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    深度 | AI芯片公司GTI創始人楊林談AI平民普及化之路

    瀏覽次數:發布日期:2019-03-06

    本文源于GTI聯合創始人Lin Yang (楊林,上圖右) 接受知名半導體網站Robin.ly記者Alex Ren的專訪,收錄于該網站的AI Talk欄目

    2017年4月,一村資本母公司華西股份(000936)向GTI出資449萬美元,持股比例為8.98%。在半導體領域,除了GTI之外,一村資本及其關聯企業還投資了領先的模擬與混合信號芯片供應商瀾起科技(Montage Technology),知名的垂直腔面發射激光器(VCSEL)供應商縱慧光電等。上述企業被一村資本所青睞,不但由于其在技術上的創新和優勢,更與中國向半導體生產和消費大國大步邁進息息相關。目前,一村資本已儲備了若干立志于向具備國際競爭力、掌握世界級核心技術、占領國際高端市場目標進發的項目和公司,其前瞻性布局已初見成效。


    楊林教授簡介
     
    GTI 的聯合創始人楊林教授畢業于復旦、清華,并在UC Berkeley獲得了博士學位。早年曾在 VLSI (Technology,Inc.)、Redwood Design、Cadence 任高級設計經理,他同時也是北郵、清華和復旦的、客座教授。
     
    1999 年他創立了Legend Silicon (凌訊科技),生產數字電視芯片;2017 年和 OmniVision 的 Founding Member 董琪一起創立了GTI,即 Gyrfalcon Technology,專業設計和生產 AI 芯片。楊教授在學術上也有很大的成就,他曾于1988 年發表了一篇很有影響力的論文,題為《Cellular Neural Networks Theory and Application》,該文獲得了 IEEE 的電路與系統最佳論文。自此之后,神經網絡CNN(Cellular Neural Networks) 就成為了研究熱點。

     
     
    海東青,飛行速度最快的鳥

    ALEX REN:
    楊教授創立了 GTI (Gyrfalcon Technology)這家公司,不知道楊教授能不能介紹一下為什么用Gyrfalcon這個單詞作為公司名?
     
    楊林:
    Gyrfalcon是一種大鳥,中國東北稱為海東青。是飛行速度最快的鳥類之一。
     
    ALEX REN:
    我感覺 GTI 過去一年發展得很快,就像猛禽一樣。不知道過去一年發生了什么事情?
     
    楊林:
    神經網絡大家都知道有過幾次發展。我剛到 Berkeley 的時候是 1985 年,那個時候趕上了上一輪發展浪潮。上一輪的時候因為 PC 才剛開始,通訊還在 Analog (模擬階段),就是模擬電話,當時神經網絡作為當時的下一代的計算工具也有很多人在研究,主要的研究方向是平行處理。
     
    當時我在 Berkeley 讀博士的時候做了一個Cellular Neural Networks(神經網絡)。我當時是用 Analog 實現的,就是用電阻電容和運算放大器,用 MOSIS,就是學校支持的電路工藝做出來的。當時也是主要是做的圖像處理,也就是漢字識別。
     
    神經網絡當時也遇到一些困難,實際上就是說怎么訓練這個東西,怎么學習。我們在讀 PhD 期間也弄了幾個特征,我們當時叫濾波器。現在大概如果要弄的話可以一下子弄幾百萬個,但我們那時候能設計出來幾個就不錯了,甚至那個時候尤其是做圖像處理的那些處理器的算法,比如說像邊緣識別,或者角識別,好多都被用人名命名了,包括 Berkeley 的一個教授叫 Canny,他設計的就是著名的邊緣提取濾波器。當然現在我們知道最有前途的方向是機器學習。
     
    ALEX REN:
    我知道您創立 GTI,應該是看到了一個很大的機遇,所以當這一波的人工智能起來的時候,您是看到了什么機遇?
     
    楊林:
    當時創立這個公司的初衷呢,就是感覺第一現在PC/電腦都已經放到手機上了,第二是通訊都已經做到第五代通訊了,而且目標就是 IoT(Internet of Things,物聯網)。人類可以通過語言交流,物連在一起很難交流。所以就需要賦予這個物體一定的感覺的能力和判斷的能力。這也就是所謂的人工智能要解決的問題。
     
    ALEX REN:
    所以您實際上是為了解決 IoT 的 Deployment (連接)問題?
     
