陳云霽，男，1983 年生，江西南昌人，中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員，博士生導(dǎo)師，CCF 會員，曾獲 2014 年度“CCF青年科學(xué)家獎”。同時(shí)，他擔(dān)任了中國科學(xué)院腦科學(xué)卓越中心特聘研究員，以及中國科學(xué)院大學(xué)崗位教授。目前他帶領(lǐng)其實(shí)驗(yàn)室，研制寒武紀(jì)系列深度學(xué)習(xí)處理器。他在包括 ISCA、HPCA、MICRO、ASPLOS、ICSE、ISSCC、Hot Chips、IJCAI、FPGA、SPAA、IEEE Micro 以及 8 種 IEEE/ACM Trans. 在內(nèi)的學(xué)術(shù)會議及期刊上發(fā)表論文 60 余篇。陳云霽獲得了中國青年科技獎、首屆國家自然科學(xué)基金“優(yōu)秀青年基金”、首屆國家萬人計(jì)劃“青年拔尖人才”和中國計(jì)算機(jī)學(xué)會青年科學(xué)家獎，入選 2015 年度《麻省理工科技評論》35 歲以下的全球最佳 35 名創(chuàng)新人士。他還作為負(fù)責(zé)人帶領(lǐng)科研團(tuán)隊(duì)獲得了全國“青年文明號”和中央國家機(jī)關(guān)“青年文明號”的稱號。 

《麻省理工科技評論》曾發(fā)文稱贊道：陳云霽 14 歲進(jìn)入大學(xué)，24 歲取得計(jì)算機(jī)博士學(xué)位，令人印象深刻。他正在設(shè)計(jì)能深度學(xué)習(xí)的處理器，以優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的基本模塊，這可能讓深度學(xué)習(xí)的功能未來在移動設(shè)備或可穿戴設(shè)備上實(shí)現(xiàn)。

陳云霽教授畢業(yè)于中科大少年班，后師從龍芯首席科學(xué)家胡偉武，曾任龍芯 3 號總設(shè)計(jì)師。龍芯是中國科學(xué)院計(jì)算所自主研發(fā)的通用 CPU，采用簡單指令集，類似于 MIPS 指令集。龍芯 1 號的頻率為 266MHz，最早在 2002 年開始使用。龍芯 2 號的頻率最高為 1GHz。龍芯 3A 是首款國產(chǎn)商用 4 核處理器，其工作頻率為 900MHz ～ 1GHz。龍芯 3A 的峰值計(jì)算能力達(dá)到 16GFLOPS。龍芯 3B 是首款國產(chǎn)商用 8 核處理器，主頻達(dá)到 1GHz，支持向量運(yùn)算加速，峰值計(jì)算能力達(dá)到 128GFLOPS，具有很高的性能功耗比。

10 月 22 日，陳云霽教授將參加 2016 中國計(jì)算機(jī)大會，并作為本次 CNCC 大會的特邀嘉賓發(fā)表主題報(bào)告《 深度學(xué)習(xí)處理器 deep learning processor 》。

以深度學(xué)習(xí)為代表的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的方法之一，在云端和終端都有非常廣泛的應(yīng)用（例如廣告推薦、自動翻譯、語音識別、圖像識別等）。然而傳統(tǒng)的 CPU 和 GPU 芯片在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理時(shí)遇到了嚴(yán)重的性能和能耗瓶頸。近年來，陳云霽教授所在課題組和法國 Inria 合作設(shè)計(jì)了國際上首個(gè)深度學(xué)習(xí)處理器及首個(gè)多核深度學(xué)習(xí)處理器，能將深度學(xué)習(xí)處理能耗降低多個(gè)數(shù)量級。相關(guān)工作獲得了 ASPLOS'14 和 MICRO'14 的最佳論文獎（亞洲迄今僅有的兩次獲計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)頂級國際會議最佳論文），并入選了 CACM 評選的研究亮點(diǎn)，引起了國際同行的廣泛關(guān)注。

