李开复谈20年后的AI,崔宝秋论开源之道|MEET2021(25)

2022-10-16 来源:旧番剧
地平线联合创始人兼技术副总裁黄畅带来的话题是“软件2.0时代AI芯片的挑战”。
从2012年开始,深度学习,尤其是机器视觉开始一飞冲天,取得巨大的突破。
过去8年持续的提升,图像识别的精度不断的提升,同时它的计算效率越来越高。和8年前相比,我们今天只要用大约几百分之一的计算量就可以达到8年前做一个图象识别的精度,这是一个巨大的进步。
算法的进化速度甚至超过半导体的摩尔定律。每10到14个月,达到相同精度的计算量可以下降一半。
但很不幸这是以算法设计得越来越巧妙为代价的,而算法设计得巧妙会对计算架构提出巨大的挑战,尤其是传统通用的并行计算架构,比如说GPU架构,会使得整个计算效率相当的低下。
因此,在芯片设计领域,相关的处理器架构变得尤为重要,否则继续沿用通用计算架构会使更先进的算法无法高效运行。
所以地平线提出了一个新指标MAPS,即在精度有保障范围内的平均处理速度(Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed),针对应用场景的特点,在精度有保障的前提下,包容所有与算法相关的选择,评估芯片对数据的平均处理速度。希望以此为业界同行提供一个评估芯片AI真实性能的全新视角。
MAPS评测方法,关注真实的用户价值,将每颗芯片在‘快’和‘准’这两个关键维度上的取舍变化直观地展现出来,并在合理的精度范围内,评估芯片的平均处理速度。这个方法具有可视化和可量化的特点。
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