地平线联合创始人兼副总裁黄畅：做AI计算平台的地平线要有边界感|CCF-GAIR2019

本文摘要：的产品未来终将在各个层面上深刻印象地影响我们的社会生活，AI是环绕数据的计算出来和处置，特别是在是智能层面处置产生的。2025年，所有数据里将有多达25%是动态数据，其中95%以上是来自于IoT终端。到2025年，全球数据总量里有20%是与生产、安全性密切相关的数据。 我们如何更佳、更加慢、更加安全性地处置这些数据沦为重中之重。今天上午的专场是5G和AIoT，5G技术的产生使得边缘计算出来沦为一种有可能或是急迫的市场需求。

的产品未来终将在各个层面上深刻印象地影响我们的社会生活，AI是环绕数据的计算出来和处置，特别是在是智能层面处置产生的。2025年，所有数据里将有多达25%是动态数据，其中95%以上是来自于IoT终端。到2025年，全球数据总量里有20%是与生产、安全性密切相关的数据。

我们如何更佳、更加慢、更加安全性地处置这些数据沦为重中之重。今天上午的专场是5G和AIoT，5G技术的产生使得边缘计算出来沦为一种有可能或是急迫的市场需求。

对于5G技术而言，只不过它十分必须MEC多接入点的边缘计算出来，它是创建在5G基础上的最重要应用于，缺少这种应用于，5G技术的推展和普及是缺少拉力的，这句话英特尔也说道过。边缘计算出来不会密码AI物联网哪些核心难题？每辆自动驾驶车辆每天产生600-1000TB的数据，和2015年整个互联网产生的数据是一样多的，因为现在每辆自动驾驶车有十多个摄像头，好比一个激光雷达，摄像头都是高分辨率、高清、低帧亲率的。

边缘计算出来的核心难题是在于如何提升计算出来的可靠性，让它在离线时可以长时间运作，安全性、合规符合隐私的拒绝，任何数据必需经过脱敏处置才可以上传遍云端。数据传来传去，不管是有线还是无线，从成本功耗和技术的架设来看，成本并不较低，5G的技术虽然密码边缘的传送，大约几百米范围内的传送，没转变主干网的比特率，不会很大招揽数据网络，迅速不会在5G基站附近产生数据的堰塞湖，必需展开较慢的计算出来、处置。把里面十分有意义的部分上传遍云端，这是有效地的数据压缩方式。边缘计算出来也具备部署灵活性、高效协同的特点，最近有一个较为冷的词叫作“车路协同”，自动驾驶按照特斯拉的路径，依赖车本身的能力推展的话，这有可能也是L5级别自动驾驶的必由之路，坦率地说道，目前L4自动驾驶在现实环境中还要容许车辆运营的环境和地域，在所处的区域布局路端的改建，可以大大缩短自动驾驶投放规模化运营的时间，这里也能反映出有边缘计算出来在端上，比如说自动驾驶或是自律机器人的高效率协同。

低动态计算出来增加反应延后，对于自动驾驶来说毋庸置疑是适当的条件。传统只有一个末端、一个云，所有的数据都从末端到云上，5G的发展让边的计算出来沦为一个新的变量，只不过我们可以看见，边缘计算出来终将带给商业范式的切换，还包括现在的运营商、传统的设备商，只不过在边缘计算出来这块他们都看见蕴藏极大的商机，而里面技术的变革也不会十分深远影响，因为它兼备传统的末端和云侧的特点。

我们再行看一下AI普惠简化和民主化的背后，数据计算出来促成极大的能源消耗。荐一个例子，2017年全国做到过一个数据统计资料，全国有很多中小的数据中心，遍及在各处，比如在我老家贵州，那边水电、煤电很非常丰富，有很多的山洞，气候炎热尤其合适辟机房。2017年中小数据中心消耗电量比三峡大坝的发电量还多，等量的碳排放量甚至比民航中心的碳排放量多一倍，两倍于民航的碳排放量，这是很可怕的数据。

某种程度是中国，全国各地也在大规模修建数据中心，像Facebook在海底建数据中心，仅次于的数据中心将座落在北极圈，功率多达1000兆瓦。做到AI的企业，不管是做到算法、应用于、芯片的都要分担一些社会责任，未来不会有极大的AI计算出来市场需求，荐个例子，我们看Google前段时间说道，他们训练十分牛的模型，更进一步用NANS自动搜寻的技术，调用上千台GPU跑完两个月，去找了很好的结构，把机器翻译的模型，就是我们看见正在动态翻译成的模型引到淋漓尽致。

