陈云霁： 从龙芯1号 到寒武纪的跨越

第一财经日报 钱童心

[智能时代迟早要到来。每个时代都有其核心的物质载体，比如工业时代的蒸汽机、信息时代的通用CPU，智能时代也将会出现这个核心载体。公司未来想实现的是让人工智能芯片计算效率提高一万倍，功耗降低一万倍]

大约6亿年前在地质学上被称作“寒武纪”的时代，大量无脊椎动物在短时间内出现“生命大爆发”。如今，“寒武纪”这个名字再次被人们提及，它源自中科院计算所研发的人工智能芯片处理器的命名，意喻人工智能即将迎来大爆发的时代。

“寒武纪”8月获得了阿里巴巴领投的1亿美元融资，成为估值超过10亿美元的智能芯片领域独角兽公司。创始人陈云霁、陈天石兄弟俩也因此“一鸣惊人”，跃入公众视野。

目前寒武纪终端处理器IP产品已衍生出1A、1H等多个型号，在未来数年，全世界有数亿终端设备可望通过集成寒武纪处理器，来获得强大的本地智能处理能力。

陈云霁的目标是，让人工智能芯片计算效率提高一万倍，功耗降低一万倍。要实现这一目标，除了借助资本壮大快速发展自己，还需要陈云霁与陈天石俩兄弟继续长期以来的“双剑合璧”。

把AlphaGo装进手机

在8月底的中科院举办的一场名为“探索者”的创新大会上，哥哥陈云霁现身，和他同台的不乏德高望重的老院士，其中包括中科院生物物理研究所、上海生科院神经科学研究所研究员郭爱克院士，以及量子卫星首席科学家、中科大教授潘建伟院士。

陈云霁身穿印有寒武纪字样的白色圆领T恤，一身休闲的装扮，和硅谷的创业者并无两样。他腰间挂着工卡和钥匙，手里抱着电脑，一看就是不折不扣的理工男。坐在第一财经记者身边的中科大地球空间科学学院教授孙立广帮着解释道：“云霁是典型的科大人，他这身打扮不是不重视，科大人都是那么穿的，所以你们不要怪他。”

陈云霁以“制造机器大脑”作为他演讲的标题。这位早在2015年就入选《麻省理工科技评论》35岁以下的全球最佳35名创新人士的“天才少年”说道：“公司未来想实现的是让人工智能芯片计算效率提高一万倍，功耗降低一万倍。这意味着我们可以把AlphaGo这样的东西放到手机里，让手机帮助我们做各种各样的事情，甚至通过长期的观察和学习，真正实现强大的智能。”

之所以称其为“天才少年”，是因为陈云霁9岁就开始上中学，14岁进入科大少年班。弟弟陈天石也基本上沿袭了哥哥的成长路径。“我毕业后一直是做芯片的，我弟弟一直是做算法的，芯片加算法，就正好诞生了‘寒武纪’的人工智能芯片。”陈云霁告诉记者。

陈云霁是江西南昌人，父亲是电力工程师，母亲是历史老师。这也培养了兄弟两人“文理兼备”的特点。陈云霁痴迷历史，特别爱看书，不管是工程类的，还是历史方面的。如今已经是双胞胎的父亲的陈云霁认为，对于孩子来说，兴趣非常重要。

陈云霁爱打游戏。他颇为得意地告诉记者，自己大学本科主要“从事”《星际争霸》。但是也是在游戏中，陈云霁获得了芯片的灵感。他表示，非常乐于见到Facebook和谷歌的DeepMind等AI巨头训练机器，挑战《星际争霸》的人类玩家。AI研究者现在可以使用开放工具构建自己的模型，来应对《星际争霸》的技术挑战。

