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| 本文作者： 周蕾 | 2019-11-11 19:30 |
10月27日，由雷鋒網(wǎng) & AI掘金志主辦的「全球AI芯片·城市智能峰會(huì)」，在深圳大中華喜來(lái)登酒店盛大召開(kāi)。
延續(xù)雷鋒網(wǎng)大會(huì)一貫的高水準(zhǔn)、高人氣，「全球AI芯片·城市智能峰會(huì)」以“城市視覺(jué)計(jì)算再進(jìn)化”為主題，全面聚焦城市視覺(jué)與城市算力領(lǐng)域，是業(yè)內(nèi)首個(gè)圍繞“算法+算力”展開(kāi)的大型智能城市論壇。
峰會(huì)邀請(qǐng)到了業(yè)內(nèi)極具代表性的14位知名專家，世界頂尖人工智能科學(xué)家、芯片創(chuàng)業(yè)大牛、產(chǎn)業(yè)巨頭技術(shù)高管、明星投資人齊聚，為行業(yè)資深從業(yè)者們分享前瞻的技術(shù)研究與商業(yè)模式方法論。
在大會(huì)上午環(huán)節(jié)，依圖科技 CTO、IEEE Fellow顏水成博士發(fā)表了題為《視覺(jué)計(jì)算：AI 算法 vs. AI 芯片》的精彩演講。
顏水成分享說(shuō)，人類文明變遷的核心點(diǎn)在于基礎(chǔ)設(shè)施的革命，由此帶來(lái)的直接影響是人和人之間的溝通效率和方法有顯著提升，溝通更有保障。而視覺(jué)智能作為AI的主力軍，也同樣非常依賴于基礎(chǔ)設(shè)施的變革，一方面是視覺(jué)信號(hào)的傳輸，另一方面則是AI的算法和算力。隨著IoT的發(fā)展和5G的普及，將會(huì)有越來(lái)越多的算力用于視覺(jué)計(jì)算。
顏水成介紹說(shuō)，城市智能可以分成5個(gè)等級(jí)，從低到高分別是可記錄——可識(shí)別——可關(guān)聯(lián)——可預(yù)判——可規(guī)劃，相應(yīng)地，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的需求也不斷提高。
而基礎(chǔ)設(shè)施的提升，關(guān)鍵是“智能密度”的提升。宏觀上，單個(gè)攝像頭提取數(shù)據(jù)發(fā)展為不同的攝像頭可以進(jìn)行信息的共享、對(duì)話，形成一個(gè)更強(qiáng)大的智能體。微觀上，則需要提升單位面積的智能算力。
他總結(jié)稱，依圖提出“算法即芯片”的思想，是視覺(jué)計(jì)算的核心驅(qū)動(dòng)力。做一款A(yù)I芯片，首先要想清楚它的典型的應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)也要對(duì)芯片設(shè)計(jì)和未來(lái)的AI算法的發(fā)展趨勢(shì)有一個(gè)預(yù)判，這樣讓算法和芯片設(shè)計(jì)能夠相互優(yōu)化，協(xié)同開(kāi)發(fā)，同時(shí)又實(shí)現(xiàn)分層解耦。依圖所承建的視覺(jué)計(jì)算國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)，將為視覺(jué)計(jì)算開(kāi)發(fā)者提供更加標(biāo)準(zhǔn)和高效的支持與服務(wù)，提升智能芯片、智能算法和智能產(chǎn)品的整體產(chǎn)業(yè)能力，打造開(kāi)放創(chuàng)新融合的共贏生態(tài)。
以下是顏水成大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)做了不改變?cè)獾恼砑熬庉嫞?/strong>
今天我代表依圖分享一些我們對(duì)AI的看法和做法。我們做AI一直在追求創(chuàng)新，但其實(shí)在人類文明發(fā)展的歷程中已經(jīng)把創(chuàng)新蘊(yùn)涵在其中了，這也是為什么很多創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人和一些孵化器每年都會(huì)組織到世界文明的起源地探尋人類文明的真諦，比如說(shuō)去埃及、希臘。
