神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器打破了人工智能發(fā)展的瓶頸

如果AlphaGo采用寒武紀(jì)處理器的架構(gòu)，只需要一臺(tái)個(gè)人電腦大小的主機(jī)，就可以運(yùn)行起來，而且運(yùn)行速度應(yīng)該會(huì)更快。

如何能讓一張普通的圖片具有藝術(shù)性呢？現(xiàn)在，借助一款應(yīng)用了人工智能算法的手機(jī)修圖軟件 Prisma，你可以將任何照片變成名畫風(fēng)格（比如梵高、莫奈、畢加索或?qū)m崎駿風(fēng)格），且極具藝術(shù)品質(zhì)。連俄羅斯總理梅德韋杰夫都忍不住在社交網(wǎng)站上曬出了一張用Prisma處理過的、有著濃郁鉛筆畫風(fēng)格的風(fēng)景照——濾鏡里的莫斯科夜晚。

與普通濾鏡不同，Prisma采用深度學(xué)習(xí)算法，能夠利用復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，抽象出給定繪畫作品里一些高級(jí)的隱藏特征，學(xué)習(xí)畫家的繪畫風(fēng)格，再把這個(gè)風(fēng)格“智能”地應(yīng)用到一張新圖片上，是第一款人工智能的平民化應(yīng)用。不過，美中不足的是，因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ㄓ?jì)算量極大，用戶需要把照片發(fā)送到遠(yuǎn)程的服務(wù)器，幾十秒后才能看到預(yù)覽效果。

人工智能算法運(yùn)算量到底有多大？想像一下，同樣采用了人工智能算法的AlphaGo，需要用到上千塊傳統(tǒng)處理器（CPU）和上百塊圖形處理器（GPU）。

很顯然，在人工智能迎來新一波復(fù)興的今天，傳統(tǒng)處理器正成為阻礙人工智能普及的瓶頸。如果沒有一款專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的芯片，既高效、低耗、體積小，還能夠嵌入智能終端設(shè)備，我們就無法與人工智能真正“親密接觸”。好消息是，今年3月，一家剛剛成立的芯片設(shè)計(jì)公司——寒武紀(jì)公司（中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所下屬的產(chǎn)業(yè)化公司），已經(jīng)發(fā)布了世界上第一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器指令集（Cambricon），而且正走在商業(yè)化的路上。

值得一提的是，寒武紀(jì)公司的首席執(zhí)行官陳天石和首席科學(xué)家陳云霽，是一對(duì)親兄弟。哥哥陳云霽是計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)專家，弟弟陳天石是人工智能專家。兄弟兩人的合作始于用人工智能技術(shù)支持通用處理器的研發(fā)，而后又轉(zhuǎn)向用處理器技術(shù)來支持人工智能的發(fā)展。

2014年，陳天石、陳云霽與法國(guó)信息與自動(dòng)化研究所（INRIA）的奧利維耶·泰蒙（Olivier Temam）博士共同發(fā)表的學(xué)術(shù)論文《DianNao：一種小尺度的高吞吐率機(jī)器學(xué)習(xí)加速器》（DianNao： A Small-Footprint High-ThroughputAccelerator for Ubiquitous Machine-Learning ），獲得了ASPLOS（Architectural Support for Programming Languages and OperaTIng Systems ，編程語言和操作系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)支持）國(guó)際會(huì)議最佳論文，吸引了國(guó)際同行的目光。隨后發(fā)表的幾篇論文，更是奠定了他們?cè)谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器這個(gè)領(lǐng)域的國(guó)際領(lǐng)跑地位。

傳統(tǒng)處理器指令集是為進(jìn)行通用計(jì)算發(fā)展起來的，基本操作為算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算。而深度學(xué)習(xí)算法，基本操作是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的虛擬神經(jīng)元和突觸進(jìn)行處理。作為一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，寒武紀(jì)處理器指令集的一條指令即可完成多個(gè)神經(jīng)元的并行處理，而傳統(tǒng)處理器需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個(gè)神經(jīng)元的處理。這也就解釋了，為什么傳統(tǒng)處理器運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法時(shí)效率會(huì)如此低下。

“如果把深度學(xué)習(xí)看作切肉，傳統(tǒng)的處理器就是瑞士軍刀，我們的專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器則相當(dāng)于菜刀。瑞士軍刀通用性很好，什么都可以干，但干得不快，菜刀是專門用來切菜的，在切肉這件事情上，效率當(dāng)然更高，”接受《環(huán)球科學(xué)》采訪時(shí)，寒武紀(jì)公司首席執(zhí)行官陳天石形象地比喻，“在運(yùn)行人工智能算法方面，寒武紀(jì)處理器比通用處理器好百倍到千倍，如果AlphaGo采用寒武紀(jì)處理器的架構(gòu)，只需要一臺(tái)個(gè)人電腦大小的主機(jī)，就可以運(yùn)行起來，而且運(yùn)行速度應(yīng)該會(huì)更快”。

武紀(jì)公司與中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所又共同發(fā)布了國(guó)際上首個(gè)稀疏深度學(xué)習(xí)處理器（Cambricon-X），性能更好，功耗更低。在65nm工藝下，Cambricon-X芯片面積僅為6.38平方毫米，最高每秒能進(jìn)行5000億次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本運(yùn)算，性能是高端GPU的10倍，能耗卻僅為其3.4%。

目前，寒武紀(jì)公司正緊鑼密鼓地將自己的芯片推向產(chǎn)業(yè)化。陳天石介紹說，“芯片從研發(fā)、量產(chǎn)到商用，是一個(gè)以年為單位的周期，所以最快明年，大家應(yīng)該可以在市面上看到使用寒武紀(jì)技術(shù)的芯片產(chǎn)品，比如在智能終端、智能機(jī)器人、手機(jī)、安防監(jiān)控或云端服務(wù)器上”。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的誕生，或許會(huì)將人工智能推到一個(gè)全新的高度。“我們要讓人工智能的門檻更低，讓研究人員可以自由地嘗試規(guī)模更大、更復(fù)雜的算法。這也是我們給公司取名‘寒武紀(jì)’的寓意所在”，陳天石說，“像地質(zhì)年代中的寒武紀(jì)迎來生命大爆發(fā)一樣，我們希望，寒武紀(jì)芯片也能開啟人工智能的新紀(jì)元”。