谷歌架构大师获图灵奖 地平线BPU架构将量产
3 月 21 日,美国计算机协会(ACM)将2017年图灵奖授予斯坦福大学前校长约翰·轩尼诗(John L. Hennessy)和加州大学伯克利分校退休教授大卫·帕特森(David A. Patterson)。
图灵奖是计算机协会(ACM)于 1966 年设立的奖项,专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。这个奖项取名自计算机科学的先驱、英国科学家图灵(Alan M. Turing),是计算机领域的最高荣誉,有“计算机界的诺贝尔奖”之称 。
这两位大师此番获奖,是因为他们开创了一种系统的、量化的方法来设计和评价计算机体系架构,并对RISC微处理器行业产生了持久的影响。
RISC架构发明者——Patterson和Hennessy
David A. Patterson
David Andrew Patterson出生于1947年,现年71岁。
他于1969年从加州大学洛杉矶分校毕业,获数学学士学位。
1970年和1976年,他于加州大学洛杉矶分校分别获得计算机硕士和博士学位。
博士毕业后,Patterson在加州大学伯克利分校计算机系留校任教。
1994年,他当选美国计算机协会院士。2004年至2006年,任美国计算机协会主席。Patterson同时也是美国工程院、科学院的院士。
2016年,Patterson从伯克利退休后,加入Google Brain,正式成为TPU项目团队的高级研究员。
John L. Hennessy
John LeRoy Hennessy,生于1953年,现年65岁。
他于维拉诺瓦大学取得电机工程学士学位,于纽约石溪大学取得计算机科学硕士及博士学位。1977年, Hennessy加入斯坦福大学任教。
1997年,他被选为计算机协会会员。
1999年,Hennessy成为斯坦福大学第十任校长,直到他2016年辞职。
2012年,Hennessy荣获IEEE荣誉勋章。
Hennessy从2004年起便加入了Google董事会,并于 2007 年担任独立董事。
今年2月1日,Google母公司Alphabet任命Hennessy为新任董事会主席。
谷歌处理器体系架构大师斩获图灵奖,地平线第一代BPU芯片率先量产落地
目前,两位处理器体系架构大师都供职于Google。Hennessy曾参与设计MIPS架构,对处理器架构有着极为深厚的研究。今年2月1日,Hennessy新任Google母公司Alphabet董事会主席。
而Patterson同样在Google负责处理器架构研发工作。他于2016年加入了Google Brain,正式成为TPU项目团队成员。TPU是Google开发的一款AI专用芯片,主要用于提高人工智能计算任务的执行效率。如今,TPU的威力已为天下所知——AlphaGo背后就是AI专用芯片TPU的强力计算在支撑。
Patterson与Hennessy的合作意味着Alphabet将要在处理器体系架构上加大投入,AI芯片时代的大幕已然拉开。
地平线早在2015年创立之初就前瞻性地提出了要研发人工智能专用芯片,希望通过研发高性能、低功耗、低成本的处理器和算法软件,解决终端设备在本地的算法和计算问题,成为嵌入式人工智能的领导者。
为此,地平线提出自主研发AI专用处理器架构BPU(Brain Processing Unit),并规划了高斯、伯努利和贝叶斯的三代BPU架构。这比Google公开TPU早了将近一年。
地平线三代BPU架构规划
经过两年研发,2017年12月,地平线正式发布了第一代基于高斯架构的AI芯片——征程1.0和旭日1.0,分别面向智能驾驶和智能摄像头,为B端用户提供包含“算法+芯片+云“在内完整的嵌入式人工智能解决方案。
作为中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片,该芯片拥有高性能(一路1080P@30fps的视频输入,可对毎帧图像中的200个目标进行检测识别)、低功耗(典型功耗仅为1.5W)和低延时(小于30ms)的特点。
面向智能驾驶的征程1.0处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时检测与识别处理能力,可支持高性能的L2级别的高级驾驶辅助系统(ADAS);而面向智能摄像头的旭日1.0处理器,集成了国际领先的深度学习算法,具备在前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化的处理能力,可广泛用于智能城市、智能 商业 等场景。
随着芯片的量产流片,基于征程1.0处理器的ADAS和基于旭日1.0的智能摄像头即将量产落地,搭载地平线嵌入式人工智能芯片的产品真正走进人们的日常生活。
与此同时,第二代BPU架构已在FPGA上实现,基于第二代BPU芯片架构的自动驾驶方案已在今年年初的美国CES上展出,该方案具备强大的感知和预测能力,可以对交通环境进行360度的像素级语意识别,同时检测20个种类的物体并且精准确定每帧视频中每个像素点对应的属性;还能够勾勒出车辆3D边框模型以及人体骨架信息,预测运动变化和运动方向。此外,还支持8路摄像头同时输入以及多传感器融合,等等。目前,地平线也正在推动基于第二代BPU和FPGA的应用落地。
图灵奖获得者、现代计算机的奠基人Alan Kay曾说过一句对目前IT产业影响深远的名言——“如果你真的关注软件,就应该做自己的硬件”。出于这样的信仰,地平线颇具前瞻性地选择了一条软硬结合的道路,将算法和芯片进行深度整合,自主研发了创新的人工智能处理器架构BPU,希望以高性能、低功耗、低成本的嵌入式人工智能解决方案推动AI的产业落地。
在AI处理器架构大热的今天,谷歌的两位处理器架构大师获得了2017图灵奖,而地平线也在为实现自己“小目标”努力前行:到 2020年,地平线 BPU赋能上亿物联网智能感知终端;到 2025年,3000万辆 汽车 将内置地平线自动驾驶 BPU。