但是为了训练这个模型大家知不知道消耗多少电？替换成碳排放量相等于五辆小汽车一年的排放量，意味着训练一个模型训练一次。如果把模型部署过来展开推理小说，随着时间的快速增长，它的能耗是百倍、千倍的快速增长。

我们无法忽略享用GPU的集群训练、推理小说背后极大的能源消耗。我最近看见一个报导，人类社会这些年来没办法规避的是二氧化碳的碳排放量急遽减少，纳到几十年的范围来看，有人说道是在“自掘坟墓”，所以这是我们的社会责任。

地平线要做到什么？我们想要定义现实的AI芯片性能，这个和功耗、成本息息相关。传统的芯片性能，做到芯片很也的都告诉，PPA，Power Performance Aera，比如说一秒钟继续执行多少指令？现在较为主流的是，对于AI芯片每瓦有多少计算出来。（还有）TOPS/$。

将近10%是我们自己测量的，往往被DDR比特率Block寄居。我们获得TOPS/$的利用率，大约50%还是80%。我们还要看TOPS多大程度上转化成为AI的性能，典型的就是算法处理速度和精度，或是在单位时间内以低的准确度处置多少数据？这些东西加在一起才能获得确实的AI性能，TOPS产生多少AI的Performance，算法在系大大地演变、数据大大地减小，做到这么多的承压计算出来，能多处置多少数据？或是能提高性能多少？而器件的利用率，是由架构和编译器要求，架构和算法，把算法转化成为架构而言拟合的质量、序列和继续执行的模式，Performance是地平线注目的核心，我们的核心是算法演变、架构同行。

下面是算法的算法演变的时间轴，时间大大往行进，轻量化的算法超过更佳的精度，完全相同的计算出来量我们在提高精度和处置的速度，不能规避的是，我们把算法应用于在传统的计算出来架构上，传统的计算出来架构没充份考虑到计算出来的变化、算法在转变计算出来的模式，计算出来架构没考虑到好，算法带给计算出来模式的变迁不会明显上升。地平线努力做到需要更佳地预测、做到、自由选择未来确实最重要的AI算法的趋势，并且把算法、发展的趋势展开报废、带入到架构中，使我们预先将未来有可能沦为主流的，最有效地的算法提早考虑到计算出来架构中，这点十分最重要。头两年大量的AI处理器集中于优化3×3卷积，用看起来很幸福的方式做到，带给的后果是没做到算法的发展趋势，3×3的密集卷积正在被舍弃，未来的发展方式不会政治宣传过去拟合的发展模式。针对当前主流算法设计的计算出来架构，在目前算法较慢演变的时代里，等到你确实拿出来，一年两年以后很更容易被出局掉，就是因为低落的利用率。

传统的GPU用比较传统的方法做到，他找到新的算法部署上去以后也提高没法精度。我们特别强调算法和芯片的优化，顾及灵活性和通用性，第一要务还是执着淋漓尽致的能效比和性价比。

有很多东西要做到，并某种程度是算法和架构这两件事情，还有很多它们的编译器和外延。比如说架构设计必须考虑到未来最重要场景中的关键算法，我们要去实验、探寻、辨别，还包括也跟业界普遍的交流，联合定义未来最重要场景是什么、未来最重要的关键算法是什么。

产品驱动的思路展开灵活的架构递归，架构本身是一个设计，它可以像软件一样展开较慢的递归。计算出来架构的构建技术牵涉到到更偏软件的，现在较为风行的HLS技术，现在早已被大家用作较慢递归的架构，甚至芯片的模式，我们首重效率顾及灵活性，架构、算法和相连他们的编译器，比如说精致片上存储器、算子弹性张量核、模型结构调优、可编程流处置架构、算子芯片牵头优化、精简指令集设计，我是做到算法名门，我和架构师有很了解的辩论，我反感的表达意见是能让软件做到的事情尽量让软件做到，获取无与伦比的灵活性，这使得我们的编译器有相当大的空间做到先前的优化，甚至符合我们设计芯片上没看见的可能性，这一点十分最重要，在高速变化的场景中。这是一些明确的例子，左边的图是某种程度的两个芯片处置大图小模型，如果我们不做到专门的优化，按照较为传统的方式，类似于GPU的流处置，找到它的帧亲率200多兆，被DDR的比特率保证了，只有34%。如果我们通过大量的合并、多层融合，通过各种各样的强劲机制，各种各样的内部架构设计特点留下编译器极大的空间去优化，我们就可以把它的利用率提升到84%，帧亲率提升三倍，比特率上升了一个数量级。