在创立寒武纪前，陈云霁在大学的最后一年，就参与了中国第一块通用CPU芯片龙芯1号的研制项目，这对他来说是一个光荣又难得的机会。

2002年，他如愿以偿来到了中科院计算所，跟随胡伟武研究员硕博连读，成为当时龙芯研发团队中最年轻的成员。博士毕业后，他留在了计算所。25岁时，陈云霁就已经成为8核龙芯3号的主架构师。

中科院计算所为中国计算机产业界和学术界培养了大量高技术人才，走出了联想、曙光等一批高技术企业，也是寒武纪科技的重要股东和产学研长期合作伙伴。联想创始人柳传志就曾是中科院计算所的一位研究员，后来他把其中的一个实验室变成了联想的前身。联想盈利后，对计算所的回馈非常大，还帮计算所建了新大楼。

从“龙芯”到“寒武纪”，陈云霁和陈天石瞄准了人工智能的生态布局。他曾这样解释自己的灵感来源：“人的大脑是已知世界中最智能的物体。如果能把大脑中神经元和突触数字化抽象出来，这样的数字化网络某种程度上可能就继承了人脑对信息的处理能力。”

不过虽然神经网络是智能处理的好方法，但目前通用处理器功耗高、效率低也阻碍了人工智能芯片发展。陈云霁解释道：“如果要用通用处理器搭建一个人脑规模突触的神经网络，可能需要建一个电站来给它供电。AlphaGo下一盘棋动用了1000个CPU和200个GPU，每分钟的电费就高达300美元，而网络规模只有人脑的千分之一。”

寒武纪AI芯片恰恰解决了这一问题——它能在计算机中模拟神经元和突触的计算，对信息进行智能处理，还通过设计专门存储结构和指令集，每秒可以处理160亿个神经元和超过2万亿个突触，功耗却只有原来的十分之一，未来甚至有希望把整个AlphaGo的系统都装进手机。

在陈云霁看来，制造出具备人类的智能的机器大脑，意味着人类将从繁琐的体力劳动和简单的脑力劳动中解放出来，而聚焦到创造性的活动中。这对于拥有一对双胞胎的陈云霁来说，可谓是能够解决眼下的燃眉之急。

中科院上海生命科学院神经科学研究所仇子龙向陈云霁调侃道：“如果有了你所期待的机器大脑，对你来说最开心和最不开心的事情是什么？”陈云霁幽默地回应道：“最开心的事情是有人帮我带孩子了，最不开心的事情，是自己没孩子带了。”

制造“机器大脑”

潘建伟院士问陈云霁：“既然机器能快速学习，那能不能直接把机器学到的东西复制进人脑？如果一台机器经过训练学到的东西，能不能复制到其他大量的机器中？”

对此，陈云霁表示，科学家现在在神经网络芯片中操纵的是虚拟的神经元，而不是真实的神经元，要将数据拷贝进人脑，目前还实现不了。不过，现在完全能够把一台已经学习过的机器复制到其他的机器中，而且这种复制的成本较低，是比较可行的节省成本的方法。

此外，针对特斯拉创始人马斯克近期提出的“人工智能和人类的共生体”（AI-humansymbiote），陈云霁认为，这种“人脑的数字化扩展”的外部设备现在还很难做到。他对第一财经记者表示：“这在技术上还非常难，现在人类只能复制大脑中一些比较粗浅的信息。”但是展望未来十年脑机接口的发展，他表示：“这倒有可能，现在很多人都在做这方面的尝试。”

对于人工智能未来发展的路径，陈云霁和陈天石都认为，随着社会逐渐从信息时代过渡到智能时代，人工智能芯片将是支撑智能计算不可或缺的载体。复杂的深度学习网络计算需求很高，需要有更多更强大的计算资源。

GPU是作为目前主流的人工智能计算平台，由于其基本框架结构并不是为人工智能所设计的，因此效率受到很多限制。而FPGA虽然迭代快，但从计算速度和能耗比来说，和专用的人工智能芯片相比仍然有差距。陈天石在近期接受采访时透露：“目前还有很多公司和高校也在引用跟踪我们前期的成果，研制深度学习专用的ASIC，比如谷歌TPU。”