在探尋的過(guò)程中我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，其實(shí)現(xiàn)在我們能夠觸及到的，用視覺(jué)的方式能了解到的是農(nóng)業(yè)文明的中后期，比如說(shuō)古希臘文明。但是本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，文明是經(jīng)歷了原始文明、農(nóng)業(yè)文明，以及我們能感受到的工業(yè)文明，還有現(xiàn)在我們所處的信息文明。
在文明的發(fā)展過(guò)程中，人類的智能化已經(jīng)到了一個(gè)很高的水平。但是在另一個(gè)維度，還有一個(gè)新物種，就是人工智能。它在過(guò)去60多年的時(shí)間里，有了飛速的發(fā)展。就像剛才的嘉賓介紹的，人工智能最重要的發(fā)展點(diǎn)是2016年AlphaGo戰(zhàn)勝了人類的圍棋世界冠軍，讓我們想象到以后人工智能將會(huì)有更大的發(fā)展，因此在思考“人工智能的發(fā)展將超越人的智能”這個(gè)奇點(diǎn)的到來(lái)。
總的來(lái)說(shuō)，人類文明的變遷，核心點(diǎn)是在于基礎(chǔ)設(shè)施的革命，而這種基礎(chǔ)設(shè)施變革帶來(lái)的直接影響是什么呢？是人和人之間的溝通效率和方法有很大的提升，而且這種溝通有了更好的保障。
比如說(shuō)在原始社會(huì)我們只有弓箭、火；農(nóng)業(yè)社會(huì)，有了道路和輪子，可以快速和別人溝通交流。工業(yè)社會(huì)，有內(nèi)燃機(jī)、鐵路，人和人溝通的效率又有更大的提高。到了信息社會(huì)，我們不需要進(jìn)行人的遷移，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)就可以在任何時(shí)間、任何地方跟其他人進(jìn)行交互——核心點(diǎn)都是因?yàn)榛A(chǔ)設(shè)施發(fā)生了巨大的變化。
同樣地，信息文明中后期的智能文明，也非常依賴于基礎(chǔ)設(shè)施的變化。就像我們今天所討論的主題“視覺(jué)智能”，它其實(shí)是AI的主力軍，它也同樣非常依賴于基礎(chǔ)設(shè)施的變革。一方面是視覺(jué)信號(hào)的傳輸，另外還有兩個(gè)非常重要的維度，就是AI的算法和算力。當(dāng)前用于處理視覺(jué)信號(hào)的AI算力在不斷地提升，隨著IoT的發(fā)展以及5G普及，會(huì)有越來(lái)越多的算力用于視覺(jué)計(jì)算，這跟人的大腦里面的狀況非常相似，在人的大腦里面用來(lái)處理視覺(jué)信號(hào)的神經(jīng)元占皮層的面積大概30%。
在依圖，我們將視覺(jué)智能分成5個(gè)等級(jí)：
L1：簡(jiǎn)單的記錄，便于我們回溯；
L2：可識(shí)別，幫助我們做檢索；
L3：可關(guān)聯(lián)，可以把不同的攝像頭分析的結(jié)果相互關(guān)聯(lián)，幫助我們做推理；
L4：可預(yù)判，有了更多的攝像頭，可以對(duì)未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)判；
L5：可規(guī)劃，幫助我們統(tǒng)籌規(guī)劃。
從L1到L5發(fā)展的過(guò)程，也是基礎(chǔ)設(shè)施不斷提升的過(guò)程。比如說(shuō)在城市管理里面，當(dāng)攝像頭的數(shù)量從5000個(gè)上升到20萬(wàn)的時(shí)候，我們能為城市的管理者所提供的能力將會(huì)有大幅的變遷。
基礎(chǔ)設(shè)施的提升，關(guān)鍵就是要提升它的智能密度，才能保障整個(gè)服務(wù)能夠達(dá)到更好的水平。
