Chen Tianshi: In der KI | Stein | Ära, um das Feuer zu halten

Chen Tianshi: Behalte das Feuer in der KI "Steinzeit"

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Es gibt ein Sprichwort, dass die gegenwärtige künstliche Intelligenz besonders geeignet ist: "Wir neigen dazu, die Gegenwart zu überschätzen und die Zukunft zu unterschätzen." Wenn wir uns seit mehr als 60 Jahren darauf freuen, hat sie die menschliche Gesellschaft erfasst und gerade erst begonnen.

Von einem so langen historischen Standpunkt aus, aus der Perspektive der Zukunft der allgemeinen künstlichen Intelligenz, haben diese Pioniere, die in dieser Ära das Bühnenzentrum besetzen, alle primitivsten Werkzeuge wie "Deep Learning" und "Neuronales Netzwerk". Waten in der Wildnis vor dem Gehen auf der Straße, um die grundlegenden Werkzeuge der künstlichen Intelligenz zu finden, Chen Tianshi keine andere als was die Voraussetzungen.

Glücklicherweise haben die Menschen aus den Steinwerkzeugen, die er geschaffen hat, allmählich das Feuer entdeckt und behalten.

Cambrian, das von den Startups des CAS Institute of Computing unterstützt wurde, trat gerade in den Markt ein und trat in das Feld "Unicorn" ein.

Polierter "Stein"

AI ist eine Revolution, die wie das Internet alles durchströmt, von Nichts zu Nichts (überall), Gewöhnliche Menschen brauchen nicht einmal vorwärts zu gehen, es wird die Initiative ergreifen, dich zu umarmen und sogar zu zwingen In den Worten von Luo Zhenyu: "Du musst nicht hineinstürzen, weil du schließlich ankommen wirst."

In dieser Revolution der Neudefinition der Infrastruktur, ist Chen Tianshi zweifellos eine frühe Abreise.Ein 16-jähriger an der Universität für Wissenschaft und Technologie von China Jugendklasse zugelassen, 2014 Papiere in den Vereinigten Staaten hielt die beste internationale akademische Konferenz Papierpreis, gegründet Company Cambrian Technology, eine runde Bewertung von mehr als 1 Milliarde US-Dollar, wird der weltweit erste künstliche Intelligenz-Chip "Unicorn", der weltweit größte AI-Chip-Start-ups.

Hat erhebliche Fortschritte auf diesem zugrunde liegenden Algorithmen, Computer Vision, Spracherkennung, Sprachverarbeitung, Audioerkennung und Bioinformatik und anderen Bereichen vertieftes Lernen gemacht. Aber herkömmlichen Prozessor wie zum Beispiel eine CPU usw., obwohl aktuelle Mainstream-AI-Computing-Plattform, Allerdings ist das Grundgerüst der Struktur nicht für AI ausgelegt, die Effizienz unterliegt vielen Einschränkungen, einschließlich der GPU hat auch einen großen Stromverbrauch und andere Mängel.

Wenn Sie einen Allzweckprozessor aufbauen wollen, die Größe der menschlichen Gehirnsynapsen in neuronalen Netzen, müssen Sie ein Kraftwerk bauen, um es zu liefern. Wenn Alpha Dog hat gerade das nächste Spiel enthüllt und verbrachte 1000 CPU 200 GPU, Strom jede Minute davon Bis zu 300 Dollar, während die Netzwerkgröße nur ein Tausendstel des menschlichen Gehirns ist.

Chen Tianshi als ideal AI-Chip eine neue Art von Prozessor sein sollte, eine breite Anwendungsoberfläche (einschließlich Sprach-, semantischen, Bildern, Videos, multimodale natürliche Sprachverarbeitungsfähigkeiten) haben kann, und umfasst weit mehr als die CPU und GPU Effizienz. dieses Ziel zu erreichen, müssen wir einen neuen KI-Befehlssatz haben, mit Anweisungen, die Flexibilität wird es möglich sein, verschiedene Algorithmen anwenden schneller und besser auf dem AI-Chip unterstützen können.

Machen Sie eine einfache Analogie, das Motorrad (PC, Handy, etc.) des Motors (CPU) ausgestattet, um das Auto (Tiefe Lernplattform), das Auto natürlich öffnen unglücklich, jetzt benötigen Sie einen Automotor speziell zu entwerfen (eingehende Studie gewidmet Verarbeitung Gerät).

