加速深度學習算法，云天勵飛想從指令集上重新定義處理器

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由于在圖像、語音識別等領域的突出表現，深度學習幾乎成了人工智能的同義詞。但由于計算力上的要求，目前深度學習算法一般運行在云端。而且現有的芯片技術并非專為神經網絡架構而設計，也不適合相關算法和軟件的運行，效率十分低下。以前段時間戰勝人類高手的圍棋人工智能AlphaGo為例，它2015年10月的版本使用了1202塊CPU及176塊GPU，下一盤棋的電費差不多也有上千美元。

人工智能算法需要新型處理器和硬件平臺。為此，不少公司在開發專為深度學習而生的芯片，最著名的當屬英偉達今年4月公布的Tesla P100。國內公司云天勵飛也是如此，其開發有面向深度學習的處理器芯片，想從指令集上重新定義處理器。

具體而言，云天勵飛開發的是面向深度學習神經網絡架構下的高度并行的DSP芯片，其運算效率高于現有CPU和GPU，運算能力又強于一般的DSP。芯片能高效實現神經網絡運算，具有高效和靈活的特性，且可編程重構，在云端更新算法。它與我們熟知的另一款IBM神經形態芯片TrueNorth屬于同一范疇，但定義更明確：前者主要用于視頻圖像信息的規則化處理，后者則是類人腦的超大型芯片。

陳寧透露，對于這款芯片目前已經完成了指令集架構設計。

云天勵飛CEO陳寧告訴雷鋒網，設計基于深度學習的處理器需要跨界創新。全新架構處理器不只要理解芯片和硬件，還要面向新的算法理論。陳寧曾組建了國內第一個矢量處理器全流程設計團隊，定義和設計了國內第一套商用矢量處理器的指令集。而公司另一位創始人田第鴻則是視覺計算、視頻圖像處理領域的專家。兩人是佐治亞理工的博士同學，有15年的交情。

視覺加速平臺

芯片是云天勵飛的技術門檻，但陳寧表示，公司并不是一家芯片公司，真正的產品是以此為基礎的視覺加速平臺服務，主要面向安防、無人系統（無人機及無人船等）、工業自動化、商業智能及機器人等行業。

載有云天勵飛芯片的視頻采集終端，如監控攝像頭，會與去平臺連接。前端芯片做實時性的視頻預處理和預理解，但不做決策，決策由云端做出。這種分層處理模式，可以將系統的運行速度提高兩個數量級。另外，平臺可對前端芯片進行功能周期的授權，增加或刪減功能。

以人臉識別為例，“前端芯片主要做到檢測和特征值提取，把人臉圖像轉化成字符串，然后由云端處理”。陳寧表示，這樣可以“降低網絡帶寬要求，加快處理速度，也降低后臺處理成本”。另外，由于云平臺得到的是字符串，不存儲影像信息，所以也能保護隱私。

在安防領域，云天勵飛已經開發出一套視覺系統叫云天深目，并應用于深圳公安，能實現百萬人群秒級定位。面向無人機，機器人提供云端API接口的話，也能幫助實現自動避障與識別。目前，它們面向的客戶群主要是各行業解決方案的集成商。

伴隨著攝像頭等傳感器智能化而來的是大量數據需求處理，人工智能算法也需要新型處理器和硬件平臺，專注深度學習類的芯片方案應該也會越來越多。

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