編輯：火柴Q、甲小姐 采訪、撰文：小青狐
設(shè)計(jì)：孫佳棟 微信公眾號：甲子光年(ID:jazzyear)
NovuMind（異構(gòu)智能）創(chuàng)始人吳韌的臉上常常露出一種“我知道他們都錯了”的微笑。
一個月前，在「甲子光年」采訪各大AI芯片公司時，吳韌曾透露，他們即將發(fā)布的芯片，性能將遠(yuǎn)超同行。
美國當(dāng)?shù)貢r間1月9日，吳韌如約在CES首次展示了其AI芯片NovuTensor系列首款demo。
吳韌稱，這是目前世界上唯一一款能實(shí)際運(yùn)行的、性能達(dá)到主流GPU/TPU、而性能功耗比大大領(lǐng)先的AI芯片——相比目前最先進(jìn)的桌面服務(wù)器GPU，NovuTensor僅使用1/20電力即可達(dá)到其1/2的性能。
他補(bǔ)充說：CES展示的僅僅是FPGA版本，等正在流片的ASIC芯片正式出廠，性能將提高4倍，耗電將減少一半。
值得注意的是，吳韌定義了芯片的新物種。
當(dāng)所有芯片設(shè)計(jì)者都在傳統(tǒng)二維矩陣結(jié)構(gòu)上“搭積木”時，吳韌推翻了傳統(tǒng)做法，直接從頭搭建了一套新的底層架構(gòu)：三維張量。
這種做法，舍棄了結(jié)構(gòu)上的大而全，以換取把深度學(xué)習(xí)的算力逼向極致。
此前，一些業(yè)內(nèi)人士曾向「甲子光年」表示，對NovuMind的技術(shù)路徑“看不懂”；吳韌自己也坦言，許多人覺得NovuMind很冒險。
但爭議并不影響吳韌的自信。
“我的芯片是最好的，”吳韌告訴「甲子光年」，“當(dāng)我們對AI了解得足夠深以后，我們敢做別人不敢做的決定。”
NovuTensor現(xiàn)場演示識別效果，每秒識別300張圖像
被忽略的第二個公式
真正的趨勢什么？吳韌的回答是：異構(gòu)計(jì)算。
在硅谷吃早餐時，他指了指桌上的果醬、餐具：“你信不信，以后這些小東西上可能都會有一個芯片。它們都將是智能的。”
吳韌在人工智能、尤其異構(gòu)計(jì)算方面經(jīng)驗(yàn)豐富：1990年赴美，先后任惠普實(shí)驗(yàn)室、CUDA研究中心首席研究員，AMD異構(gòu)系統(tǒng)首席軟件架構(gòu)師；2013年加入百度IDL，作為百度“杰出科學(xué)家”，率團(tuán)隊(duì)研發(fā)了世界最大的專為深度學(xué)習(xí)定制的超級計(jì)算機(jī)，刷新了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域記錄。
雷鋒網(wǎng)創(chuàng)始人林軍曾評價他：“高性能計(jì)算專家吳韌帶領(lǐng)他的團(tuán)隊(duì)殺到計(jì)算機(jī)視覺的圈子里，用他們從來沒有聽聞過的打法讓CV圈內(nèi)的人有不戰(zhàn)而降的恐懼。”
2014年的GTC大會上，吳韌提出一個公式：
“大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)+高性能計(jì)算=更高智能”。
這個公式后來出現(xiàn)在各大國際科技巨頭戰(zhàn)略宣傳的話術(shù)中。但吳韌告訴「甲子光年」，當(dāng)時他其實(shí)還寫下了第二個公式：
“大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)+異構(gòu)計(jì)算=成功”。
“大部分人都沒有認(rèn)識到第二個公式的重要性。”吳韌說，他們沒有認(rèn)識到，只有異構(gòu)計(jì)算，才能把深度學(xué)習(xí)的計(jì)算能力推到極致。