‚DianNao‘ tief Lernen dieser Prozessorarchitektur, die durchschnittliche Simulationsleistung als Mainstream-CPU-Kern 100 Mal, aber die Gegend und der Stromverbrauch nur ein Zehntel der Leistungssteigerung von bis zu drei Größenordnungen. Im Jahr 2014, er und sein Bruder und Chen Yun Ji dieses Papier Olivier Französisch Institute of Information Technology (Inria) Co-Professor Temam, die besten Arbeiten in internationalen Top-Konferenzen.

2014 - zwischen 2016 eine der zwei von ihnen und den internationalen akademischen Mitarbeitern gefegt fast die Prozessorarchitektur akademische Kreise, lehren Ausländer chinesische Top-akademische Konferenz über die Diannao Serie sagten: Diannao (Computer), DaDiannao (Großrechner), PuDiannao (P Computer), ShiDiannao (abhängig von dem Computer), Cambricon (Unterkambrium Befehlssatz) und eine Reihe von Neuerungen, für verschiedene Zwecke, werden die Anzahl der Male, die Effizienz der gegenwärtigen Tiefe des Lernens erhöhen.

Akademikern eine solche Analyse, wegweisende Fortschritte ‚Cambrian‘ eingehende Untersuchung auf dem Prozessor-Befehlssatz, technische Unterstützung für unser Land, um eine führende Position in der intelligenten industriellen Ökologie seit 2014 Institut für Angewandte Informatik und Inria gemeinsames Team kam zuerst zu besetzen nach einer tiefen Lernprozessorarchitektur DianNao hat tiefen Lernen Computer-Prozessorarchitektur eines des Anliegens die internationale Konferenz ISCA Forschung. fast 1/6 der Zitierungen 'Cambrian Arbeit in der Tiefe der ISCA 2016 Erfahren Sie Prozessor-Exploration.

"Derzeit werden Softwarealgorithmen wie Alpha Dogs auf der GPU ausgeführt, und Deep Learning (neuronale Netze) wird in Zukunft mit dem Cambrian-Prozessor deutlich schneller sein", sagte Chen Tianshi.

Er benutzte das "Schweizer Messer und Chopper", um die Beziehung zwischen einem generischen Prozessor und einem Deep-Learning-Prozessor zu beschreiben: Obwohl das Schweizer Taschenmesser vielseitiger ist, ist es besser zum Kochen beim Kochen geeignet, und in Bezug auf intelligentes Handling ist "Cambrian" Setzen Sie einen geeigneteren Chopper.

Cambrian Anweisung direkt an großtechnische Verarbeitung von Neuronen und Synapsen, einen Satz von Befehlen gesetzt, ein Verfahren der Neuronen zu vervollständigen, und die Neuronen und Synapsen stellt eine Reihe von spezialisierten Datenübertragungsunterstützung auf einem Chip Simulationen haben gezeigt, dass Deep-Learning-Prozessoren, die den Cambrian-Befehlssatz verwenden, Leistungsverbesserungen um zwei Größenordnungen gegenüber der x86-Befehlssatz-Zentralverarbeitungseinheit aufweisen.

Heute Unterkambrium AI-Chip für intelligente Informationsverarbeitung von Neuronen und Synapsen Simulationsberechnung in dem Computer, Speicher-Architektur und der Befehlssatz mit Hilfe eines speziell entwickelten, können pro Sekunde handhaben, 16 Milliarden Neuronen und mehr als 20.000 hundert Millionen Synapsen ist der Stromverbrauch nur ein Zehntel der ursprünglichen, will, dass die Zukunft auch ähnlich wie alpha-Hund-Handys in ein System bringen.

Begrabene Schwerindustrie

Chip ist das "Daojian even" der Informationsindustrie, aber auch "Schwerindustrie", seine erforderlichen Investitionen sind riesig, viel mehr als andere Bereiche der KI.

Im August 2017 gewann Cambrian Technology eine Finanzierungsrunde im Wert von US $ 100 Mio. Diese Investitionsrunde wird von SDIC Venture Capital, Alibaba Ventures, Lenovo Venture Capital, NSG Investment, Zhongke Turing und Yuanhe angeführt Origin (Angels Rundhalskorsett), Chung Hua Investment (Angel-Rad-Investoren) gemeinsame Investition.

