加速深度学习算法,云天励飞想从指令集上重新定义处理器

GAIR

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由于在图像、语音识别等领域的突出表现,深度学习几乎成了人工智能的同义词。但由于计算力上的要求,目前深度学习算法一般运行在云端。而且现有的芯片技术并非专为神经网络架构而设计,也不适合相关算法和软件的运行,效率十分低下。以前段时间战胜人类高手的围棋人工智能AlphaGo为例,它2015年10月的版本使用了1202块CPU及176块GPU,下一盘棋的电费差不多也有上千美元。

人工智能算法需要新型处理器和硬件平台。为此,不少公司在开发专为深度学习而生的芯片,最著名的当属英伟达今年4月公布的Tesla P100。国内公司云天励飞也是如此,其开发有面向深度学习的处理器芯片,想从指令集上重新定义处理器。

具体而言,云天励飞开发的是面向深度学习神经网络架构下的高度并行的DSP芯片,其运算效率高于现有CPU和GPU,运算能力又强于一般的DSP。芯片能高效实现神经网络运算,具有高效和灵活的特性,且可编程重构,在云端更新算法。它与我们熟知的另一款IBM神经形态芯片TrueNorth属于同一范畴,但定义更明确:前者主要用于视频图像信息的规则化处理,后者则是类人脑的超大型芯片。

陈宁透露,对于这款芯片目前已经完成了指令集架构设计。

云天励飞CEO陈宁告诉雷锋网,设计基于深度学习的处理器需要跨界创新。全新架构处理器不只要理解芯片和硬件,还要面向新的算法理论。陈宁曾组建了国内第一个矢量处理器全流程设计团队,定义和设计了国内第一套商用矢量处理器的指令集。而公司另一位创始人田第鸿则是视觉计算、视频图像处理领域的专家。两人是佐治亚理工的博士同学,有15年的交情。

视觉加速平台

芯片是云天励飞的技术门槛,但陈宁表示,公司并不是一家芯片公司,真正的产品是以此为基础的视觉加速平台服务,主要面向安防、无人系统(无人机及无人船等)、工业自动化、商业智能及机器人等行业。

载有云天励飞芯片的视频采集终端,如监控摄像头,会与去平台连接。前端芯片做实时性的视频预处理和预理解,但不做决策,决策由云端做出。这种分层处理模式,可以将系统的运行速度提高两个数量级。另外,平台可对前端芯片进行功能周期的授权,增加或删减功能。

以人脸识别为例,“前端芯片主要做到检测和特征值提取,把人脸图像转化成字符串,然后由云端处理”。陈宁表示,这样可以“降低网络带宽要求,加快处理速度,也降低后台处理成本”。另外,由于云平台得到的是字符串,不存储影像信息,所以也能保护隐私。

在安防领域,云天励飞已经开发出一套视觉系统叫云天深目,并应用于深圳公安,能实现百万人群秒级定位。面向无人机,机器人提供云端API接口的话,也能帮助实现自动避障与识别。目前,它们面向的客户群主要是各行业解决方案的集成商。

伴随着摄像头等传感器智能化而来的是大量数据需求处理,人工智能算法也需要新型处理器和硬件平台,专注深度学习类的芯片方案应该也会越来越多。

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2016-05-13

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