目前，AI芯片軍備競賽已白熱化，巨額融資，群雄逐鹿，AI芯片已迎來戰(zhàn)國時代（見甲子光年日前文章《芯片戰(zhàn)國時代》）。
所有人都在傳統(tǒng)芯片的矩陣結(jié)構(gòu)上做改造，只有吳韌不是。如果你很熟悉每一塊積木，你就沒必要在已有積木模型上新搭一塊，你可以推翻了從0做起，這樣才能逼近極致。
“對AI了解得足夠深以后，我們敢做別人不敢做的決定。”
于是吳韌動起了手術(shù)：完全舍棄二維矩陣運(yùn)算，采取3*3的獨(dú)特張量處理架構(gòu)，只處理三維的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算——這將大幅提高能耗比和晶片效率。
為什么這么做？
他評價其他玩家的思路：“當(dāng)你的上下游都在別人手上，你唯一的選擇就是滿足每個人的需求，設(shè)計(jì)變得大而全，浪費(fèi)了很多非常珍貴的資源。”
他口中“珍貴的資源”指芯片算力，當(dāng)你全盤皆顧，不敢舍棄二維甚至一維的計(jì)算方式，就束縛了將算力性能逼向極致的可能。
吳韌不愿這樣。
NovuMind自然也面臨照顧上下游不同需求的問題，而吳韌之所以敢割舍和聚焦，是因?yàn)樗_信：深度學(xué)習(xí)會成為主宰。
“這一輪的進(jìn)步，在我眼里就是‘結(jié)構(gòu)’，”異構(gòu)計(jì)算的核心思想，正是不同結(jié)構(gòu)的“術(shù)業(yè)有專攻”，“比如一些計(jì)算明明可以讓CPU做，為什么要占用深度學(xué)習(xí)的計(jì)算能力？”
他說，大部分人不敢只做深度學(xué)習(xí)，是因?yàn)樗麄冞€沒想清楚深度學(xué)習(xí)和人工智能的關(guān)系。說到這兒，吳韌再次露出一種“我知道他們都錯了”的微笑：
讓深度學(xué)習(xí)就做深度學(xué)習(xí)，別用別的東西干擾它。
NovuMind在CES 2018上展示的大屏截圖
每款A(yù)I芯片，總包裹在一系列數(shù)字指標(biāo)中走入我們的視野。
目前，每個玩家都能拿出一手漂亮的數(shù)字：比如每秒實(shí)現(xiàn)多少萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算，功耗多少瓦，實(shí)現(xiàn)多少存儲。
“哪怕是國外半導(dǎo)體行業(yè)最頂尖的記者，他還是愿意把這個東西歸到一兩個數(shù)字來描述，但這樣的評價沒有意義。”吳韌再次顯示了他對主流的漠視。
他打了一個比方：“一個樓可以住1萬人，但是你只修一個電梯，電梯一次只能裝8人，那這棟樓是住不滿的，你的電梯是限制。所以浮點(diǎn)運(yùn)算并不能說明問題，房間數(shù)是一個理論極限值，電梯沒設(shè)計(jì)好，人是進(jìn)不去的。回到芯片，就是你數(shù)據(jù)流不進(jìn)去，流不出來，光有計(jì)算能力是沒用的，所以現(xiàn)在所有人報的數(shù)字都是虛高。”
“我們?yōu)槭裁匆鲂酒渴且鉀Q具體問題，你不要浪費(fèi)。你單位時間或單位用電能解決多少問題？這才是正確的度量辦法。”
吳韌舉例，在計(jì)算視覺領(lǐng)域，要看檢測和分類的能力：每秒鐘能識別多少張圖像？每張圖像能檢測多少個目標(biāo)？
在功耗12w的情況下，NovuTensor每秒可識別300張圖像，每張圖像上，最多可檢測8192個目標(biāo)——相比目前最先進(jìn)的桌面服務(wù)器GPU（250W，每秒可識別666張圖像），僅使用1/20電力即可達(dá)到其性能的1/2；而相比目前最先進(jìn)的移動端或嵌入式芯片，相同用電的情況下，性能是其三倍以上。
這些指標(biāo)并不是他自豪的全部。“真正的不同，是我們的視界。我們是領(lǐng)導(dǎo)者而不是追隨者。”
