“阿爾法狗”(AlphaGo)以4：1戰(zhàn)勝李世石，這讓人工智能備受關(guān)注。AlphaGo目前使用了約170個(gè)圖形處理器(GPU)和 1200個(gè)中央處理器(CPU)，這些設(shè)備可能需要占用一個(gè)機(jī)房，還要配備大功率的空調(diào)，以及多名專家進(jìn)行系統(tǒng)維護(hù)。對(duì)此，中國(guó)科學(xué)家宣稱，AlphaGo目前用的芯片數(shù)量，將來如果換成中國(guó)人研制的“寒武紀(jì)”架構(gòu)的芯片，估計(jì)一個(gè)小盒子就全裝下了。

這意味著“阿爾法狗”將可以跑得更快些。

記者15日從中科院計(jì)算所獲悉，該所陳云霽、陳天石課題組在國(guó)際上首先提出了深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)寒武紀(jì)。本月他們提出的深度學(xué)習(xí)處理器指令集 DianNaoYu被計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域頂級(jí)國(guó)際會(huì)議ISCA2016所接收，其評(píng)分排名為近300篇投稿中的第一名。論文第一作者為劉少禮博士。

AlphaGo就是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)而戰(zhàn)勝李世石的。深度學(xué)習(xí)是一類借鑒生物多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理模式所發(fā)展起來的智能處理技術(shù)，已被微軟、谷歌、臉書、阿里、百度等公司廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理、音頻識(shí)別與生物信息學(xué)等領(lǐng)域。

“但是深度學(xué)習(xí)的基本操作是神經(jīng)元和突觸的處理，而傳統(tǒng)的處理器指令集(X86和ARM等)是為了進(jìn)行通用計(jì)算發(fā)展起來的，其基本操作為算術(shù)操作和邏輯操作，往往需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個(gè)神經(jīng)元的處理，深度學(xué)習(xí)的處理效率不高。”陳天石說，谷歌甚至需要用上萬個(gè)X86的CPU核，運(yùn)行7天來訓(xùn)練一個(gè)識(shí)別貓臉的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

陳云霽、陳天石課題組的深度學(xué)習(xí)處理器指令集—— DianNaoYu直接面對(duì)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。陳天石解釋說，與谷歌采用的通用處理器不同，我們?cè)O(shè)計(jì)的處理器芯片專門面向深度學(xué)習(xí)技術(shù)。“通用處理器做深度學(xué)習(xí)好比是用瑞士軍刀切肉，而我們?cè)O(shè)計(jì)專門的切肉刀來切。”