依图CEO朱珑博士出席IC产业盛会 再谈“算法即芯片”

2019-08-20 15:30:29爱云资讯

原标题:依图CEO朱珑博士出席IC产业盛会 再谈“算法即芯片”

AI性能百倍提升,对传统芯片提出了全新的智能计算需求。
作为智能时代基石,AI芯片终极形态却还未显现,当巨大的机遇和挑战并存,谁将引领下一代计算?
8月15日,由全球电子设计自动化(EDA)领先厂商Cadence主办的年度全球巡回用户大会CDNLive在上海开幕。依图科技CEO朱珑博士受邀出席,与Cadence公司总裁Anirudh Devgan博士、清华大学教授魏少军博士同台分享。
依图CEO朱珑博士出席IC产业盛会 再谈“算法即芯片”
(从左至右:Anirudh Devgan,魏少军,朱珑)
作为 IC 设计业覆盖技术领域最全面、规模最大的先进技术交流平台之一,今年CDNLive的规模和参与度再次刷新行业记录,吸引了超过 130 家企业、1300 位 IC 设计从业者。
人工智能已成为世界创新的源动力,AI芯片作为支撑人工智能技术发展和应用普及的基础,近年来在IC产业和EDA领域愈发得到重视。
在会上的演讲中,朱珑博士分享了AI新时代造芯的几个观点:
文明的变迁本质上是基础设施变革
从600多万年前的原始文明到今天的智能文明,人类文明每个发展阶段向前跃迁,都依靠着科技的发展。
原始文明,基础设施是石器、弓箭、火、陶器等;农业文明的基础设施是铁器、文字、轮子、道路等;工业文明的基础设施是蒸汽机、电、内燃机等;信息文明的基础设施则是半导体芯片、互联网、基因编码等。
离我们最近的信息文明历时30年发展,在这30年间,计算能力提升了百万倍,存储能力提升了百万倍,传输速度也提升了百万倍。
如果以AlphaGo战胜人类棋手作为智能文明时代的关键节点,智能时代发展的基础设施——算法、算力和数据,短短几年间就分别提升了百万倍、十万倍和万倍。
重要基础设施的变革推动着文明的变迁。那么推动智能时代发展,我们面临怎样的机会和挑战?
智能密度是基础设施智能水平提升的关键
普及AI最重要的是提升基础设施的智能水平,提升基础设施的关键在于提升智能密度。
智能密度的提升体现在两个维度:宏观上,单体智能将走向群体智能,比如从1个摄像头单独识别人脸到1万个摄像头能够联动、交流,它们共同识别出来的信息是可决策的;
微观上,单位面积算力智能将飞速提升,高级的算法可以用更少的算力实现更高的智能。
智能基础设施提升是智能等级跃迁的关键
智能发展可分为五个阶段,依次是可记录、可识别、可关联、可预测和可规划。
对应到城市管理的智能分级,从L1视频存储(代替人记录)、L2智能解析(代替人识别)、L3实体构建(代替人推理)、L4智能建模(代替人决策)到L5全局智能(代替人统筹)。
现在的人工智能尚处于从可识别迈向可关联、可预测的阶段,提升智能密度可以增强机器的感知能力和计算能力,从而实现一个区域乃至城市的智能跃迁。
摩尔定律时代晶体管密度难以满足智能计算
过去 30 年,在摩尔定律的推动下,计算机的运算能力、存储能力和传输能力均提升了百万倍。未来3年,AI算法性能还将迎来百万倍的增长。
过去三四十年间,当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也随之提升一倍。而现有制程越来越接近半导体的物理极限,难以再缩小下去,摩尔定律也就渐渐走到了尽头。
十年前开始,英伟达GPU通过并行非常多的计算单元,希望能继续指数级增加计算力。但未来,GPU还能支撑我们对智能算力的追求吗?
我们希望不久的未来能有机器帮自己开车、决策,可现下的算力无法支撑。因此,我们认为智能的新时代需要有AI芯片。
算法即芯片
算法即芯片,这句话非常本质。过去是摩尔定律时代,计算的发展是广义的,是不去考虑智能算法到底为谁而算的。
今天是摩尔定律失效的智能时代,我们在国家竞争中要弯道超车,要跟最伟大的公司竞争,唯一的机会在于更快找对问题。
在AI芯片领域找对问题意味着,正确预判最适合的场景、最前沿的算法并为此定制芯片,才有可能做出性价比更高的芯片。
点亮AI是一场基础设施革命
点亮AI是一场基础设施革命。未来,基础设施的智能水平一定会加速度提升。
基于依图AI芯片打造的软硬件一体化解决方案,能支持一万路智能视频解析。
在此基础上,我们可以打开更多城市管理场景,解锁更多精细治理应用,让智能文明更加快速到来。

依图CEO朱珑博士出席IC产业盛会 再谈“算法即芯片”

过去半个世纪,IC产业一路在各种困难与机遇中发展壮大,今天又来到了新的路口。
人工智能的高速列车呼啸而来,相信IC产业将再一次成功和新技术融合。依图也将不断求索,携手生态伙伴们共同点亮AI新时代。
人工智能
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