NovuTensor現(xiàn)場演示檢測效果，超實(shí)時（延時小于15ms）每張最多檢測8192個目標(biāo)
學(xué)界一直有種聲音，說深度學(xué)習(xí)不一定是人工智能的終極解決方案，一部分人正在等待新的理論突破去取代深度學(xué)習(xí)。有人說，深度學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)處理小問題，人類智能則是小數(shù)據(jù)解決大問題。
但吳韌卻斬釘截鐵地告訴「甲子光年」：深度學(xué)習(xí)，正是人工智能的“way to go”，不太可能被新的東西顛覆。
進(jìn)入餐廳時，門口躍過一只松鼠。吳韌問我們：“為什么能認(rèn)出來這是松鼠？”
實(shí)際上，這是一種基于過往認(rèn)知經(jīng)驗(yàn)的“直覺”，而這正是深度學(xué)習(xí)的方法：
人類通過鉆研棋局、訓(xùn)練來獲得“棋感”，當(dāng)遇到類似情況就會做出本能的反應(yīng)；深度學(xué)習(xí)同樣如此，通過“見多識廣”，用大數(shù)據(jù)去訓(xùn)練“直覺”。
“愛因斯坦說過，真正有價值的東西就是直覺。”吳韌對深度學(xué)習(xí)的信仰，近乎一種審美的追求。
他說，大多數(shù)人都更欣賞一個由因果關(guān)系所解釋的世界，比如歐幾里得公理，牛頓定律，自然常數(shù)。大多數(shù)人期望世界是被少數(shù)清晰的底層規(guī)律“解釋”和支配的，但他卻更欣賞深度學(xué)習(xí)的“暴力美學(xué)”：
一個黑匣子，里面有海量的未知參數(shù)，通過幾近魯莽“力迫”的大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，這個黑匣子最終產(chǎn)生了表達(dá)一切的能力。
吳韌說這不是混沌和復(fù)雜，這里面有真正的簡單：
“如果深度學(xué)習(xí)能夠解決問題，所有的公式都沒法描述，但所有公式又都被包含，這才是真正的漂亮。”
NovuTensor能將普通電視轉(zhuǎn)化為8K超高清電視
吳韌在趨勢判斷、芯片設(shè)計(jì)上大膽、銳氣；與此形成反差的是，NovuMind CES的展臺相比其他公司布置得很簡單。
CES開幕當(dāng)天，「甲子光年」花了不少功夫才找到其展臺，場地不大、裝飾樸素，和旁邊幾家中國AI公司形成鮮明對比——吳韌似乎無心參與這場“陣仗競賽”。
在NovuMind展臺，最顯眼的是幾臺顯示器，演示著NovuTensor的圖像識別能力。
吳韌在CES 2018現(xiàn)場為觀眾講解
低調(diào)的布置和NovuMind目前的團(tuán)隊(duì)構(gòu)成有關(guān)，硅谷、北京兩地團(tuán)隊(duì)目前總共50多人，只有6人是非技術(shù)人員。總的來說，NovuMind是一家曝光度和PR手段都比較有限的公司。
吳韌承認(rèn)公司目前在人才結(jié)構(gòu)上的不平衡，他還顧不上太多別的事情，目前，他仍把主要精力放在開發(fā)核心技術(shù)上。他招人只看重兩點(diǎn)：第一，他要真正熱愛這個事情，要有足夠強(qiáng)的自驅(qū)力；第二，他要足夠聰明。
吳韌不太在意這個人之前的經(jīng)驗(yàn)：“反正都要教的。”他半開玩笑地說，他不在乎員工以前的公司牛不牛，“反正都沒有我們公司牛。”
從以往歷史看，吳韌挑人的眼光很不錯。他在百度的學(xué)生幾乎全部成長為國內(nèi)一線AI創(chuàng)業(yè)公司的中流砥柱。
