清微智能產品工程VP李秀東：可重構計算可以解決靈活性與算力兩大問題
【獵雲網（微信：ilieyun）北京】12月11日報道
12月10～11日，2019年度CEO峰會暨獵雲網創投頒獎盛典在北京望京凱悅酒店隆重舉行，近百位知名資本大咖，獨角獸創始人、創業風雲人物及近千位投資人與創業者共聚「新勢力·2019年度CEO峰會暨獵雲網創投頒獎盛典」。
峰會上，清微智能產品工程VP李秀東，以《可重構計算賦能AIOT》為主題分享了自己的觀點。
人工智慧時代發展日新月異，並且不斷在向APP端延伸，對能耗能效比要求日益增高。李秀東總結，智能晶元主要有三大特點：第一，具備靈活性和可編程性；第二，既能處理AI神經網路，又能處理傳統的AI計算；第三，具備高算力。只有擁有這三個特點才能滿足市場對晶元的需求。
那如何解決靈活性與算力這兩個問題？李秀東認為可重構計算是一個很好的路徑。李秀冬在接受獵雲網的採訪中就「可重構計算」做出了進一步解讀，他表示，可重構計算架構會根據不同的應用或演算法來配置硬體資源，將不同硬體資源的互連形成一個相對固定的計算通路，一旦配置完成，便可以在數據流的驅動下去完成計算。當演算法和應用變換時，再次通過配置，重構為不同的計算通路去執行不同的任務。
而對於未來重構如何賦能，李秀東給出了兩個方向，一，賦能萬物；二，李秀東認為將來的人工智慧晶元尤其在物聯網端既有推理，也要有訓練，並且應該有能力通過數據的執行，自動搜尋出來一套比較精確完善的神經網路，「這也是學術界目前發展最前沿的一個方向，目前在工業上已經開始進行研究結合。」
為了幫助創業者和投資人重新蓄力，2019年，獵雲網攜全新品牌「新勢力（New Force Summit）」亮相。本次峰會由獵雲網主辦，銳視角、獵雲資本、獵雲財經、企業管家協辦。
此次盛典上，獵雲網通過六個版塊分享創業者和投資人在智能製造、文娛、零售、醫療、教育、汽車等領域的啟發性的觀點和行業前瞻，圍繞多個維度，分享科技和產業前沿觀點，探討創新潮流趨勢、把握未來新方向。
以下為李秀東演講實錄，獵雲網整理刪改：
各位來賓，各位朋友，大家上午好！
剛才四位朋友已經講述了投資創業的方向以及應用，從他們的講述來看，我們可以總結出來兩個特點：第一，就是智能，所有的創業、所有的投資裡面都包含了智能這個概念，在目前人工智慧大浪潮當中，每一個創業者，每一個投資者，我們都無法逃離智能這個概念。這是第一。第二，可以看到每一個創業者的應用場景、數據都是不一樣的，這也是人工智慧非常大的特點，就是應用數據差異非常大，而解決他們這些應用的問題，用什麼來解決呢？我今天給大家演講的題目我們是人工智慧晶元，智能一切的基礎都是來源於晶元，有了人工智慧的晶元才能給我們帶來各種應用，各種演算法完美的解決。
在講可重構計算賦能AIOT之前，我先跟大家做一個做簡單的介紹，清微智能是初創型企業，2018年7月正式註冊，定位於可重構計算晶元領導企業，是提供短側晶元為基礎，向雲端延伸的解決方案。我們的技術來自於清華大學微電子所，從2006年開始研究到現在有13年的歷史，可以分為兩段，一段是2018年7月之前，主要在清華大學微電子所研究，我們取得一系列成果，包括國家科技發明獎、教育部技術發展獎、國家專利金獎，也包括國際頂尖論文。同時在國際低功耗競賽當中獲得了第一名的成績。這是我們在2018年之前。2018年的時候正式成立了清微智能，把可重構的技術進行產業化，去年7月份我們獲得了天使輪融資，融資規模達到近1億，包括百度戰投、分眾傳媒，也包括路總的投資。成立之後短短一年時間推出兩款晶元，一個是智能語音晶元（TX250），一個是智能視覺晶元（TX510），目前TX-26210在市場上銷售，主要是用於超低功耗，包括耳機、手機、智能穿戴的設備。510在2019年9月，在雲棲大會上做了發布。這是跟大家簡單介紹一下我們的歷史。
今天會大概從四個方面跟大家介紹一下智能時代的晶元需要什麼樣的晶元，用什麼樣的方法來解決晶元，將來晶元的發展方向是什麼。
從這張圖上我們可以看到人工智慧發展起來最開始是在雲端，但是在發展過程當中不斷地向下延伸，延伸到邊緣設備端，延伸到物聯網的每一個節點。在下延的過程當中帶來了非常大的變化，這個變化就是在物聯網終端，每一個終端節點，每一個邊緣設備，我們都需要AI，都需要AI算力，這樣的話在每個終端上都需要晶元完成算力的執行，完成演算法的應用，從這個圖權威的數據也可以看到，到2035年市場規模將會達到將近800億美金所以，物聯網晶元的市場有非常大的市場，有很大的機會在這個裡面。
有這麼大市場的晶元需求，但是智能晶元我們對它有什麼要求，或者它有什麼特點呢？我總結大概是三點：
第一，AI時代這個晶元要有一定的靈活性、可編程性。為什麼呢？大家可以看到人工智慧的發展每天都在變化，他的拓撲結構、權重數據、連接方式都在發生變化。你今天做了固定的晶元，明天訂單來了，可能無法支持。所以，要求人工智慧的晶元要有靈活性、可編程性。
