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[導(dǎo)讀] 如果AlphaGo采用寒武紀(jì)處理器的架構(gòu),只需要一臺個人電腦大小的主機(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

如果AlphaGo采用寒武紀(jì)處理器的架構(gòu),只需要一臺個人電腦大小的主機(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的隱藏特征,學(xué)習(xí)畫家的繪畫風(fēng)格,再把這個風(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、陳云霽與法國信息與自動化研究所(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)國際會議最佳論文,吸引了國際同行的目光。隨后發(fā)表的幾篇論文,更是奠定了他們在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器這個領(lǐng)域的國際領(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)算法時效率會如此低下。

“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,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),只需要一臺個人電腦大小的主機(jī),就可以運(yùn)行起來,而且運(yùn)行速度應(yīng)該會更快”。

武紀(jì)公司與中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所又共同發(fā)布了國際上首個稀疏深度學(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,或許會將人工智能推到一個全新的高度。“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”。

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