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鲲云牛昕宇:一个定制化数据流人工智能芯片凭什么满足众多AI场景需求?
时间:2019-05-31 12:52

摘要:物联网与人工智能的结合带来了一个规模和潜力巨大的市场,因此无论是行业巨头还是创业者纷纷涌入其中。芯片作为人工智

物联网与人工智能的结合带来了一个规模和潜力巨大的市场,因此无论是行业巨头还是创业者纷纷涌入其中。芯片作为人工智能发展的关键,在云端被英特尔、英伟达等巨头占据了绝对优势,留给AI芯片创业者更大的机会在于终端的人工智能,并且有种说法是,前端越智能,人工智能才能产生更强的动能。

鲲云作为众多AI芯片初创企业的一员,在成立之前无论是在专利还是技术上已经有了很深的积累,其中Handle-C是鲲云CEO牛昕宇导师90年代初做的一套开发工具,经过三十多年的迭代和经验积累,最终成为了鲲云的核心竞争优势——全自动化工具链。该工具结合鲲云自主研发的搭载FPGA芯片的雨人板卡,在最大化发挥FPGA性能的前提下,可以针对不同的应用场景需求自动编译深度学习算法到芯片上,不仅实现高性能,还能兼顾通用性,降低开发成本和难度。

不过,鲲云自主研发的打通从顶层应用到底层芯片的深度学习方案真的能够满足多场景的需求,实现让IoT终端都装上智能大脑的愿景?在众多的AI应用场景中,鲲云为何选择优先为智慧城市和智能制造的IoT设备装上智能大脑?鲲云的直接对手是谁?带着这些疑问,雷锋网近期采访了鲲云科技CEO牛昕宇博士。

鲲云牛昕宇:一个定制化数据流人工智能芯片凭什么满足众多AI场景需求?

鲲云科技CEO牛昕宇博士

2018年4月18日,在深圳举办的《2018全球人工智能应用创新峰会》上,鲲云科技发布了一款AI平台级产品——鲲云AI开发平台。这款以自主研发芯片架构为底层,以开放应用平台为依托,为人工智能的顶层应用开发提供计算资源的人工智能生态平台,可以为物联网应用终端自动生成人工智能算法的DFG、配置人工智能芯片板卡所需的比特流文件。其技术平台将与自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音等应用层开放平台形成协同作用,建立研、产、融相结合的一体化人工智能生态平台。

产品及技术

雷锋网:你认为终端侧人工智能对整个AI行业发展的意义是什么?

牛昕宇:终端侧的人工智能对整个行业发展的重要意义可以从短期和长期去看。短期内终端侧对于人工智能的重要意义一个是分流,另一个是隐私。分流方面,比如深圳市现在安装了数百万颗摄像头,这些摄像头绝大部分都是高清的。一般1080p的摄像头一秒钟就要产生5兆左右的数据,一天大概接近400多G,不过这些物联网节点发回来的数据大多没办法直接使用,,以人脸数据为例,直接发回的数据并没有用,而是需要识别确认这个人到底是谁,这时候其实不需要把所有的数据都在服务器里处理,而是可以通过前端加后端的方式,后者可以更灵活,更实用,成本也更低。

分流里还有一个更极端的例子,就是一些需要闭环的反馈,比如机器人、无人机、自动驾驶的车辆,需要前端马上做出反馈,然后引导设备做下一步的工作。这时候就不能依靠服务器的方式,因为带宽会不稳定、反应的速度也无法保证,自动驾驶依靠云端的人工智能是无法想象的一件事情。

另外一个是隐私,现在很多智能的家电终端都装了摄像头,所有的计算都在服务器里进行。但其实用户对此反应比较敏感,因为这个证明所有的数据都是要上传到云端的,这就产生了隐私安全的顾虑。解决这个问题的一个方法是让前端进行分析,自动判断并执行所需的操作,让数据留在终端。最大限度的做到隐私保护。人工智能只是一个工具,这种工具的作用是让前端设备慢慢变得更加智能,当网络越发达的时候越需要前端有更强的计算能力,对于前端采集的信息进行实时处理并加以利用。有种说法是前端智能越智能,人工智能才能产生更强的动能,这是中长期的一个大趋势。

雷锋网:AI芯片的主流类型,目前来看有GPU、FPGA、ASIC等,你们为什么押注FPGA?

牛昕宇:首先声明一点,我们没有押注FPGA,只是FPGA是ASIC前的一个必要环节,流片之前都会进行FPGA验证,虽然FPGA所用资源较多,不过可以实现跟ASIC一样的功能。至于最终是否流片主要由市场规模来定。无论是FPGA还是ASIC,只是芯片的不同形态,GPU也可以认为是一种ASIC。用FPGA有两个方面的考虑,一个商业考虑,另一个是技术需求。