更新时间:2024-10-26 11:55:01点击:
7月19日上午,清华五道口云课堂步入“在线大讲堂·科学大家谈”首场讲座,特邀2017年图灵奖获得者,美国工程院、美国科学院以及美国艺术与科学院三院院士,RISC-V基金会副主席以及RISC-V国际开源实验室(RIOS Lab)主任大卫·帕特森(David Patterson),带给主题为“计算机架构创意助力人工智能发展”的线上共享。清华大学宽聘为教授、RISC-V国际开源实验室继续执行主任张林兼任了本次讲座的特邀主持。 如果说数据是未来的石油,那人工智能(AI)则是充份获释数据生产力的核心引擎。
人工智能作为引导未来的战略性技术,世界主要发达国家争相把发展AI技术作为提高国家竞争力的根本性战略。我国不久前发布的2020年政府工作报告,明确提出要减缓新型基础设施建设工程进度,人工智能技术也名列其中。
作为一位首创了计算机体系架构黄金时代的大师,帕特森为我们介绍了人工智能的发展动态、前沿理念以及面对的挑战,并融合谷歌研发AI自定义硬件的顺利案例,从计算机架构创意的角度共享了推展AI技术发展的最重要思路,对于正在“攻坚”芯片设计与生产的中国电子信息产业也极具灵感意义。 帕特森回应,人工智能自上世纪50年代问世至今,各种技术流派层出不穷,机器学习(Machine Learning)流派中的神经网络(Neural Networks)借此脱颖而出沦为当下的主流。为了构建更佳的机器学习,就必须更好的数据和运算更慢的处理器。对于前者,云计算、物联网可以贡献海量的数据。
然而摩尔定律近十年来的上升却扯了后腿, CPU和GPU等标准化处理器的运算效能提高较慢,无法符合深度自学的市场需求。 “从计算机架构师的角度来看,唯一的解决办法就是为深度自学自定义硬件,这也被称作专用领域处理器架构(Domain Specific Architectures, DSA)。”帕特森说道。
而且这种新的架构要需要同时限于于云端和边缘端的计算出来。他回应,从研究的角度来看,这十分令人兴奋。
但是对于电脑制造商而言,生产并销售它们将不存在很多不确定性。 2013年,谷歌(Google)在著手为云端深度神经网络(DNN)应用于需求量的快速增长做到打算,于是要求研发自己的云计算硬件,并称作张量处理器(TPU),迄今为止早已发展到第三代。比起标准化处理器,这种自定义硬件的效能功耗比(performance/Watt)提高了大约50倍。
回应他评价说道:“在商业计算机产品中,哪怕只是10倍的性能提高都可谓凤毛麟角。” 与此同时,“边缘”末端也必须针对AI做到优化的自定义硬件。
于是帕特森教授在2010年明确提出并发展了第五代精简指令集(RISC-V)。他讲解说道,RISC-V 既可以用作云端,也限于于边缘末端。它几乎开源,具备安全性可靠、更容易拓展、模块化、非常简单提炼等优点。
RISC-V归整个全球性社区所有,并通过RISC-V国际协会来保持成员的管理,从而保证平稳的改版与递归。RISC-V国际协会目前早已有来自47个国家的多达588名会员,中国是其中最重要的成员之一,约15%的RISC-V的组织坐落于中国。 在谈及RISC-V国际开源实验室的全称“RIOS”时,帕特森说道:“我们的实验室叫做RIOS Lab并非无意间。
‘RIOS’在西班牙语中意为河流。为什么用这个名字呢?河流从土地汇集资源,并构成不足以转变大自然地貌的伟力。
这与我们竭尽在RIOS实验室身上的期望完全一致——即汇集世界各地的资源,将其汇聚为一股强劲的力量,转变技术路线图,塑造成幸福。” 涉及读者: 孟晓苏:用REITs持有人政府公共资产是应付中国金融风险的最重要手段 李礼辉:数字货币将转变金融业的竞争格局 低善文:面临防疫“新的常态” 如何评估疫情对经济重新启动的影响? 吕廷杰:期望银行在运营技术转型中寻找自己的竞争优势 正当理由声明:自媒体综合获取的内容皆源于自媒体,版权归原作者所有,刊登请求联系原作者并获得许可。
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