层解耦。”颜水成博士说。

今年8月,科技部宣布依托凯发平台app建设视觉计算国家新一代人工智能开放创新平台,促进AI芯片与AI算法的协作开发,从而推动视觉计算生态体系的建设。

此前,凯发平台app发布了自研的全球首款云端视觉AI芯片求索(QuestCore™),基于全球领先AI算法,发布即商用,是凯发平台app对AI算法与AI芯片协作开发理念的成功实践。

颜水成博士谈到,很多理论加速比很高的深度学习模型并不能被现在的AI芯片加速,凯发平台app承建的视觉计算国家开放创新平台希望起到连接器的作用,促进下一代AI模型和芯片相互优化加速。

创新性的网络结构可能具备非常高的理论加速比,但无法在现有AI芯片和工具链上达到理论值。通过对大量算法模型的测试报告的结果统计,算法开发者能知道自己的算法在卷积类型、操作类型、I/O的时间消耗等,并以此优化模型结构,芯片开发者则能确定芯片或工具链在下一版本的优化方向和目标,从而实现面向新型深度学习模型的芯片设计与优化。

比如,颜水成博士团队曾设计了一个More is Less结构,能够在降低模型计算复杂度的同时,让理论上的精度无损。模型虽好,但却基本没有AI芯片能够支持这种结构,即模型的理论加速值无法在芯片上实现出来。

因此,如果有一个社区能够让算法开发者和芯片开发者实时沟通,帮助芯片开发者更早地把新模型发展趋势考虑进来,就有助于让理论加速比变成实际的加速比。


视觉计算国家开放创新平台从产业角度促进AI算法方与AI芯片方相互优化,软硬件协作开发的同时分层解耦,打造算法即芯片的共赢生态,推动智能基础设施建设,从而让城市管理者和民众能够切身感受到AI的存在,全面点亮AI。

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