    楊林:
    對。IoT 已經發展了多少年了,但主要就是為了連接。5G正在實施,現在急需的就是連接的產業化,受益于現在的計算能力,深度學習,也就是多層卷積神經網絡的機器學習的概念得以落到現實。
     
     
    機器學習將來會代替哪些人?
     
    ALEX REN:
    OK。那咱們創立這個公司一年,據說芯片已經出來了是嗎?大概做到什么樣的性能呢?
     
    楊林:
    我們這個芯片呢,當時瞄準的就是低成本,低功耗,高性能。高性能是必須的,因為這個要賦予智能,那么在高性能的情況下,怎么能夠降低成本,降低功耗,這個是我們主要的一個工作,得益于原來我做的模擬電路,從這個方向,我們達到了我們預期的目標。我們把它稱為卷積神經網絡加速器,是一塊通用芯片,將來市場起來了,根據真正的應用,我們會做不同的電路。
     
    ALEX REN:
    那主要性能是手機上面嗎,在什么芯片/平臺/終端上面?
     
    楊林:
    手機只是一個應用,還有安防識別的應用也很廣。就是這些 Video 的 Decoder,運算的東西它們都有。唯一沒有的就是怎么做深度學習加速,所以我們主要就是做這個。
     
    ALEX REN:
    非常有意思。所以你們選擇這個Inference(推理芯片)的原因,也是因為看到很多 IoT 在終端上面實現的大量機會。對吧?
     
    楊林:
    對。機器學習和推理的過程就是試錯,就是千萬次的試錯,但是它的 Cost(代價)是很大的,最后做成的芯片成本很高。而人工智能產業化呢,要解決省不省的問題,你用不用得起的問題,所以我們做這個東西的,目的是想人手一份兒,你可以,任何人都可以,我們現在講叫人工智能民主化。
     
    那這個就牽扯到剛才我說的,神經網絡和計算機的區分是什么。所以大家現在有個常用詞叫異構。異構的意思就是我和計算機不一樣,但是怎么個不一樣法?我個人認為,就是說神經網絡的記憶和運算是一體的。現在標準的計算機的架構,就是處理器,存儲器,中間還有個 I/O,叫接口,有這三個,是吧?我們現在做的這個東西是都放在一起的。正是因為這樣,我們才降低了功耗。
     
    我看現在好多 Startup(初創企業)在做的芯片呢,還是在用傳統計算機的概念,我的計算能力、傳輸能力、存儲能力,因為傳統架構就是這樣,最容易構建,你何苦去改呢?但我們認為將來的發展實際上屬于專用的結構。
     
    ALEX REN:
    我覺得您講的這個實際上就是邏輯上的不同,對吧?您看到 AI 時代來了之后,您覺得對整個半導體產業帶來些什么樣的變革。是不是感覺半導體行業又贏來了一個第二春啊?尤其是中國,開始有更多投資人開始投資芯片,這件事情意味著什么?
     
    楊林:
    很大的一個變化,但是我認為這個是時代的發展造成的。剛才你提到第二春,對我來講,這就是一個三十年河東,三十年河西。我當年在 Berkeley 讀書的時候,當時學計算機的人都是學硬件,現在大家都在學軟件,那么這一點呢,將來也會發生在學軟件的人身上——實際上機器學習將來會代替這些人。
     
    過去的這 30 年中國還是處于一個學習和跟蹤階段。尤其做企業的人呢,我聽了好幾個比較有名的老板說不要吃第一個螃蟹。那不要吃第一個螃蟹你怎么創新呢?但是這是適合當時中國國情的,因為你沒有那個財力,你犯不上去做這些事兒。但是現在不一樣了,你要想抄別人的,別人都還沒做出來呢!那就干脆自己去做這個事兒吧!


    做硬件,專利、標準化和應用平臺缺一不可
     
    ALEX REN:
    您之前創立了 Legend Silicon,現在又做這家新的公司,GTI,我不知道您從前面的經驗,學習到哪些方面覺得是可以把 GTI 做得更好?
     
    楊林:
    上次做數字電視那件事兒呢,有一個經驗挺重要,就是數字電視進入了產業化階段,沒有標準化是不可能產業化的。現在AI也就是這個問題——沒有標準化,大家都想標新立異,每個人想說我明天能不能再研究出來一個不同的,就是為了不同而去做事兒。那這個就不是產業化了,還是在科研的狀態。
     
    ALEX REN:
    OK。那這個標準化過程,您覺得現在在 GTI 的創業過程中也可以用這樣的流程嗎?我感覺 AI 是一個更加開放性的領域?所以這個您覺得也會像通訊,會像數字電視這樣,會有一些標準出來嗎?
     