宏觀層面上，要提升智能的密度，也就是從單個(gè)攝像頭提取數(shù)據(jù)，發(fā)展成讓不同的攝像頭互聯(lián)并共享信息，彼此之間可以對(duì)話，基于這種分析形成一種更高的智能。
在微觀層面，要提升單位面積的智能算力。不同于傳統(tǒng)的機(jī)械算力，智能算力指芯片運(yùn)行AI算法實(shí)現(xiàn)的智能。這是一個(gè)算力和算法相互融合、相互優(yōu)化的過(guò)程。
依圖為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，研發(fā)了一款A(yù)I芯片。當(dāng)時(shí)發(fā)布會(huì)上現(xiàn)場(chǎng)插電演示，芯片發(fā)布即商用。也就是說(shuō)，這款芯片發(fā)布的時(shí)候，基于這款芯片做的AI服務(wù)器，已經(jīng)可以達(dá)到商用的程度。
其實(shí)AI芯片是專用的芯片，在市場(chǎng)上已經(jīng)有很多的廠商，包括大廠、小廠，都在做這個(gè)事情。依圖要做AI芯片，它背后的內(nèi)在邏輯是什么？為什么依圖還能做一款有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的AI芯片呢？
一是因?yàn)槟柖傻臅r(shí)代已經(jīng)結(jié)束。前面在很長(zhǎng)一段時(shí)間里面，大家相信每18到24個(gè)月，在同樣面積芯片上能夠承載的晶體管的數(shù)目會(huì)翻一番，但是在最近幾年，這個(gè)定律已經(jīng)不再適用。另一方面，GPU加速的AI計(jì)算的算力大幅提升。
在這樣的情況下，依圖提出了一個(gè)核心的概念——算法即芯片。什么是算法即芯片？我們要做一款有競(jìng)爭(zhēng)力的AI芯片的時(shí)候，要非常明確這個(gè)AI芯片典型的使用場(chǎng)景。
其次，要預(yù)測(cè)最前沿的AI算法發(fā)展趨勢(shì)，當(dāng)我們?cè)O(shè)計(jì)芯片的時(shí)候，我們要能夠預(yù)測(cè)到可能有什么新算法，這在一個(gè)特定的場(chǎng)景中非常重要。要提前保障芯片在之后能夠承載和支持這些最前沿的算法。這樣我們?cè)谧鲂酒軜?gòu)設(shè)計(jì)的時(shí)候，就相當(dāng)于把未來(lái)AI算法發(fā)展的可能性包含進(jìn)來(lái)，這樣就實(shí)現(xiàn)了AI芯片和AI算法的相互優(yōu)化，同時(shí)又實(shí)現(xiàn)分層的解耦，這樣我們才有可能生產(chǎn)出一款具有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的AI的芯片。
依圖的AI芯片不是一個(gè)AI加速器，而是具備了一個(gè)完整的端到端處理能力的AI處理器。我們?cè)谠O(shè)計(jì)芯片的時(shí)候，很好地平衡了CPU的計(jì)算、AI的計(jì)算、內(nèi)存和數(shù)據(jù)通信之間的關(guān)系，這樣可以更大程度地提升整體計(jì)算的效果。
依圖求索芯片瞄準(zhǔn)的使用場(chǎng)景是在云端的AI推理，它也支持邊緣的計(jì)算，支持部署的系統(tǒng)化，同時(shí)也支持常見(jiàn)的不同類型的深度學(xué)習(xí)框架，更重要的是支持各種常用的視覺(jué)AI算法，比如說(shuō)檢測(cè)、識(shí)別、分割、追蹤，對(duì)它未來(lái)可能會(huì)使用的場(chǎng)景進(jìn)行了充分預(yù)測(cè)，因此在我們具體實(shí)施的時(shí)候，能保證它的高效化。
當(dāng)前一路視頻的功耗，能做到小于1瓦。整體來(lái)說(shuō)我們已經(jīng)具備端到端的處理能力，既具備傳統(tǒng)CPU通用的計(jì)算能力，比如說(shuō)數(shù)據(jù)的支持等等，也有非常強(qiáng)的解碼能力，當(dāng)然更強(qiáng)的是AI的通用視覺(jué)計(jì)算能力。