Diese von den CAS Institute of Computing Startups gerade enthüllt, um den Markt zu betreten, betrat das "Einhorn" -Feld.

Huaweis Flaggschiff-Handy Mate10 nutzt den Cambrian 1A-Prozessor, der den ersten Schritt in der Industrialisierung der kambrischen KI-Industrie darstellt.Diese 2016 erschienene Version des weltweit ersten kommerziellen Tiefenlernprozessors IP wählte die dritte Welt Internet Conference wählte die Top 15 "weltweit führenden Internet-Technologie-Errungenschaften" aus.

Es hat nicht nur komplette unabhängige Rechte an geistigem Eigentum, sondern haben die Vielseitigkeit und hervorragende Leistungsverhältnis auf dem kritischen Aufgabe der künstlichen Intelligenz Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, mehr als herkömmliche Universal-CPU25-mal mehr als die Quad-Core-Leistung und 50-mal erreicht Energieeffizienz.

"Unser Produkt, der Cambrian 1A-Prozessor, kann mit den Produkten von Apple mithalten, und als Ergebnis können wir den Kampf leicht gewinnen. Wir verlassen uns nicht auf rohe Gewalt, um Taschenrechner zu stapeln, sondern verlassen uns auf die fortschrittlichsten, Spärliche Technologie, geschickt abgelenkt, so Huawei Mate10 intelligente Verarbeitungsgeschwindigkeit schlagen die leistungsstarke Apple iphoneX. "Chen Tian Shi sagte.

Unter der Anleitung von dieser ultimativen AI Pratt & Whitney Richtung entwickelte er sein eigenes kleines Ziel. ‚Wir sind jetzt mit ihren ausländischen Kollegen auf der gleiche Startlinie, in der Hoffnung chinesischen Cambrian High-Performance-Smart Chip nach 3 Jahren zu besetzen Marktanteil von 30%, und drei Jahre später wird es eine Milliarde intelligenter Geräte geben, die mit dem Cambrian-Prozessor in der Welt integriert sind. "

Er gibt einen Weg kommerziellen Markt auf dem Kambrium Chip voraus zu erreichen: ‚Der erste Anschluss, der zweite die Wolke ist das Endprodukt ist die Smartphones, Smart-Brille, UAVs, autonome Fahrzeuge, usw., müssen wir den Chip erkennen. Bilder, Video und Text, in den Wolken, wie iFLYTEK (52.750, 0,34, 0,65%), Ast Morgendämmerung (39.400, 1,59, 4,21%) und andere solche bekannten Cloud-Kunden sind bereits Unterkambrium Kunden. "

Für dieses kleine Ziel sagte er, er arbeite "bis auf den Rest in Ruhe" und rannte wütend in die Spitze des intelligentesten Anwendungsbereichs, um Gesichtserkennung und semantisches Verständnis systematisch zu integrieren Autonomes Fahren, Smartphones usw. Der "Eisberg" ist für die Technik unsichtbar.

Der Chip ist die "Grundlage" der Technologie-Schicht. "Der Chip ist so etwas wie ein Haus bauen oder eine Straße bauen. Wenn es keinen Weg für das Haus gibt, hoffe ich, dass wir weiterhin die Rolle von Infrastrukturanbietern in der Smart-Ära übernehmen können Charakter ", sagte Chen Tianshi.

Die Technologie wird die Kluft zwischen Menschen, Technik zu bringen und die Schwelle senken, fast so fair wie möglich zu schaffen ist der einzig gangbare Weg, um diese Lücke zu beseitigen.

‚Aus persönlicher Sicht sind wir vor allem in der künstlichen Intelligenz beschäftigt Chip-Entwicklung zu beschleunigen, so dass Entwickler mehr Low-Cost zu bekommen, effizienten Chip, Entwicklung der oberen Schicht-Anwendungen.‘ Chen Tian Shi sagte, nur das gesamte Computersystem mehr erschwinglich, es gibt Hoffnung künstlich zu fördern Pratt & Whitney von Intelligenz, so am Boden, einen geringeren Stromverbrauch und die Effizienz zu verbessern ist der Schlüssel.