我们的芯片面积较小，片上的存储和很多AI芯片的片上存储比起不是尤其大，甚至还是稍小的。正是基于十分软件的推展、驱动的设计，留下了软件、编译器极大的空间，让我们的硬件效率十分低。再行荐一个明确的例子，我们用芯片在City Scapes做到2048×1024，19类，像素级别语义拆分，200多瓦的GPU上可以做74.8%的精度，速度8毫秒，单芯片的功耗上百瓦，芯片面积400多平方，如果砍GPU不必的话，这个东西起码有100平方左右，考虑到各种方面，起码有效地的在100平方以上。这不会产生什么样的结果？图中展出的，同时做到检测关键点、拆分，而且一个芯片反对四路，这是我们的标准360度视觉感官方案，12个摄象头，4个鱼眼，8个长时间的，获取非常丰富的视觉与感官，这个早已是标准套件，是我们的Matrix自动驾驶计算出来平台，取得了很多奖，还包括CES等很多机构的奖，顺利引到海外头部的车厂，早已转入量产阶段，作为自动驾驶套件视觉感官的标准模组，这是十分顺利的产品。

GPU跑完这块东西，一块GPU一般来说搞不定，我们要用三块芯片，比GPU较低一个数量级的芯片、较低一个数量级的成本就可以解决问题这个问题。这是另外一个case，技术可以用作三维的建模，几乎视觉的建模，在十分低功耗做到动态高速的三维建模。

初看图的时候不会感觉是激光扫出来的图，前置摄像头看前面的画面，就像行车记录仪一样，可以对三维场景展开高精度的建图，这项技术我们和国外的厂商也在合作，早已转入规模应用于的阶段。前面谈了很多算法和芯片的变化，意味着有这些还是一种创造力，还必须让人更加便利地利用一起。软件开发是有质的变化，1.0时代我们更好是通过人们解读规则，把简单问题报废成很多子规则，通过差异化的模型叙述它，报废出去去解决问题。软件开发的时代早已变为数据驱动，只必须针对问题收集数据展开标示，只剩的事情，关于怎么报废、建模都可以转交机器学习，尤其是深度神经网络的模型、方法。

这个东西不会带给软件开发翻天覆地的变化。这是Reference，要接入主流的框架，针对我们的芯片去展开分析、高效的训练，测试、分析最后部署在我们的芯片上，这是一个对外开放的平台，还反对开源的方向。

数据、AI模型和设备构成一个闭环，这个闭环融合在一起高速的循环、较慢的前进AI的技术发展和商业化落地。我们常常会晤辨识好，什么是辨识好？芯片长年来讲做辨识好也十分无以，如果我们将工具链人组好，可以大幅度降低开发者的数目，减少开发者的时间，很大不断扩大开发者的规模。右边是传统工具链，只有专业的专家可以应用于一起，但它充足的灵活性、充足的底层，可以解决问题各种各样的问题，由于开发者人群有限，预见资源瓶颈在不够资格、有充足水平的AI研发工程师，左端是堵塞的SQL，它不能针对一些高频的专门场景展开打造出，它的应用于场景十分熟知，所以我们要寻找高的、门槛不低但是限于面充足甚广的研发模式，把这样的研发模式变为平台简化的工具赋能整个行业。

赋能万物让每个人的生活更加安全性、更加幸福是地平线的愿景，也是我们创办这家公司的想法。这张图从上面到下面可以看见碎片化的场景，智慧城市、智慧商业、自动驾驶、服务机器人、脑机模块，中间是多样的AI计算技术。从人的智能顺序可以分成感官、建模、预测、决策、理解，底下承托的是标准化的AI计算出来平台，有硬件、芯片、软件、工具链、标准算法。

地平线定位技术赋能，不摸数据，不做到应用于。我们获取超强高性价比的芯片，具备淋漓尽致的功耗与效率，十分对外开放的工具链和算法模型样例，我们注目自动驾驶和AIoT，同时也重新加入生态的开源社区，加快AI的赋能。这是我们新的明确提出的口号，“AI ON HORIZON”，我们期望打造出面向整个产业界的标准化AI应用于平台，赋能我们的客户，让AI的技术可以更佳早地普惠化、教化大家的生活，Journey Together是我们肃穆的允诺，谢谢大家。涉及文章：《车载智能计算出来基础平台参照架构1.0》公布，地平线手牵手主机厂助推自动驾驶落地手牵手理想，地平线如何为理想ONE打造出精准全车语音交互采访地平线牵头创始人 & 副总裁黄畅：AI 芯片的开发周期要能「摔上点」原创文章，予以许可禁令刊登。

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