第二，既能處理AI神經網路，又能處理傳統的AI計算。大家目前看AI的時候，大家一頭扎進神經網路的計算，但是實際上我們在做一個應用的過程當中，我們會發現除了神經網路的計算，還有其他很多通用的計算，我們在設計晶元的時候必須考慮神經網路與非神經網路兩者要同時支持。
第三，人工智慧晶元由於在不斷向APP端延伸，在每個物聯網節點或者邊緣設備它的能耗能效比要求非常高。所以，我們要求對人工智慧的晶元，要求它的算力高。
這樣的三個特點，用什麼樣的技術或者架構來解決呢？我們開始用CPU來加速，CPU是最靈活的處理器，可以執行任何程序。但是它的能效比不是很高。後來，我們又用了GPU或者CPU GPU，這時候能效比比CPU更高一些，在右端是FPGA與專業電路，這針對某一種神經網路能效最好，因為高效專用導致了靈活性差，導致了解決不斷變化的神經網路會有很多的問題。
在這樣一種前提下，大家開始尋找什麼樣的結構，能夠完美的解決靈活性與算力兩個問題？我們認為可重構計算就是一個很好的路徑。可重構路徑的提出不是人工智慧興起之後才提出來，是60年代就提出了。之所以最近比較熱起來，因為可重構計算解決計算比較密集的場景，最大的發揮它的能效。
前面講了智能晶元的需求用什麼樣的架構或者方法來解決，接下來我們給大家簡單講講可重構的原理。因為可重構是一個非常系統、非常枯燥的概念，我這邊會儘可能用一些生動簡單的語言讓大家理解什麼是可重構。
大家從動畫上可以看一下，最左邊相當於我們寫的程序與程序語言，右邊是硬體的執行單元。在左邊程序不斷執行的過程當中，通過編譯器形成配置流，配置右邊的配置，形成不同的硬體通路、硬體單元，這樣是數據流驅動，這樣的結構會帶來兩個好處，第一減少了傳統CPU當中的曲折的開銷，同時提高了能效比。
無論在美國國防研究局，包括國際半導體路線圖，科技部的立項，就是未來10-15年可重構計算的研究，列為研究第一項，也就是最重要的一項，可重構是非常好的路線，受到國際國內重點的關注。
一個處理器其實單純有硬體是不夠的，能夠比較方便的使用這個處理器需要全套的軟體工具鏈。清微智能在開發整個處理器的過程當中，也可以給大家提供一個完整的友好的工具鏈，大家從網路模型，從高層次語言到生成中間層，再到針對硬體結構的一些層的融合網路優化，最後形成硬體結合高效的執行流。
前面給大家講了大概可重構是一個什麼樣的原理，到底是什麼樣來運行。再跟大家分享一下可重構技術，清微智能做了哪些應用推廣。
這就是剛才提到的第一款智能與新晶元——TX210，超低功耗，面積非常小，準確說是1.9*2，應用場景在今天比較火的TWS耳機，包括手機，還有兒童手錶。值得一提在TWS耳機裡面，我們相當於是全球第一個單晶元智能晶元的提供商。而且這個銷量今年是很不錯的，我們完全可以達到4000萬。因為TWS耳機，大家都知道今年非常火，根據權威數據統計一年有1.5億對耳機的銷量，這是官方數據，還沒有包括後面的白牌，1.5億對，每個用兩隻，就是3億隻，而且TWS每六個月換一次，所以需求量非常大。X210應用的場景針對功耗比較敏感，同時便攜設備、物聯網設備，這是它的主要應用。
今年9月發布了TX510視覺晶元，不光支持視覺，也是支持語音，包括支持3D，目前它主要的應用場景用在智能門鈴、智能門鎖，包括智能支付的場景。同時510產品特點，也是針對功耗敏感、多模態、演算法變化比較快，同時也是單晶元的級別方案，客戶可以拿到晶元，我們提供完整的模組，包括結構光的模組，客戶可以即插即用，非常方便。
我們重點要講的就是支付的場景，目前晶元在和平頭哥合作，在螞蟻金服進行推進。馬雲講了一個事情，接下來的世界是一個看臉的世界，我們這張臉走到任何一個場合，就是我們的身份，無論是今天開會，或者進入銀行、超市購物，我們的臉代表唯一的識別號，代表我們的銀行卡，代表所有的信息。馬雲講了這句話之後在螞蟻金服花了30億推廣人臉支付的設備，而510在這個設備上將會降低親情設備的成本，目前設備在1200元左右，用上510解決方案之後大概在500元左右，這樣的話30億的資金可以推廣增加一倍得客戶，我覺得對互聯網來講是一個非常Fashion的數字。我們有一個投資人，我們也跟工業應用有合作。
前面講了可重構技術，以及以可重構技術打造的可重構晶元在市場上的應用，接下來跟大家分享一下接下來的時代可重構是如何賦能。
從公司角度來講，萬物賦能就是從小的、中的、大的，從物聯網節點到各個場景，可重構技術都有發展空間。因為可重構它的結構可以進行拓展，可以裁剪。
另外就是現在比較火的一個技術大家都認為是存內計算，可重構計算是系統架構，2019年的時候我們針對存內計算，把這些技術結合到新一代產品架構當中，也做出了一個產品的Demo，發布了2019年VISI上，我們可以把功耗降低的更多，儘可能賦能萬物。這是一個發展方向。
另外一個發展方向，我們認為人工智慧晶元不僅僅只有推理，而且將來的人工智慧晶元尤其在物聯網端既有推理，也要有訓練。第二，光有訓練與推理還不夠，將來我們的人工智慧晶元，應該有能力通過數據的執行，自動搜尋出來一套比較精確完善的神經網路，這也是學術界目前發展最前沿的一個方向，目前在工業上已經開始進行研究結合。
這就是我今天上午給大家的分享，謝謝大家！
