谷歌大招：Chromebook将支持Android应用
06-17
编者按：7月12日至7月14日，第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳正式举行。
本次峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办。
其得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界和产业界的重要论坛。
是产业界和投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域强大的跨境交流合作平台。
7月13日的AI芯片专场上，创始人、董事长、南京天枢智信科技有限公司（以下简称天枢智信）CEO李云鹏发表了主题为《海量数据时代的全算力》的演讲。
创始人、董事长和天数智信CEO李云鹏首先提到，Z字节时代的数据量非常大，数据的收集、组织、分析和应用将对社会和技术的发展产生重大影响。
影响，这一切都对计算能力提出了更高的要求。
然而，随着数据量的不断增长和算法的不断演进和迭代，对极限算力的需求越来越大。
这时就需要将软件和硬件充分结合起来。
这也是天枢智芯决定打造高性能AI芯片的原因之一。
雷锋网获悉，天数智芯已布局云、边、端的AI芯片，将为不同市场提供云、边、端的算力支持；其GPGPU流片计划正在按计划进行。
根据现有 PPA 数据显示，相比 Nvidia V，功耗比将提升三倍。
而且，在6月中旬的Stanford DAWN Bench深度学习推理榜单中，天枢智能核荣获图像识别性能第一名。
其业绩比上届榜单中表现最好的机构高出30%，与华为、寒武纪持平。
阿里云位居榜单前四位。
会后讲话后，李云鹏接受了雷锋网采访。
要点如下： 雷锋网：您一直在强调充分算力的重要性。
您认为天枢智能芯片在这方面的优势什么时候能够发挥出来？李云鹏：机会是留给有准备的人的。
天树致信虽然2008年才成立，但在成立之前我们就花了很长时间思考我们要做什么。
目前，随着5G逐渐普及，数据不断积累，各行各业都需要从海量数据中提取出自己需要的有价值的数据。
数据驱动的“春天”将在未来两到三年内爆发，我们相信天枢智信刚刚赶上了这波浪潮。
雷锋网：天枢智能芯将推出高性能云GPGPU大岛。
这背后有哪些考虑？李云鹏：对于一家从未做过芯片设计的公司来说，这个选择肯定是有风险的。
然而，天枢执信不同。
首先，天枢智芯拥有可以说是国内唯一完整的高端芯片设计团队，拥有丰富、完整的高端芯片产品研发经验和技术实力。
其次，天数智芯将利用即将推出的边缘AI芯片EPU，打通整个产品研发设计流程，进一步降低风险，提前获取市场反馈，为高性能云芯片积累经验。
雷锋网：云市场需求相对稳定，产品迭代周期会更长。
这会对公司的收入产生影响吗？李云鹏：从某种意义上来说，确实如此，因为最新的服务器产品出来后，一开始的销量并不多。
但研发周期长其实是一件好事，因为我们所说的稳定性不是某个模块的稳定性，而是整个系统的稳定性，软硬件的协同。
我的第一堂大学课上的老师这样说：“坐下来，深入学习。
”在高端通用芯片和基础软件领域也是如此，需要长期投入和坚持。
以下是李云鹏在会议上讲话的全部内容。
雷锋网在不改变原意的情况下进行了整理编辑：谢谢大家，谢谢会议的组织者。
这是我第二次来到CCF-GAIR会场。
今天报告的主题是《海量数据时代的全算力》。
什么是泽字节时代？当数据积累达到一定量时，收集、分析和利用数据必然会促进社会的发展。
无论是Collect、Organize、Analyze、还是Infuse，都会遇到这个问题。
作为一家初创公司，最根本的需求是什么？我们的答案很简单——随着数据量不断增大，算法不断演进迭代，数据的处理本身就需要所谓的计算能力。
那么，什么是计算能力呢？我们的产品负责哪一部分的计算能力？当我们说我们提供综合计算能力时，“综合”是什么意思？例如，这张图片中有一辆赛车。
无论是行驶在北京二环路还是上海高架上，车况、车流、天气状况都会与车辆的行驶速度密切相关。
换句话说，汽车的发动机可以定义为硬件，而整个路况、交通流量、天气和控制则定义为软件。
从这个意义上说，只有软件和硬件的充分结合，才能提高最终的计算能力。
许多公司要么制造硬件、软件，要么制造人工智能算法。
其实这对于整个合作来说是一个非常大的挑战。
传统行业的迭代升级需要十年左右的时间，硬件的研发周期也比较长。
年复一年地计算着，随着开源软件的发展，迭代周期越来越快。
软件平均两周就有一次大迭代，可以说是以天来计算的。
不同的领域有不同的专长。
对于天枢智能芯来说，我们看到了海量数据处理时代自身发展的机会，即为特定的AI应用提供相应的软件平台，同时也提供极致算力或芯片的硬件服务。
服务。
我们技术的发展逻辑是这样的：首先从软件算力开始。
什么是软件计算能力？如何利用软件来提高现有硬件的平均计算能力。