從左至右依次為：孫剛 (Momenta研發(fā)總監(jiān)、2017ImageNet世界冠軍)、孔暢(商湯科技異構(gòu)并行計(jì)算部門經(jīng)理)、單羿(深鑒科技CTO)、吳韌、顏深根(商湯科技研發(fā)總監(jiān))、黨青青(百度)；還有一位吳韌的學(xué)生不在圖中：劉文志(商湯科技自動駕駛高級總監(jiān))
但在科技行業(yè)，如何吸引、留住人才是所有公司的難題。百度的這些學(xué)生仍與吳韌保持著很好的關(guān)系，但他們沒有一個人加入NovuMind，吳韌也沒打算游說他們，“他們已經(jīng)發(fā)展得很好了。”
要成就一項(xiàng)偉大的事業(yè)，需要極致優(yōu)秀的人才；而極致優(yōu)秀的人才，往往在第一天就會被所有對手盯上，并拋出巨大的誘餌。
創(chuàng)立NovuMind以來，吳韌在逐漸學(xué)會平靜地面對人才的來去。
第一次有人提出離開時，他經(jīng)歷沮喪：自己做的事這么牛，怎么會有人想走？慢慢地，他開始接受：有人來就有人走，這本是世間常態(tài)，并不會對誰特殊。他坦言：“流失率應(yīng)該說是不低的。”
當(dāng)「甲子光年」追問這種流失率的來源，吳韌將NovuMind描述為一艘飛速上升的火箭：每個人都在這里得到提升，而當(dāng)?shù)竭_(dá)一個高度時，有的人就選擇了離開——從NovuMind離開的人中，有人去了三星，負(fù)責(zé)與蘋果的移動端GPU競賽；有人去了新加坡，成為智慧國家整體負(fù)責(zé)人。
他們?yōu)槭裁床焕^續(xù)留下來，隨火箭飛往更高的地方？
吳韌搖搖頭：“這也是我的困惑啊。”
一個不可否認(rèn)的事實(shí)是，相比國內(nèi)AI公司估值的快速增長，僅在2016年下旬完成1500萬美元融資（由洪泰基金和寬帶資本領(lǐng)投、真格基金和英諾天使跟投）的NovuMind在這方面并不激進(jìn)。
NovuMind團(tuán)隊(duì)主要在美國，這是吳韌目前唯一比較擔(dān)心的地方：他害怕硅谷的慢節(jié)奏會讓公司跑得不如國內(nèi)同行快。
“我在這邊都是上床兩分鐘就睡著，到了北京要四分鐘，”吳韌苦笑了一下，“國內(nèi)壓力大啊。”
吳韌計(jì)劃在今年加速國內(nèi)團(tuán)隊(duì)的擴(kuò)張：除了北京分公司，深圳、廣州也納入考量。
然而，以目前人工智能人才的緊俏程度，擴(kuò)張意味著支出大大增加。而根據(jù)之前另一家AI芯片公司的估計(jì)，完成一款芯片的設(shè)計(jì)、流片、生產(chǎn)就需要1500萬美金——這剛好是NovuMind的A輪融資總額。
好在，NovuMind新一輪融資已基本敲定，第一款芯片的流片雖尚需一個多月才能完成，但客戶的訂單已經(jīng)有了——吳韌透露，今年芯片銷售一百萬片沒太大問題。
在本次CES上，NovuMind展示的是主要應(yīng)用于云端數(shù)據(jù)中心和開發(fā)系統(tǒng)的28nmFPGA芯片；正在流片中的28nmASIC芯片將主要應(yīng)用于終端的安防、自動駕駛；下半年推出的FinFET(16或14nm)ASIC芯片將作為主打，覆蓋全場景；到2019年底，最新工藝的ASIC芯片將推向市場，同時預(yù)計(jì)公司達(dá)到收支平衡，全部芯片銷量超過1000萬片。
“到那時，才能說我們奠定了自己的行業(yè)地位。”
吳韌承認(rèn)，自己擅長技術(shù)，不擅長商業(yè)。因此，NovuMind采取了合作的辦法：合資成立國內(nèi)首家人工智能消化內(nèi)鏡醫(yī)療科技公司「希氏異構(gòu)」，與華西醫(yī)院深度合作，并已經(jīng)完成3000萬元Pre-A輪融資。
