天数智芯李云鹏：数据驱动的春天即将来临|CCF-GAIR2019
；其 GPGPU 流片计划正在如期前进，据现有 PPA 数据表明，对比 Nvidia V100，不会有三倍的功耗比提高。而且，在6月中旬的斯坦福 DAWN Bench 深度自学推理小说榜单中，天数智芯的图像识别性能进帐第一，性能比此前榜单中展现出拟合的机构提高了30%，与华为、寒武纪、阿里云分列榜单前四方位。在大会演说完结之后，李云鹏拒绝接受了的专访，精彩内容摘录如下：：您仍然在特别强调全算力的重要性，您指出，天数智芯在这方面的优势什么时候能发挥出来？李云鹏：机会是留下有打算的人的。
天数智芯虽然 2015 年才正式成立，但在正式成立之前，我们也花上了很长时间来思维到底要做到什么。眼下，随着 5G 渐渐普及，数据大大积累，各行各业都必须从海量数据当中萃取自己所必须的、具备价值的数据。
在接下来两三年里将愈演愈烈数据驱动的“春天”，我们指出，天数智芯刚好跟上了这一波浪潮。：天数智芯将不会发售高性能云端 GPGPU Big Island，直说这是出于什么样的考虑到？李云鹏：如果是对一个没做到过芯片设计公司来说，这种自由选择认同是有风险的。不过，天数智芯不一样。首先，天数智芯有一支可以说道是国内唯一的原始高端芯片设计团队，具有非常丰富而原始的高端芯片产品研发经验和技术实力。
其次，天数智芯通过将要发售的边缘末端AI芯片EPU，将产品研发设计仅有流程切断，更进一步减少风险，提早取得市场对系统来为高性能云端芯片累积经验。：云端市场代表比较平稳的市场需求，产品递归的周期也不会更长，这不会对公司的营收产生影响吗？李云鹏：从某种程度上来说显然是这样，因为一款近期的服务器产品问世之后，一开始只不过没多大的销量。但研发周期长只不过是件好事，因为我们说道的平稳不是看某一个模块的平稳，而是整个系统，软硬件协同的平稳。
我大学第一堂课的老师，说道了这么一句话，“椅子来，钻进去，只想做学问”。在高端标准化芯片和基础软件的领域也是这样，必须长时间的投放也必须持之以恒的决意。
以下是李云鹏大会现场全部演说内容，不作了不转变本意的整理及编辑：谢谢各位，谢谢大会主办方，这是我第二次回到 CCF-GAIR 的会场，今天报告的主题是《海量数据时代的全算力》。什么是 Zettabyte Era？数据的总计超过一定体量，搜集、分析、运用数据必定推展社会的发展。
无论是 Collect、Organize、Analyze、Infuse 都会遇上这个问题。作为创业公司，什么是根本性的市场需求，我们的答案非常简单——随着数据体量大大减少、算法大大演变和递归，对数据的处置本身必须所谓的算力。那么，什么是算力？我们的产品是做到哪部分的算力？我们说道获取全面的算力，这个“全面”又所指什么？荐个例子，这张图片上有一辆赛车，无论是在北京二环驾车，还是在上海低架上驾车，车况、车流、天气情况都会与车辆的驾驶员速度密切相关。换句话说，汽车的引擎可以定义为硬件，整个路况、车流、天气和操纵定义为软件，从这个意义上来讲，只有软硬件的充份融合才能提高淋漓尽致的算力。
很多公司要么做到硬件、要么做到软件、要么做到 AI 的算法，只不过这对整个合作来说是十分大的 挑战，传统业界的递归升级大约必须花上十年的时间，硬件的研发周期相对来说以年为计算出来，而软件随着开源的发展，递归周期越来越快，软件平均值两周有相当大的递归，明确可以说道是以天为计算出来。有所不同领域有有所不同的专长，对天数智芯来说，我们在海量数据处置时代看见了自身发展的机遇，即为明确 AI 应用于获取适当的软件平台，同时获取淋漓尽致算力的硬件服务或是芯片的服务。
我们技术的研发逻辑是这样的：首先从软件算力紧贴，软件算力是什么？是如何利用软件来提高有数硬件的平均值算力。如今，天数智芯的中间件产品可以和市场上有数的任何一款开源计算出来框架极致因应，能在有数的硬件处理器上超过更高的处置效率。
随着中间件的发售和上层应用于的大大落地，我们也将发售适当的芯片产品，为有数的硬件产品和有数的系统解决方案获取光滑的、半透明的迁入。那么，我们如何做算力呢？行业内一共有三种方式：一是通过写出代码；二是通过中间件；三是自由选择基础的算子层级。