陳云霽教授去年曾對《麻省理工科技評論》說：“5 年或更久以后，我認(rèn)為每一部手機(jī)都可以像谷歌大腦一樣先進(jìn)?！?/p>

今年 7 月，中科院計(jì)算所與寒武紀(jì)公司提出了國際上首個(gè)稀疏深度學(xué)習(xí)處理器 Cambricon-X，相關(guān)工作被計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域頂級國際會議 MICRO 2016（International Symposium on Microarchitecture）接收。自 2014 年中科院計(jì)算所的陳云霽博士（寒武紀(jì)公司首席科學(xué)家）、陳天石博士（寒武紀(jì)公司創(chuàng)始人和 CEO）與法國 Inria 的 Olivier Temam 博士（現(xiàn)供職于 Google）在 ASPLOS 2014 共同開創(chuàng)了深度學(xué)習(xí)處理器方向之后，深度學(xué)習(xí)處理器已經(jīng)成為 MICRO、ISCA、ASPLOS 和 HPCA 最關(guān)注的研究方向之一。

MICRO與 ISCA、ASPLOS 和 HPCA 并稱計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域最頂級的四大國際學(xué)術(shù)會議。MICRO 2016上有超過 1/7 的論文引用寒武紀(jì)團(tuán)隊(duì)成員的工作來進(jìn)行智能處理器的探索（分別來自包括 Intel、NVIDIA、佐治亞理工、UCSB 等頂尖研究機(jī)構(gòu)）。

深度學(xué)習(xí)是一類借鑒生物的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理模式所發(fā)展起來的智能處理技術(shù)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的圍棋程序AlphaGo 甚至已經(jīng)達(dá)到了職業(yè)棋手的水平。稀疏深度學(xué)習(xí)可大幅度削減神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中連接數(shù)量，因此被業(yè)界廣泛采用。但其計(jì)算和訪存模式非常不規(guī)則，給相應(yīng)的芯片設(shè)計(jì)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。寒武紀(jì)團(tuán)隊(duì)針對稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特殊的計(jì)算模式和訪存特性，提出采用一維稀疏表示、專用的數(shù)據(jù)訪問引擎和動態(tài)計(jì)算調(diào)度策略來實(shí)現(xiàn)稀疏深度學(xué)習(xí)的專用處理器 Cambricon-X，能高效處理各種類型的稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）。在 TSMC 65nm 工藝下，Cambricon-X 峰值性能可達(dá) 0.5 Tops/s，面積開銷僅為 6.38 平方毫米，稀疏深度學(xué)習(xí)速度相較于主流高端 GPU 提升性能 10 倍，能耗僅為其 3.4%。相關(guān)工作已于 2016 年 1 月申請國內(nèi)和 PCT 專利，此后 UCSB 也參與了 Cambricon-X 的進(jìn)一步學(xué)術(shù)探索。

此前，陳教授所在的中科院計(jì)算所還提出了國際上首個(gè)深度學(xué)習(xí)處理器結(jié)構(gòu)（與法國 Inria 合作完成）、國際上首個(gè)多核深度學(xué)習(xí)處理器結(jié)構(gòu)（與法國 Inria 合作完成），研制了國際上首個(gè)深度學(xué)習(xí)處理器芯片，提出了國際上首個(gè)深度學(xué)習(xí)指令集，多次獲得計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)頂級會議最佳論文獎。Cambricon-X 的工作進(jìn)一步夯實(shí)了中科院與寒武紀(jì)在深度學(xué)習(xí)處理器領(lǐng)域的國際領(lǐng)導(dǎo)性地位，也證明了陳教授在該領(lǐng)域的探索非常具有開創(chuàng)性。

（文章中部分資料援引中科院計(jì)算所官方新聞、陳云霽教授個(gè)人主頁）

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