是通用的深度學習芯片麽

3/29/2018   瀏覽:324    

寒武紀芯片,是通用的深度學習芯片麽?

對,我們做的就是通用的機器學習處理器,更準確的講應 該說深度學習處理器是我們過去做的工作,現在做的是一個通用的機器學習處理器,不僅僅是深度學習算法,包括KNN,K-means,支持向量機等等都可以完成。

我覺得這個對於產業落地來說重要且關鍵。如果芯片隻能 支持特定的算法,應用麵就會非常窄,會有很大的市場風險。而且芯片的成本非常高,做一個芯片,流片成本就應該在1億到2億之間人民幣。所以芯片如果沒有廣闊的應用麵,不可能去用最先進的工具做一個最好的產品。

從現在寒武紀的進展來講,距離這些通用處理器還有多大距離呢?

距離應該說非常近了。我們在進行智能處理的時候,能效比會比現在的GPU還有TPU都還要高不少。但是也必須說清楚,我們的應用麵沒有GPU那 麽廣,GPU畢竟還能做圖形處理,科學計算,做很多我們做不了的東西。

我們如果能做出和GPU一樣的東西,那坦率地說應該做不過英偉達,這是一個很實際的事情。但是我們在我們這個領域,其實是有實測數據的,明 顯的要比TPU有一些優勢。這裏麵有一個非常重要的原因:靈活性上有優勢。

關於什麽時候用得上,這也是大家比較關心的問題。這裏有兩個方麵,第一個方麵是終端,其實現在的華為手機都能用上了,很多公司已經 麵向寒武紀的處理器和指令集開始做App。另外一塊是雲端,這裏賣個關子,很快大家就會見到了。希望在做深度學習研究的老師同學,試一試寒武紀的東西。

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如果想讓大家買的話,性價比怎麽樣?對通用平臺的支持 ,比如TensorFlow、Caffe,是不是可以無縫支持使用呢?

第一個問題我不清楚,我隻管在計算所裏花錢研發,其他是陳天石的事情。(笑)

關於對通用平臺的支持,無縫都是可以的,包括TensorFlow、Caffe 等等都可以。同時我們提供一套自己的編程語言,萬一有一些做機器學習的人開發一些新的算法,如果過去的編程觀念支持不了,可以用我們的編程語言實現。實際上目前已經有很多公司去用了,他們也不怎麽需要寒武紀來 做技術支持,就是因為我們把編程框架,底層的東西已經封裝好了,相當於能夠有一個無縫的接入。

我們經常說中國的芯片產業比較落後,現在寒武紀異軍突起,走的算是比較的快,整體來講你認為中國的芯片產業和 美國比起來還有多長的路,大體上還差什麽?如果我們逐漸追趕的話這個路徑會是什麽樣的?

謝謝,我覺得這是中國所有做集成電路和半導體人的夢想。目前我的感覺是,如果中國有一家集成電路設計企業能成為世界 領先,華為應該能算上。除了華為之外,像展訊,還有比特大陸。

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