他说道：“上个世纪以来，美国信息技术快速发展，涌现出Intel为代表的一系列伟大的芯片公司，驱动人类社会从工业时代过渡到信息时代。近年来，随着人工智能技术和脑科学的加速发展，以智能手机、智能驾驶、智能制造和机器人为代表的智能技术开始逐渐成熟。人类社会正处于从信息时代到智能时代的拐点，芯片的使命将从信息时代的计算转变为支撑机器智能。而寒武纪正是能够担当起这一光荣使命的公司。”

不过英伟达一位专业人士对第一财经记者表示：“寒武纪和英伟达的芯片没有很强的可比性，因为它是为专门目的而设计的集成电路（ASIC），就好像谷歌的TPU芯片就是为Tensor-flow设计的，会有局限性。而英伟达的GPU具有更大的宽展性，能根据不同的应用需要编程，为不同的算法优化，也能经得起技术升级的考验等。”

事实上，由于定制化、低功耗等好处，ASIC正在被越来越多地采用。以目前火爆的比特币“挖矿”为例，过去都是采用英伟达的芯片，但是英伟达的GPU有一个致命的弱点，就是耗电非常大，“矿工”需要为此支付高昂的电费，这笔费用会稀释他们的利润。为此，比特币“矿工”开始越来越多转向ASIC专用集成电路，这是寒武纪这类公司的机会所在，另一方面也是对英伟达GPU的威胁。

踏上商业化征程

人工智能当前迅速发展，很大程度上得益于深度学习带来的提升。深度神经网络意味着庞大的计算量，快速迭代需要提速。而作为人工智能和新的神经网络芯片，除了目前集成了百万神经元的IBM类脑芯片TrueNorth，寒武纪的人工智能芯片DianNao也被列为先进的芯片之一。

但是，神经网络芯片要走出实验室，进入市场应用并不容易。卷积神经网络之父、Facebook人工智能实验室（FAIR）主人YannLeCun就曾对IBMTrueNorth发表消极评论。

对此，陈云霁两年前接受采访时就表示，神经网络处理器处于“春秋战国”时期，这个新兴领域和通用CPU不一样，不存在太多历史积累上的差距。“相反深度神经网络处理器中国做得还是最早的，完全有领先的可能性。”陈云霁说道。上个月底，当第一财经记者问道，寒武纪的芯片未来会在哪些行业得到实际的应用时，陈云霁明确表示，未来一两个月就会有答案。

9月2日，华为在德国IFA展上重磅发布全球首款麒麟970移动计算平台。虽然没有公开宣布，但其背后的AI芯片就是来自寒武纪。华为一名高层向第一财经记者表示，华为海思和寒武纪确实是在合作开发。另有媒体爆料，麒麟970整合NPU（NeuralProcessingUnit，神经处理单元）的构想早在五年前就已经开始酝酿。

针对与华为的合作，陈云霁虽然没有正面回答第一财经记者的问题，但弟弟陈天石曾透露了寒武纪芯片的市场商业化推进：“主要是两方面：一是终端，二是云端。终端产品就是手机、智能眼镜、手环等，需要芯片去识别图像、影音和文字。而在云端，像科大讯飞、曙光这样知名的云端客户，都已经是寒武纪的客户。”

而陈云霁则坦言：“智能发展到现在，算法上的进步很多，也能解决很多实际应用中的问题，比如模式识别。但这和人们所期望的振奋人心的智能还存在很大的距离。”不过他认为，硬件的研究，尤其是神经网络芯片，对于人工智能进步，尤其是对于高级智能能力的实现，会有关键的作用。

寒武纪有一个非常洋气的英文名字，叫Cambricon。但是相比来说，寒武纪芯片的名字却是以非常直白的拼音DianNao来命名代号，读起来就是中文拼音的“电脑”，有这个接地气的名字，还要感谢一位法国人。