如今，天数智信的中间件产品可以与市场上已有的任何开源计算框架完美配合，并且可以在现有的硬件处理器上实现更高的处理效率。
随着中间件的引入和上层应用的不断落地，我们也将推出相应的芯片产品，为现有的硬件产品和现有的系统解决方案提供平滑、透明的迁移。
那么，我们如何做算力呢？业界有三种方式：一是写代码；二是通过写代码。
另一种是通过中间件；三是选择基本操作员等级。
天枢智信选择了第三条路，即所谓的基础软件层加速技术。
因为整个计算能力受很多因素影响，不仅要面临处理器问题，还要面临I/O问题；不仅要解决机器越来越大的问题，还要解决机器做得越来越多的问题，包括新机器的问题。
标准化硬件不断推出。
在上个月的Stanford DAWN Bench深度学习推理榜单中，天数智信和另外3家国内公司分别位列前四。
我们获得了第一名，亚马逊排名第五。
还有一个关于人工智能芯片的重大问题。
每当我们谈论芯片时，每个人都会想到美国发明了芯片，日本使芯片变得更小，中国使芯片变得更便宜。
而且，说到芯片，大家首先关注的就是数量。
什么样的芯片可以不量产？当谈到可能达到惊人水平的定量事物或数量时，我喜欢使用冈珀茨曲线。
最后一个惊人的需求来自移动电话。
关于全球晶体管市场的需求，从上图中逐年的需求数据来看，我们即将面临半导体市场的增长趋势。
市场上有各种各样的半导体公司，有些是成熟的，有些是初创的。
芯片研发也有不同的发展策略。
发展策略一般根据需求和业绩来确定。
我们的AI芯片需要哪些功能？这两年大家都在说摩尔定律不再起作用了。
CPU无法解决AI大数据时代的问题，所以必须使用GPU AI芯片。
牧本还对半导体的发展做出了贡献，例如牧本的Wave。
自20世纪60年代以来，半导体的发展走向标准化和定制化。
现在是年，这几年我们一直在呼唤AI芯片、高性能计算芯片。
如果牧本浪潮仍然有效，那么下一个浪潮高峰将是超高度灵活的集成芯片。
同样的标准化硬件也出现在 20 世纪 90 年代末。
以及20世纪90年代中期的FPGA时代和Intel时代。
硬件发展策略是提供超高灵活性和高性能的处理芯片。
那么，市场上有没有类似的芯片呢？天书智信提供了一个不错的选择。
除了计算之外，它还提供了完整的、可编程的标准架构。
为此，它专门针对当前流行的数据驱动应用程序，包括AI算法本身进行了定制和优化。
我们的 IP 提供完全的灵活性。
我们针对不同的市场，不仅是云，还包括边缘、终端，或者任何需要相应算力支持的地方。
这是一个非常重要的定义。
经过天数智信过去三年的努力，现有数据已在云端进行训练，并可以利用边缘计算系统和平台包无缝迁移到硬件。
今天测试车辆上运行的所有应用程序均基于 NVidia TX2。
相应的Iluvatar EPU产品也将于近期发布，实现软硬件一体化的完整客户控制系统。
关于边缘云。
5G来了，我们的手机离基站越来越近，但基站距离数据中心还很远，不断产生的计算需求将流向边缘。
边缘计算能力是否足够？为此我们也推出了终端芯片解决方案。
我的前雇主是 Oracle。
我记得甲骨文聘请了惠普首席执行官马克·赫德。
马克·赫德在与中层管理人员开会时说，你知道任何购买惠普产品的数据中心的生命周期有多长吗？答案是20年。
这意味着数据中心正在进行的变化将相对较小。
与Nvidia V相比，我们相应的流片计划进展正常。
根据现有PPA数据，电耗比将提升3倍。
即使与下一代V产品相比，天枢智信的BI仍有75%的性能提升。
如何才能做出一款灵活的计算芯片，能够与开源生态以及现有的生态软件配合，为整个系统提供支持呢？这就是我们所说的协同设计的基本概念。
怎样才能在中间相遇呢？两者可以融合吗？此时，物理概念“动态平衡”的有趣方面就变得明显了。
天枢智信业务的两个方面（软件和硬件）具有动态平衡的特点，两者可以相互转化。
也就是说，软件可以迭代硬件，硬件又可以帮助软件进步和提高。
任何国家本身都会盛衰。
如果软件多了，硬件就会少。
我读过的史蒂夫·乔布斯的书不多，但有一句话让我印象很深刻——“我发现最好的创新有时是公司，你组织的方式”（I discovery that the best Innovation is间公司，你组织的方式），即公司本身）。
当今时代非常适合创业创新。
我们可以实现技术创新、市场创新、模式创新等，但作为企业本身最好的创新是什么？如何系统地组织。
作为一家科技公司，需要对自己的产品进行组织和规划，成为一个充满活力的组织。
谢谢大家，这就是我分享的。
“AI投资研究中心”即将推出CCF GAIR峰会完整视频以及各重大主题分会的白皮书，包括机器人前沿分会、智能交通分会、智慧城市分会、AI芯片分会、 AI金融专场、AI医疗专场、智慧教育专场。
等待。
《AI投资研究国度》会员可免费观看全年峰会视频和研究报告内容，扫描二维码进入会员页面了解更多，或私信助教小木（微信：moocmm）进行咨询。
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