對(duì)比市場(chǎng)上通常用的CPU+GPU的架構(gòu)，同樣處理單路的視頻，完成同樣的功能，依圖AI芯片所需要的功耗能夠大概降低到市面上最先進(jìn)GPU解決方案的1/5到1/10。另外一個(gè)維度是芯片的單位面積的智能算力，直接量化下來(lái)是能處理的路數(shù)，斜率越大，表示效率越高，依圖的斜率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于市面上其他的斜率。
基于依圖的QuestCore，已經(jīng)有兩款產(chǎn)品，一款是云端的AI服務(wù)器，一款是用于邊緣計(jì)算的邊緣盒子。1U的云端服務(wù)器支持200路高清視頻全解析，邊緣盒子支持16路。邊緣盒子使用的場(chǎng)景包括智慧課堂、別墅安防等等。它們都有共同的特點(diǎn)，并不需要額外的CPU的支持，而且可以非常便捷地把市面上不同模型，快速地部署到我們的硬件上。
依圖在做AI芯片和AI服務(wù)器的目標(biāo)也非常明確，用一個(gè)機(jī)柜處理1萬(wàn)路視頻，讓數(shù)據(jù)中心建得起、用得省，而且也能使用世界領(lǐng)先的AI算法。“用得省”這一點(diǎn)非常重要，我們可以大幅節(jié)省電費(fèi)，省80%的運(yùn)維投入。
經(jīng)過(guò)7年多的積累，依圖在AI算法上已經(jīng)做到非常好的程度，保證了我們解決方案的精度的要求。但要解鎖很多的其它的場(chǎng)景，讓解決方案落地，必須看我們的用戶是不是用得起、買(mǎi)得起?；谝缊DAI芯片建立的AI服務(wù)器，很好地解決了這一問(wèn)題。非常好的算法精度再加上用戶可以買(mǎi)得起的硬件解決方案，幫助依圖解鎖越來(lái)越多的不同的場(chǎng)景。
依圖的AI算法團(tuán)隊(duì)在視覺(jué)計(jì)算領(lǐng)域取得了非常多的大家熟知的成就。比如說(shuō)在世界的競(jìng)賽中，依圖總共獲得了15次的世界冠軍和提名獎(jiǎng)，在國(guó)內(nèi)獲得了10次的大獎(jiǎng)。比如說(shuō)計(jì)算機(jī)視覺(jué)，Pascal2，這是歐盟舉行了8年的比賽；ImageNet，這也是一個(gè)有8年歷史的知名競(jìng)賽。在人臉識(shí)別領(lǐng)域有一個(gè)非常重要的評(píng)測(cè)，是美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)局舉辦的，工業(yè)界最高水平人臉識(shí)別技術(shù)測(cè)試，依圖的團(tuán)隊(duì)曾經(jīng)連續(xù)三年獲得第一名的成績(jī)。今年在廈門(mén)舉行的多媒體識(shí)別競(jìng)賽中，依圖在11項(xiàng)比賽中有10項(xiàng)獲得了A類證書(shū)。
我覺(jué)得評(píng)價(jià)一家公司AI能力，一方面是在比賽中獲得的成績(jī)，更重要的是你的團(tuán)隊(duì)有沒(méi)有為這個(gè)社會(huì)留下有價(jià)值的AI的算法。依圖的團(tuán)隊(duì)，比如說(shuō)我們的創(chuàng)始人，他是做層次學(xué)習(xí)的，這一塊他的成就對(duì)整個(gè)視覺(jué)分析起到了非常重要的作用。到了深度學(xué)習(xí)時(shí)代，比如說(shuō)我們團(tuán)隊(duì)以前提出的1×1的卷積，也就是Network in Network，這是視覺(jué)計(jì)算里面幾乎所有人都會(huì)用到的模塊。還有一個(gè)剛剛加入到依圖的同事，也是我的學(xué)生，他提出1/8卷積，將視覺(jué)分析的速度進(jìn)行了加速，并且精度沒(méi)有損失，他也是2017年ImageNet收官之戰(zhàn)的冠軍。依圖的團(tuán)隊(duì)既在比賽中有很好的成績(jī)，同時(shí)也為這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展提供了不少的原創(chuàng)性研究成果。