陈云霁表示，神经网络处理器这个课题是个中法合作项目，最初他们想起一个类似于“Electricmachine”或者“ElectricBrain”的英文名字。但是当时团队里一位法国人，来自法国国家信息与自动化研究所（Inria）的研究员OlivierTemam就向他们建议称，与其取一个平淡的英文名字，还不如反其道而行用中文的拼音来命名，这样对外国人来说是“外语”，他们反而会觉得十分“洋气”。

令人惊讶的是，寒武纪团队成员的平均年龄只有25岁，但是他们中的大多数人都已是芯片设计开发和人工智能研究的“老司机”了。很多骨干成员在校期间已开始从事相关领域的工作。

咨询公司Tractica的预测数据显示，到2025年，与人工智能相关的深度学习芯片组市场收入，将由去年的5亿美元飙升至122亿美元的规模，复合年均增长率超过40%。

“智能时代迟早要到来。”陈云霁表示，“每个时代都有其核心的物质载体，比如工业时代的蒸汽机、信息时代的通用CPU，智能时代也将会出现这个核心载体。”

存储器价格为何居高不下？

存储器价格持续上涨的问题比许多人想像的更复杂...

根据市场分析师表示，动态随机存取存储器(DRAM)和NAND的价格正居高不下，而且预计还会更进一步攀升。许多人认为目前的存储器市场情况只是暂时的供需不均衡。或者，他们预期当3D NAND快闪存储器(flash)的制造趋于成熟后，就能解决目前的市场情况。然而，以DRAM的市况而言，没人能知道DRAM供应何时会改善。

从需求面来观察，虽然一些细分市场正在成长，但并未出现杀手级的应用或是特别繁荣的细分市场。因此，问题应该就出在供应面。

据美光(Micron)表示，2017年DRAM供给位元预计成长15-20%，可说是近20年来最低的位元成长率(bit growth)。较低的位元成长率，主要源于DRAM微缩限制。市场上有好一段时间都没有任何有关DRAM微缩的消息了。当供给位元成长低于45%时，这就是一个卖方的市场了。因此，DRAM的寡头垄断、低位元成长率，以及制造扩张迟缓，导致长期的供应吃紧。最终，可能只是DRAM的价格持续增加，而供应面却不会有任何改善。

NAND市场竞争激烈。基于3D NAND将大幅提高生产力的市场预期，所有的NAND厂商都投入了数十亿美元于3D NAND制造。因此，供应过剩预计将持续一段时间。然而，这种期待只是一种假象。3D NAND的制造比先前所想像的要困难得多。目前，几家NAND供应商都得使劲地推出3D NAND。

许多分析师预计，大约在2018年底，当64层和96层3D NAND快闪存储器的制造趋于成熟时，市场供应吃紧的情况将会缓解。因此，明年将会有足够的NAND供应吗？如图所示，平面NAND的横向微缩(即摩尔定律)以2的N次幂方式呈指数级增加位元单元。相对地，3D NAND的单元层数(即垂直微缩)则线性增加位元单元。目前，根据摩尔定律，平面NAND符合位元单元的指数级需求成长。然而，平面NAND面对微缩限制，3D NAND仅以线性位元成长率，将难以达到市场的需求。

64层3D NAND最终将达到与平面NAND平价。对于双倍和四倍的存储器容量，3D NAND应该分别有128层和256层。考虑到长期累积的产量损失、制造困难和低晶圆产出效率，超过64层的存储器容量扩展对于3D NAND来说是一大挑战。如果3D NAND在第1层达到与平面NAND平价，那么垂直扩展记体容量就会更容易多了。