    楊林:
    會,每一個行業都有。你比如說安防的 AI,就有安防的標準。智能家居的,肯定有智能家居的標準。每個都有,否則的話,老百姓說,你弄個智能鎖,每個都不一樣。因為這個東西就像洗照片一樣。你想想,剛出來照相機的時候,照照片的人,洗照片的人,用照片的人都是專家。老百姓根本不知道怎么回事兒,還得找專門的攝影師。后來變成什么呢,賣照相機的人就是賣照相機,賣膠卷的人就賣膠卷,老百姓照相玩兒,然后到店里邊去洗。一定得變成這樣的,這就是一個標準化。
     
    ALEX REN:
    GTI現在應該也還算是處于一個早期階段,對吧?芯片這個行業,您知道,都是一些大公司,Intel、Nvidia 這種,Qualcomm 這些大公司吧!您怎么看待 GTI 怎么跟這些大公司競爭呢?
     
    楊林:
    我在硅谷呆了 30 多年了,軟件的人現在都講究Open Source(開源),尤其是 AI,都等不及發在專業 Paper上,趕快先放在網上大家先看。硬件沒有,硬件全是專利。我們現在是結構性的不一樣,沒有那三個什么外存內存、處理器、I/O的,都在一起的。我們有這個信心,我沒有抄別人的,這就是我 30 年前自己搞的,30 年前在 Berkeley 申請了專利,2012 年專利失效的時候我們趕快接著申請。
     
    所以在 GTI,我們現在已經有 5 個核心基本專利,做芯片必須得有專利。沒有專利趁早別做。
     
    ALEX REN:
    OK。那咱們講了很多技術方面的東西和研究方面的東西。咱們 GTI 的一個商業發展的策略是什么呢。您覺得我們作為一個初創公司,做芯片本身就不容易。面臨這么多競爭,即使我們有基礎,接下來我們在商業發展上會采取什么樣的路徑?
     
    楊林:
    我認為產業化,讓大家都先能玩起來。大家都能玩,人才的問題就解決了。所以我們提供了一個普及化的平臺,讓一些開發人員很容易掌握這些工具,做這些開發,針對他所關心的一些問題做出些解決方案。
     
    我們的平臺叫“Plai”,音好像就是玩嘛 (Play),但是它的直接意思是 People Learn AI,因為 AI 并不是要解決一個高大上的就這么一個事兒,AI 是要方方面面的解決很簡單的事兒。
     
    我們最近在跟一家做 Baby Monitor的公司合作。小孩兒一哭,你馬上把媽媽的這個聲音錄在那兒了,起碼給他分散一下注意力,就不哭了。這就是很簡單的一個事兒啊,也不需要什么云,這個東西就可以做,你自己訓練。
     
    ALEX REN:
    您做了這么多年研究和工程,包括現在創業,您覺得未來幾年,比如 3 到 5 年,您自己的目標是什么。還有就是您覺得 GTI 未來 3 到 5 年的發展會是什么樣子?
     
    楊林:
    我們最近的這兩三年,就是要做一個普及的平臺,這是我們現在的目標。然后可能三五年以后呢,我們會覺得行業應用的人越來越清楚自己要干什么了,這個平臺很小,也很物美價廉,但是還是不夠專用,那進一步優化怎么辦呢?就是要做 ASIC,就是在做專用電路。然后我們就開始做 Vertical(垂直)的。針對某一個領域,比如說安防。
     
    前一段時間開了一個會叫Hardware Summit(硬件高峰會),我當時說什么叫Hardware,大家現在就認為就是Computer。但是實際上Hardware并不專門指計算機,Hardware就是能具體干事兒的一個東西,未來隨著人工智能方方面面的應用多了,各各方面都有,Hardware Design Engineer以后就不叫Hardware Design Engineer,可能叫Device Design Engineer。
     
    我的個人目標現在,剛才咱們不說了嗎,沒有 Hardware Design Engineer 了,所以我干脆先啟動一下。然后在這個時候由于我們的公司增長也很快,以后就要招很多人嘛,培養一些新的人,把這些事兒慢慢做起來以后呢,我也就退休了。
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