正因?yàn)橐缊D在AI芯片和AI算法兩個(gè)維度都有不俗的表現(xiàn)，今年8月底科技部宣布依托依圖建設(shè)視覺(jué)計(jì)算國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)要做什么？它要解決的其中一個(gè)問(wèn)題是現(xiàn)在的算法和芯片對(duì)接的一個(gè)非常挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。
現(xiàn)在一般的AI芯片，要讓客戶所使用的話，首先要派人對(duì)我們的客戶進(jìn)行培訓(xùn)。但市面上有那么多人希望使用AI芯片，又有那么多的芯片提供商，其實(shí)很多的工作是重復(fù)浪費(fèi)的，所以科技部希望依圖能建設(shè)一個(gè)在線的算法和芯片對(duì)接測(cè)試平臺(tái)，也就是把芯片“虛擬化”，在這個(gè)平臺(tái)上，算法方和芯片方可以相互優(yōu)化、協(xié)作開(kāi)發(fā)，同時(shí)又實(shí)現(xiàn)芯片和算法的分層解耦。
具體說(shuō)，任何算法開(kāi)發(fā)者都可以把模型上傳到這個(gè)平臺(tái)，平臺(tái)會(huì)把它轉(zhuǎn)換成能夠在不同芯片上運(yùn)行的模型。同時(shí)，把這些模型放到物理芯片上進(jìn)行測(cè)試，把全面分析的測(cè)試報(bào)告再分享給算法開(kāi)發(fā)者和芯片開(kāi)發(fā)者。借助這個(gè)過(guò)程，我們可以幫助大家更好地實(shí)現(xiàn)軟硬件協(xié)同開(kāi)發(fā)。
算法開(kāi)發(fā)者根據(jù)測(cè)試報(bào)告就知道自己的算法，比如說(shuō)在卷積類型、操作類型、I/O的時(shí)間消耗等，他可以進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。大家知道要得到一個(gè)好的模型，其實(shí)有兩個(gè)維度，一個(gè)是通過(guò)人工設(shè)計(jì)的方式去設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)模塊，比如說(shuō)我的團(tuán)隊(duì)提出的1×1卷積。
另一個(gè)是把一些優(yōu)化和消耗的元素引入到系統(tǒng)里面，用NAS的方式去搜索適合各種芯片的高效的深度學(xué)習(xí)模型。比如說(shuō)1/8卷積，基于這個(gè)思想，把特征層變成異構(gòu)化，既有大尺寸，也有小尺寸，相應(yīng)的設(shè)計(jì)不同特定類型的卷積操作，最后得到的卷積也是異構(gòu)的。通過(guò)這種方式，把模型的尺寸變小，但不會(huì)影響應(yīng)用。因?yàn)槟Ｐ妥冃?，它的推廣性能將會(huì)提升，在訓(xùn)練的時(shí)候消耗的計(jì)算資源也會(huì)降低。這個(gè)模型在不同的硬件上測(cè)試，基本上都能實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的加速。
類似于這種技術(shù)模塊，當(dāng)我們加入到NAS 搜索空間里面，再把芯片本身的效率元素加入到NAS里面來(lái)，這樣我們就可以提高模型的效率。
根據(jù)很多模型測(cè)試的結(jié)果，芯片設(shè)計(jì)者就都知道當(dāng)前的算法以及未來(lái)發(fā)展的方向，可以對(duì)他們下一代芯片和工具鏈進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化。每年都會(huì)有新的深度學(xué)習(xí)的模型和想法出來(lái)，這些模型有非常好的理論加速，但在當(dāng)前的芯片上往往沒(méi)有辦法直接實(shí)現(xiàn)出來(lái)——如果我們有一個(gè)社區(qū)，讓算法開(kāi)發(fā)者和芯片開(kāi)發(fā)者多溝通、多交流，就可以更早地讓這些芯片設(shè)計(jì)者把這些未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)考慮進(jìn)來(lái)，讓實(shí)際的加速盡可能接近理論加速。