如同所讨论的，存储器价格较高不再只是因为供需失衡。从现在开始，我们很难看到存储器价格降下来，因为存储器价格如此之高，主要源于存储器元件的微缩限制。很讽刺地，存储器供应商却以这种存储器微缩的限制来赚大钱。从2017年上半年的前五大半导体供应商排名来看，其中有三家就是存储器供应商。例如，海力士(SK Hynix)和Micro极其仰赖于DRAM，因为这两家公司的营收分别有75%和65%都来自DRAM市场。

目前，买家掌控了存储器价格，并将存储器产品视为商品。如今正是存储器供应商的黄金时代，高昂的存储器价格将成为买家的负担。没错，由于存储器微缩的限制，存储器将成为卖方市场。我们如何找到可解决高存储器价格的解决方案呢？在2016和2017年，如ITRS和IRDS等技术开发蓝图强烈建议为连续的电晶体微缩采用全包覆式(GAA)电晶体与单片3D (M3D) IC，从而降低制造成本。因此，客户应该主动寻求利用‘GAA + M3D’的超低成本存储器元件。否则，客户将会为存储器元件付出更多的费用，而如此高的存储器价格也将会为大部份电子装置和系统带来问题。

编译：Susan Hong

(参考原文：Why Memory Prices Are Heating Up，by Sang-Yun Lee, CEO of BeSang Inc.)

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IDC：PC显示器"跌跌不休" 曲面屏、电竞与电商成救市三主力

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报告显示，独立显示器的下跌尤为显著，2017年第二季度出货量为412.8万台，同比下跌16.9%，而捆绑式显示器出货量则为368.7万台，同比下跌8.3%。受季节性因素影响，商用市场相比第一季度环比上升7.6%，但市场表现仍不及去年，商用与消费类显示器第二季度同比分别下降12.1%与14.4%。

西部数据公司旗下品牌HGST?参加华为全联接大会2017 展示以“驾驭数据的力量”为主题的数据解决方案

今日，作为此次华为大会的合作伙伴，西部数据公司旗下品牌HGST?参加在中国上海举办的华为全联接大会2017，展位位于上海新国际展览中心N4馆#A2展位。

如今数字化正在迅速改变商业形态和人类生活。云端已成为数字化转型的关键引擎，企业必须快速行动起来把握机遇并应对挑战。华为全联接大会2017以“Grow with the Cloud”为主题，与来自全球的产业商界领袖、合作伙伴、商业智囊一道，共同探讨如何通过数字化实现新增长。

围绕“驾驭数据的力量”主题，HGST?推出数套现场展示方案，展现品牌在新兴工作负载领域——如智能家居、车联网，云存储和混合数据中心等方面，对数据存储、移动社交、数据安全的领先技术。同时也表现出HGST?对大数据、云计算及物联网领域的客户需求和市场机遇的深刻理解与洞察。

SENSOR CHINA 2017：国内热门物联网应用创新案例和商用程度大检视

由中国传感器与物联网产业联盟和上海科技会展有限公司主办，将于9月10日~13日在上海举办的 2017中国（上海）国际传感器技术与应用展览会（以下简称“SENSOR CHINA”），一如既往专注于传感器技术的发展动态及其与物联网的融合应用，本届展会特别策划的全国物联网案例展区十分引人注目，来自全国各地的22家公司将展出近30款商用案例，覆盖从数据采集到传输通讯、从操作平台到终端应用，囊括智慧城市、智慧交通、智能工业、智慧安防、智慧物流、智能建筑、智能家居和智慧医疗八大应用领域，为观众全方位呈现当前最热门的物联网应用，而且所展示的案例商用化程度之高更将刷新业界的认知。

美国互动安防：ADT仍位居榜首，Comcast挑战Vivint争夺市场第二

ADT在北美的互动安防用户近期超过200万，而Comcast用户数超过100万，挑战Vivint第二名的市场位置。前三名B2C服务提供商占所有用户数的43%。Strategy Analytics最新发布的研究报告讨论了近期的行业排名，并重点指出竞争对手需要采取的行动，从而让增长和投资回报潜力最大化。

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