與華西醫(yī)院的合作，能夠幫助NovuMind獲取豐富的醫(yī)療數(shù)據(jù)。吳韌說，許多國內(nèi)的公司，用800份、2000份病歷就訓(xùn)練出一個模型，準(zhǔn)確度根本不夠。谷歌做糖尿病和皮膚癌的診斷，用了10萬份以上的數(shù)據(jù)，而NovuMind做消化道疾病診斷用了20萬份數(shù)據(jù)。
未來，在各個垂直領(lǐng)域，NovuMind都可能采用合資公司的辦法，自己專注技術(shù)，在商業(yè)化上與他人合作。
“這是做技術(shù)的樸素邏輯，”吳韌說，“對于核心零部件，當(dāng)你比所有競爭對手做得都好，客戶就只能選擇你。英特爾如是，英偉達(dá)如是，NovuMind也將如是。”
骨子里，吳韌是個技術(shù)專家，而不是一位商人。他的自信最初來自技術(shù)天賦，如今也表現(xiàn)在對技術(shù)道路的堅(jiān)定上。
文革期間，上小學(xué)的吳韌就開始玩無線電：礦石機(jī)，一個晶體管，四個晶體管，七個晶體管，不同型號收音機(jī)一直往上做。1978年改革開放時，15歲的吳韌靠看電路圖造了一臺電視機(jī)，連殼都是自己做的——此前他從未親眼見過電視的實(shí)物。
回憶起這段往事，吳韌說：“只要我真正想做的事，就一定能做到。”
但在技術(shù)之外，總有事不受“聰明”和“認(rèn)真”的控制。
2015年6月，ImageNet主辦方宣布百度在ImageNet測試過程中作弊，違反規(guī)則，超過了每周2次的提交。百度隨后承認(rèn)了違規(guī)行為，團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人吳韌被開除。
吳韌的離開在業(yè)內(nèi)引起爭議，一部分人將其解讀成百度的“雙吳”（吳恩達(dá)、吳韌）內(nèi)斗。
商湯科技創(chuàng)始湯曉鷗曾仗義執(zhí)言：“實(shí)際上這段時間的結(jié)果并不是真正意義上的參賽結(jié)果，因?yàn)楸荣愂怯薪刂谷掌诘模园俣炔]有任何競賽中‘作弊’的動作。”
離開百度的吳韌說自己事后反而平和。隨后，他帶著妻子，踏上了地中海郵輪。他們在海上漂流了12天，全程不用手機(jī)，吳韌開始思考。
正是在那段時間里，他想好了接下來要走的路：
未來，智能將更多發(fā)生在散落各處的應(yīng)用端上，高效、節(jié)能的本地計(jì)算會呈爆發(fā)式增長，此刻正是一個窗口期。將來，AI芯片定會“Winner takes all”（冠軍贏得一切），但目前尚未有人占據(jù)主導(dǎo)地位。
他做出了判斷：這個領(lǐng)域一定會有新的巨頭崛起，用異構(gòu)計(jì)算做出真正屬于AI的芯片，NovuMind可能會贏。
兩年半后的今天，在硅谷，吳韌曾一邊開著快車，一邊告訴「甲子光年」：“前幾天開車太快，got a ticket（吃了張罰單）。”
他說他開車“不喜歡前面有人”，做事也一樣。
“開車是我最放松的時候，”他喜歡在開快車的時候思考，“開車是個直覺基本上能搞定的事情，我們的大腦是空出來的。”
我們的對話之中，吳韌多次說到了“直覺”。他對深度學(xué)習(xí)的直覺，對結(jié)構(gòu)的直覺，對趨勢獨(dú)辟蹊徑卻斬釘截鐵的直覺。
正是這種直覺，讓他敢于像一個擁有“棋感”的冠軍棋手一樣“押注”。隨后他想了想，糾正了這個說法：“直覺”一詞不夠準(zhǔn)確，實(shí)際上是建立在以往經(jīng)驗(yàn)上的“Educated Guess”。
AI芯片行業(yè)會否是異構(gòu)計(jì)算的天下，新的巨頭將如何崛起，如何變革商業(yè)——驗(yàn)證這個“Educated Guess”，需要一段不短的時間。整個過程，將牽動萬億級的產(chǎn)業(yè)，波及上下游諸多競賽之中的變革者和守舊者，并最終影響每個人的日常生活。
