【安防展覽網 品牌專欄】摩爾定律漸趨失效,算法即芯片時代來臨。
10月27日,依圖科技CTO顏水成博士受邀出席由雷鋒網主辦的AI芯片·城市智能峰會,并發表了題為“視覺計算:AI 算法 vs. AI 芯片”的演講。
縱觀歷史,人類文明變遷的核心在于基礎設施的升級,由此帶來的直接影響是人和人之間的溝通效率和方法有顯著提升。在智能新時代,視覺智能作為AI的主力軍,也同樣非常依賴于基礎設施的變革。一方面是視覺信號的傳輸與存儲,另一方面則是AI的算法和算力。隨著IoT的發展和5G技術的普及,將會有越來越多的算力將用于視覺計算需求。
顏水成博士認為,”算法即芯片“就意味著需要讓算法和芯片兩者相互優化、協作開發的同時又有分層解耦,而依圖承建的視覺計算國家新一代人工智能開放創新平臺即應此而生。
依圖承建視覺計算國家開放創新平臺 突破算法和芯片對接瓶頸
“依圖提出的‘算法即芯片’理念,具體是指要設計一款有競爭力的AI專用芯片,首先要明確AI芯片的典型應用場景,同時要預測前沿算法的發展趨勢,再對應優化芯片架構和工具鏈設計,從而使AI芯片與AI算法相互優化、協作開發,同時又分層解耦。”顏水成博士說。
今年8月,科技部宣布依托依圖建設視覺計算國家新一代人工智能開放創新平臺,促進AI芯片與AI算法的協作開發,從而推動視覺計算生態體系的建設。
此前,依圖發布了自研的*云端視覺AI芯片求索(QuestCore™),基于前沿AI算法,發布即商用,是依圖對AI算法與AI芯片協作開發理念的成功實踐。
顏水成博士談到,很多理論加速比很高的深度學習模型并不能被現在的AI芯片加速,依圖承建的視覺計算國家開放創新平臺希望起到連接器的作用,促進下一代AI模型和芯片相互優化加速。
創新性的網絡結構可能具備非常高的理論加速比,但無法在現有AI芯片和工具鏈上達到理論值。通過對大量算法模型的測試報告的結果統計,算法能知道自己的算法在卷積類型、操作類型、I/O的時間消耗等,并以此優化模型結構,芯片則能確定芯片或工具鏈在下一版本的優化方向和目標,從而實現面向新型深度學習模型的芯片設計與優化。
比如,顏水成博士團隊曾設計了一個More is Less結構,能夠在降低模型計算復雜度的同時,讓理論上的精度無損。模型雖好,但卻基本沒有AI芯片能夠支持這種結構,即模型的理論加速值無法在芯片上實現出來。
因此,如果有一個社區能夠讓算法和芯片實時溝通,幫助芯片更早地把新模型發展趨勢考慮進來,就有助于讓理論加速比變成實際的加速比。
視覺計算國家開放創新平臺從產業角度促進AI算法方與AI芯片方相互優化,軟硬件協作開發的同時分層解耦,打造算法即芯片的共贏生態,推動智能基礎設施建設,從而讓城市管理者和民眾能夠切身感受到AI的存在,全面點亮AI。
了解更多視覺計算趨勢,相約ICCV 2019
10月29日到11月1日,顏水成博士將與團隊參與ICCV 2019,演示軟硬件一體化應用和AI算法和芯片融合的相關成果,解碼深度學習計算。
歡迎各位蒞臨ICCV 2019 B-3展位 和依圖團隊交流,了解更多科研和工作信息。