人工智能就是一場生死搏殺，各大巨頭入局千億市場再一戰(zhàn)勝負(fù)。寒武紀(jì)背靠中科院踏入了“獨(dú)角獸”領(lǐng)域。芯片的成敗，除了本身的效率之外，生態(tài)是非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。陳天石認(rèn)為，寒武紀(jì)1A處理器，可以跟蘋果產(chǎn)品一較高下。

有一句話形容現(xiàn)在的人工智能特別合適：“我們往往高估了目前，而低估了未來”。如果要以其提出到現(xiàn)在60余年為一個周期來看，它真正席卷人類社會，才剛剛開始。

從這樣的歷史長河來看、從通用人工智能的未來回溯看，這個時代占據(jù)舞臺中央的這些開拓者，都是手握著“深度學(xué)習(xí)”、“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等最原始的工具，在這塊荒野上蹣跚前行。走在尋找人工智能基礎(chǔ)工具這條路上，陳天石不比其他人多什么先決條件。

幸運(yùn)的是，從他創(chuàng)造的石器中，人們逐漸發(fā)現(xiàn)并保留了火種。

寒武紀(jì)，這家背靠中科院計算所的創(chuàng)業(yè)公司剛亮相市場，就踏入了“獨(dú)角獸”領(lǐng)域。

AI是一場革命。它和互聯(lián)網(wǎng)一樣，會席卷一切，會從無到有、再從有到無（無處不在）。普通人甚至不需要前行，它會主動過來擁抱你，甚至裹挾你。用羅振宇的話說：“你不必著急出發(fā)，因?yàn)槟憬K將被抵達(dá)”。

在這場基礎(chǔ)設(shè)施重新定義的革命中，陳天石無疑是一個提前出發(fā)者。16歲考入中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)少年班;2014年論文在美國召開的國際頂級學(xué)術(shù)會議上獲得最佳論文獎;創(chuàng)辦的公司寒武紀(jì)科技，A輪估值超過10億美元，成為全球首個人工智能芯片“獨(dú)角獸”、全球最大的AI芯片初創(chuàng)公司。

基于深度學(xué)習(xí)這一底層算法，計算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學(xué)等領(lǐng)域取得了長足的進(jìn)展。但傳統(tǒng)的處理器例如CPU等，雖然是目前主流的AI計算平臺，但是其基本框架結(jié)構(gòu)畢竟不是為了AI所設(shè)計的，效率受到很多限制，包括GPU也有耗電量大等缺陷。

如果要用通用處理器搭建一個人腦規(guī)模突觸的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可能需要建一個電站來給它供電。阿爾法狗剛亮相時，下一盤棋動用了1000個CPU和200個GPU，每分鐘的電費(fèi)就高達(dá)300美元，而網(wǎng)絡(luò)規(guī)模只有人腦的千分之一。

陳天石認(rèn)為，理想中的AI芯片應(yīng)當(dāng)是一種新型的處理器，能具有廣闊的應(yīng)用面（包括語音、語義、圖像、視頻、自然語言多模態(tài)處理能力），同時具備遠(yuǎn)超CPU和GPU的效率。要想達(dá)到這一目標(biāo)，必須要有一套新的AI指令集，利用指令進(jìn)行靈活處理，才有可能在AI芯片上把各種算法應(yīng)用都能支持得又快又好。

打個簡單的比方，把摩托車（PC、手機(jī)等）的發(fā)動機(jī)（CPU）裝到了汽車（深度學(xué)習(xí)平臺）上，汽車自然開不快;現(xiàn)在，需要為汽車專門設(shè)計一款發(fā)動機(jī)（深度學(xué)習(xí)專用處理器）。

“DianNao”這一深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)，平均仿真性能超過主流CPU核的100倍，但是面積和功耗僅為1/10，效能提升可達(dá)三個數(shù)量級。2014年，他和哥哥陳云霽以及法國信息技術(shù)研究院（Inria）的Olivier Temam教授合作的這篇論文，成為頂尖國際會議的最佳論文。

2014年-2016年間，他們倆和國際學(xué)術(shù)合作者一道幾乎橫掃了處理器架構(gòu)學(xué)術(shù)圈，在頂級學(xué)術(shù)會議上教老外說中文的Diannao系列：Diannao（電腦）、DaDiannao（大電腦）、PuDiannao（普電腦）、ShiDiannao（視電腦）、Cambricon（寒武紀(jì)指令集）等一系列創(chuàng)新，針對不同的目的，將目前深度學(xué)習(xí)的效率提高數(shù)百倍。

有院士這樣分析，“寒武紀(jì)”在深度學(xué)習(xí)處理器指令集上的開創(chuàng)性進(jìn)展，為我國占據(jù)智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的領(lǐng)導(dǎo)性地位提供了技術(shù)支撐。自2014年中科院計算所和Inria聯(lián)合團(tuán)隊提出首個深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)DianNao之后，深度學(xué)習(xí)處理器已經(jīng)成為計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)國際會議ISCA最關(guān)注的研究方向之一。ISCA 2016上有近1/6的論文引用“寒武紀(jì)”的工作來進(jìn)行深度學(xué)習(xí)處理器探索。

“目前，像阿爾法狗這樣的軟件算法是在GPU上執(zhí)行的，將來如果使用了‘寒武紀(jì)’處理器，深度學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的運(yùn)算速度會得到明顯提升。”陳天石說。

他用“瑞士軍刀和菜刀”來比喻通用處理器和深度學(xué)習(xí)處理器的關(guān)系：瑞士軍刀雖然功能多，但是做菜的時候，還是菜刀更合適。在智能處理方面，“寒武紀(jì)”就是這把更合適的菜刀。

寒武紀(jì)指令集直接面對大規(guī)模神經(jīng)元和突觸的處理，一條指令即可完成一組神經(jīng)元的處理，并對神經(jīng)元和突觸數(shù)據(jù)在芯片上的傳輸提供了一系列專門的支持。模擬實(shí)驗(yàn)表明，采用寒武紀(jì)指令集的深度學(xué)習(xí)處理器相對于x86指令集的中央處理器有兩個數(shù)量級的性能提升。

如今，通過在計算機(jī)中模擬神經(jīng)元和突觸的計算，寒武紀(jì)的AI芯片對信息進(jìn)行智能處理，借助專門設(shè)計的存儲結(jié)構(gòu)和指令集，每秒可以處理160億個神經(jīng)元和超過2萬億個突觸，功耗卻只有原來的十分之一，未來甚至有希望把類似阿爾法狗的系統(tǒng)裝進(jìn)手機(jī)。