我在2017年做了一個(gè)More is Less結(jié)構(gòu)。它的思想是，現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)卷積完成后，有40%的ReLU輸出為零，這樣ReLU具體值的大小是沒(méi)有意義的，于是我們想有沒(méi)有辦法用極少的計(jì)算定位出問(wèn)題。于是我們就為每一個(gè)卷積操作設(shè)計(jì)了一個(gè)配套的低功耗的卷積操作，這樣在理論上這個(gè)模型精度是沒(méi)有任何損失的，但是它的計(jì)算速度會(huì)大大提升。
當(dāng)前基本上所有AI的芯片都不支持這種架構(gòu)。如果我們通過(guò)開(kāi)放平臺(tái)讓算法開(kāi)發(fā)者和芯片開(kāi)發(fā)者更早地接觸、更早地交流，或者說(shuō)用一個(gè)經(jīng)典的模型去做測(cè)試，做一個(gè)未來(lái)有價(jià)值的模型的驅(qū)動(dòng)，芯片的設(shè)計(jì)將會(huì)更加有價(jià)值。這個(gè)成果對(duì)于推動(dòng)整個(gè)AI領(lǐng)域的發(fā)展非常重要，它體現(xiàn)了芯片和AI算法兩者相互融合的發(fā)展過(guò)程。
最后我做一個(gè)簡(jiǎn)短的總結(jié)，AI的使能和爆發(fā)都非常依賴基礎(chǔ)設(shè)施，作為主力軍的視覺(jué)計(jì)算更是如此。依圖提出了“算法即芯片”的思想，是視覺(jué)計(jì)算的核心驅(qū)動(dòng)力。當(dāng)我們要做一款A(yù)I芯片，首先要想清楚它的典型的應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)我們?cè)谛酒O(shè)計(jì)和未來(lái)的最前沿AI算法的發(fā)展趨勢(shì)有一個(gè)預(yù)判，這樣讓算法和芯片設(shè)計(jì)能夠相互優(yōu)化，協(xié)同開(kāi)發(fā)，同時(shí)又實(shí)現(xiàn)分層解耦。
依圖所承建的視覺(jué)計(jì)算國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)，將為視覺(jué)計(jì)算開(kāi)發(fā)者提供更加標(biāo)準(zhǔn)和高效的支持與服務(wù)，提升智能芯片、智能算法和智能產(chǎn)品的整體產(chǎn)業(yè)能力，打造開(kāi)放創(chuàng)新融合的生態(tài)，對(duì)于推動(dòng)整個(gè)人工智能的發(fā)展將會(huì)非常有價(jià)值。
「全球AI芯片·城市智能峰會(huì)」是雷鋒網(wǎng) & AI掘金志安防團(tuán)隊(duì)繼「中國(guó)人工智能安防峰會(huì)」、「CCF-GAIR視覺(jué)智能論壇」后，全力打造的又一大品牌活動(dòng)。
在上述三大論壇中，組委會(huì)先后邀請(qǐng)到了高文、Demetri Terzopoulos、權(quán)龍、華先勝、賈佳亞、孫劍、顏水成、田奇、程浩、張鵬國(guó)、浦世亮、殷俊、余虎、李子青、申省梅、王曉剛、楊帆、陳寧、溫浩、陳瑞軍、張永謙、肖洪波、胡大鵬等在產(chǎn)學(xué)兩界享有盛譽(yù)的權(quán)威專家。
論壇內(nèi)容圍繞「攝像機(jī)」這一介質(zhì)入口展開(kāi)，覆蓋AI安防產(chǎn)品、圖像與視覺(jué)智能算法、視頻芯片&服務(wù)器、投融資、商業(yè)模式等多個(gè)維度的主題，旨在打造業(yè)內(nèi)最完整的智能城市論壇體系。
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