天数智芯就是自由选择了第三种路径，即所谓的基础软件层加快技术。因为，整个计算力受到多方面因素影响，不仅要面对处理器的问题，还要面对 I/O 的问题；不仅要解决问题机器越做越大，还要解决问题机器越做越多的问题，还包括新的标准化硬件大大地发售。在上个月的斯坦福 DAWN Bench 深度自学推理小说榜单中，天数智芯和另外三家国内企业分别为前四名，我们获得了第一名的好成绩，亚马逊是第五名。还有一个主要的问题关于 AI 芯片。
每当谈到芯片的时候，大家都会想起美国做发明者、日本把它做到小、中国把它做到低廉。而且，一谈及芯片，大家首先注目的就是量，没量做到什么芯片？谈及量的东西或者是有可能超过现象级的量，我讨厌用 Gompertz 曲线，上一个现象级的市场需求来自于手机。
关于全球晶体管市场的市场需求，从上图 2010 年到 2015 年的市场需求数据来看，我们将要面对半导体市场的快速增长大潮。市场上有各种各样的半导体公司，有成熟期的、有初创的。芯片的研发也有有所不同的研发策略，一般是根据市场需求和性能来要求研发的策略。
我们的 AI 芯片必须什么样的功能？过去两年大家都在说道摩尔定律早已敢了，CPU 解决不了 AI 大数据时代的问题，所以要用 GPU AI 芯片。Makimoto 对半导体的发展也有贡献，比如 Makimotos Wave。从 60 年代以来，半导体的发展无穷大标准化和自定义化。
如今早已是 2019 年，过去数年我们仍然在呼唤AI 芯片和高性能计算出来芯片，如果 Makimoto’s Wave 依然有效地的话，下一个波峰将是超高灵活性度构建的芯片，某种程度的标准化硬件也再次发生在 90 年代末期和 2000 年代中期的 FPGA 时代和英特尔时代。硬件的研发策略是要获取超高灵活性度的高性能处置芯片，这种情况下，市场上是不是同款芯片？ 天数智芯获取了很好的自由选择，除了做到计算出来以外，还获取一个原始的、可编程的标准性架构，为此针对当前风行的数据驱动型应用于，还包括 AI 算法本身做到专门的自定义和优化。我们的 IP 获取原始的灵活性度，我们针对有所不同的市场，不仅有云，还有边、末端，或是任何一个必须适当算力反对的地方，这是很最重要的定义。
天数智芯在过去三年的希望中，有数的数据在云端训练好可以用于边缘计算出来系统和平台套装，无缝的迁入至硬件末端。今天看见所有在试验车上运营的应用于，是基于 NVidia TX2，适当的 Iluvatar EPU 产品也将在近期公布，做原始的软硬件融合的客控系统。
关于Edge Cloud。5G 来了，我们的手机离基站越来越近了，但基站离数据中心还较远，大大产生的计算出来市场需求将不会向边缘末端涌进。边缘末端否不具备充足大的计算能力？为此我们也发售了终端芯片解决方案。
我的老东家是 Oracle。忘记2009 年 Oracle 把惠普的 CEO 马克·赫德讨过来，马克·赫德给中层召开的时候说道，你们知不知道任何一家数据中心卖惠普的产品，他的生命周期有多长？答案是20年。这就意味著数据中心持续的变化比较小。
对标 Nvidia V100，我们适当的流片计划正在长时间前进，据现有 PPA 数据表明，将不会有三倍的功耗比提高，就算是较为下一代的 V100 产品，天数智芯的 BI 仍然有 75% 性能提高。我们如何做到一款灵活性的算力芯片，因应开源生态和有数生态的软件，为整个系统获取承托？这是我们所谓协同设计的基础概念，如何 Meet In The Middle，两者之间否能融合？这个时候，物理学概念动态平衡 Dynamic Equilibrium 的有意思之处就反映出来了，天数智芯两方面（软件和硬件）的业务不具备动态平衡的特征，两者之间是可以互相切换的，换句话说，软件能为硬件递归，硬件能为软件变革提高获取协助。任何一个状态本身的此歧义彼上涨，软件多一点硬件就不会较少一点。我对 Steve Jobs 的书看得不多，但有一句话我十分有回忆——“I discovered that the best innovation is sometimes the company, the way you organize”（ 我找到最差的创意是系统的组织的化身， 即公司本身）。
当前时代非常适合创业创意，我们可以构建技术创新、市场创意、模式创意等，而作为一个公司本身最差的创意是什么？是如何系统化的组织。作为一家科技公司，如何的组织规划自身的产品，变为一个有活力的的组织是很有适当的。谢谢各位，这是我共享的内容。
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