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CNCC 人物 | 深度學(xué)習處理器領(lǐng)軍人物 —— 陳云霽

本文作者: no name 2016-10-11 15:12 專題:2016中國計算機大會(CNCC 2016)
導(dǎo)語:傳統(tǒng)的 CPU 和 GPU 芯片在進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理時有嚴重的性能和能耗問題。陳教授研發(fā)在深度學(xué)習處理器方面的開創(chuàng)性工作,能大大優(yōu)化性能,并將能耗降低多個數(shù)量級。

CNCC 人物 | 深度學(xué)習處理器領(lǐng)軍人物 —— 陳云霽

陳云霽,男,1983 年生,江西南昌人,中國科學(xué)院計算技術(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,他擔任了中國科學(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)其實驗室,研制寒武紀系列深度學(xué)習處理器。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”、首屆國家萬人計劃“青年拔尖人才”和中國計算機學(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。他還作為負責人帶領(lǐng)科研團隊獲得了全國“青年文明號”和中央國家機關(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 歲進入大學(xué),24 歲取得計算機博士學(xué)位,令人印象深刻。他正在設(shè)計能深度學(xué)習的處理器,以優(yōu)化機器學(xué)習的基本模塊,這可能讓深度學(xué)習的功能未來在移動設(shè)備或可穿戴設(shè)備上實現(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)計師。龍芯是中國科學(xué)院計算所自主研發(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 的峰值計算能力達到 16GFLOPS。龍芯 3B 是首款國產(chǎn)商用 8 核處理器,主頻達到 1GHz,支持向量運算加速,峰值計算能力達到 128GFLOPS,具有很高的性能功耗比。

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

以深度學(xué)習為代表的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學(xué)習最重要的方法之一,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 芯片在進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理時遇到了嚴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)計了國際上首個深度學(xué)習處理器及首個多核深度學(xué)習處理器,能將深度學(xué)習處理能耗降低多個數(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算機體系結(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,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,我認為每一部手機都可以像谷歌大腦一樣先進?!?/p>

今年 7 月,中科院計算所與寒武紀公司提出了國際上首個稀疏深度學(xué)習處理器 Cambricon-X,相關(guān)工作被計算機體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域頂級國際會議 MICRO 2016(International Symposium on Microarchitecture)接收。自 2014 年中科院計算所的陳云霽博士(寒武紀公司首席科學(xué)家)、陳天石博士(寒武紀公司創(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)習處理器方向之后,深度學(xué)習處理器已經(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 并稱計算機體系結(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 的論文引用寒武紀團隊成員的工作來進行智能處理器的探索(分別來自包括 Intel、NVIDIA、佐治亞理工、UCSB 等頂尖研究機構(gòu))。

深度學(xué)習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)習的圍棋程序AlphaGo 甚至已經(jīng)達到了職業(yè)棋手的水平。稀疏深度學(xué)習可大幅度削減神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中連接數(shù)量,因此被業(yè)界廣泛采用。但其計算和訪存模式非常不規(guī)則,給相應(yīng)的芯片設(shè)計帶來了巨大的挑戰(zhàn)。寒武紀團隊針對稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特殊的計算模式和訪存特性,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)計算調(diào)度策略來實現(xiàn)稀疏深度學(xué)習的專用處理器 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 0.5 Tops/s,面積開銷僅為 6.38 平方毫米,稀疏深度學(xué)習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 的進一步學(xué)術(shù)探索。

此前,陳教授所在的中科院計算所還提出了國際上首個深度學(xué)習處理器結(jié)構(gòu)(與法國 Inria 合作完成)、國際上首個多核深度學(xué)習處理器結(jié)構(gòu)(與法國 Inria 合作完成),研制了國際上首個深度學(xué)習處理器芯片,提出了國際上首個深度學(xué)習指令集,多次獲得計算機體系結(jié)構(gòu)頂級會議最佳論文獎。Cambricon-X 的工作進一步夯實了中科院與寒武紀在深度學(xué)習處理器領(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算所官方新聞、陳云霽教授個人主頁)

福利放送:我們會隨機向贈送價值 2300 元的非 CCF 會員票,憑此票可以參加 19 - 22 日包括陳教授在內(nèi)的 16 位嘉賓精彩的特邀報告、30 個論壇及 50 場活動(除晚宴外)。報名請掃描下面的二維碼在公眾號后臺發(fā)送“CNCC”報名,我們會每天從報名者中選出一名送出門票~~

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