Wie für die obere Anwendung ist die Weisheit der Massen unendlich. Chen Tianshi sehr optimistisch, glücklich, er hält die Haltung, um zu sehen, die Entwicklung der künstlichen Intelligenz zu unterstützen, glaube ich, dass über der Basisschicht sein wird, mehr Anwendungen wachsen.

Halte 'Feuer'

Ende 2017 geriet das Manuskript "Chip-and-Chip Times" in der KI-Welt in Brand. Laut CB Insights ist die Gesamtinvestition in aufstrebende Chip-Startups von 800 Millionen US-Dollar im Jahr 2015 auf 16 im Jahr 2017 angestiegen In der zweiten Jahreshälfte 2017 standen an der TSMC-Produktionslinie mehr als 30 AI-Chips für Dreharbeiten bereit.

Wenn das Potenzial auch nicht das Ende erreichen kann, hängt nicht nur von der Geschwindigkeit des Laufens ab, sondern auch davon, wo die Strecke ist.

Nicht nur begann das Unternehmen laufen, in der Tat, die Riesen erwacht schneller als jeder andere.In den vergangenen zwei Tagen, Chip-Riese NVIDIA hielt eine Konferenz auf der Consumer Electronics Show, kündigte eine Reihe von unbemannten Fahrzeug Maschinen lernen Chip Xavier bezogen Angesichts der Performance im Bereich der AI-Chips stieg die Aktie 2017 um fast 100% und wurde damit zum "Best Wealth Product of the Year".

Ganz zu schweigen von Intel, Google, Facebook, Microsoft und anderen Giganten tun all dies.Consulting Firma Tractica Prognosedaten zeigen, dass bis 2025, künstliche Intelligenz-bezogene Chipsatz Markteinnahmen, von den vorherigen 500 Millionen US-Dollar In einem Maßstab von 12,2 Milliarden US-Dollar, eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von über 40%.

Leben und Tod kämpfen, 100 Milliarden Marktsieg in der Schlacht.

‚Erfolg oder Misserfolg des Chips, zusätzlich zu seiner eigenen Effizienz, Ökologie ein sehr wichtiger Bestandteil ist. Keine Unterstützung von Anwendungen und Software, ist es schwierig, auf dem Markt erfolgreich zu sein‘, sagte Chen Tianshi, solange die heimische AI ​​Anweisung unveränderlich festgelegt, China der Welt beherrscht AI Branchenchancen können kommen.

Bei der ersten Konferenz von Cambrian Technology hat er lange Zeit gebraucht, um seine eigenen Partner vorzustellen. Er sagte, dass unsere heimischen Unternehmen in der Vergangenheit zu spät angefangen haben und immer der Anhänger der internationalen Ökologie waren und wir in diese Ökologie integriert haben, Genießen Sie diesen Bonus, aber wir haben nicht viel Macht, um diese Ökologie zu ändern. Doch im intelligenten Zeitalter sind alle an der gleichen Startlinie, wagen es, die Besten der Welt zu sein, wagen, nach vorne zu kommen und gemeinsam eine neue intelligente Ökologie aufzubauen. Wu Ji ist nicht genug, wir alle müssen gemeinsam hart an der Hardware-Instruktion und der Software-Entwicklungsplattform arbeiten, hart in der Cloud arbeiten und in der Geschäftszusammenarbeit zusammenarbeiten. "

Am 16. Oktober 2017 machte Chen Tianshi einen Freundeskreis und sagte: "Er ist eine Frage des Lebens, aber er ist kein Lehrer." Der Satz von Gong Zizhen wurde von vielen Pädagogen zitiert .

Später erinnerte er sich daran, dass dies wahrscheinlich auf seine Sturheit zurückzuführen war: Vor 18 Jahren wurde Chen Tianshi an der Chinesischen Universität für Wissenschaft und Technologie zugelassen und später unter der Leitung von Akademiemitglied Chen Guoliang und Professor Yao Xin, Ph.D in Künstlicher Intelligenz. Dinge, der Boden des ökologischen Eckpfeilers ist der Chip, der gut läuft. "Technologie muss die Beste sein."

In der Vergangenheit, in der Zukunft, ist es egal, wohin das Unternehmen geht, Technologie wird immer die höchste Priorität sein.

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