11 月初，2020 年度国度科学技艺奖赏名单揭橥，陈云霁主办的「深度练习治理器系统组织新范式」项目得到国度天然科学奖二等奖。

　　该获奖项方针插足人均来自中国科学院计划技艺商量所，除了陈云霁商量员，又有陈天石商量员、杜子东博士、孙凝晖院士与郭崎商量员，可能说纠合了人为智能与高本能计划双范围的两派老手。

　　计划机范围无人不知：陈云霁与陈天石等人开采出国际首个深度练习治理器芯片寒武纪 1 号，惹起环球周围内的广大眷注，陈云霁与陈天石也以是被国际科学顶刊 Science 刊文评为 AI 芯片的「前驱者」。

　　古板上以为，治理器芯片的商量改进方向「从无到有」的创造系列。而此次计划所团队的任务得到的是治理器芯片范围史书上首个国度天然科学二等奖。国度天然科学奖是中国五个国度科学技艺奖之一，授予正在根柢商量和行使根柢商量中阐明天然气象、特色和纪律、做出庞大科学发掘的公民。

　　以是，AI 科技评论第有时代干系了陈云霁自己，就本次获奖项目与深度练习治理器的联系商量实质与陈云霁教员实行了较为深刻的换取。

　　据陈云霁先容，他们本次得到国度天然科学奖二等奖的项目要紧是从表面上阐明晰深度练习算法正在硬件上实践的共性基础纪律，从而变成了深度练习治理器如许一种系统组织新范式。

　　比如，他们发掘深度练习正在计划上的五个最基础算子：向量、矩阵、隔断、非线性函数与排序。宛如笑高拼插件，基于这五个算子策画出的深度练习治理器，可能治理成千上万、不时演进的深度练习算法。这为自后者正在深度练习治理器对象发力做出了首要的指挥效力。

　　别的，陈云霁先容，这十多年来，他们要紧正在做两件事：一是开采深度练习治理器帮力人为智能计划，二是反过来，用人为智能手腕指挥芯片的策画，该对象也日益受到学者们的眷注。

　　AI 科技评论：能否先容一下此次获奖项目（「深度练习治理器系统组织新范式」）的商量布景？

　　陈云霁：人类社会入手下手渐渐进入智能时期，此中最中心的技艺之一即是深度练习。深度练习对计划量的需求很是大，由于内部的模子往往是一个大范围的多层人为神经收集。通常来说，模子的范围越大，层数越多，潜正在的表达本领就越强。某种旨趣上来说，计划量与智能水准之间的闭联是正联系的。那么，这就带来一个题目：古板的芯片不愿定适合深度练习的计划形式。因而咱们提出了深度练习治理器如许的新系统组织范式，用来应对深度练习的工作。

　　所谓「范式」（paradigm），即是「受到广大承认的形式」。比方说，CPU（中间治理器）即是一种范式，有良多企业参照 CPU 这个范式做出了各式各样的 CPU 来。GPU（图形治理器）也是一种范式，AMD、英伟达也是凭据 GPU 这种范式去策画 GPU 芯片。咱们提出来的深度练习治理器，也是一种范式，大师可能参照这种范式去策画各式各样的治理器芯片。

　　AI 科技评论：深度练习治理器是您与陈天石教员协同提出来的，简略正在 2014 年前后。这个项目也是因循了当时的商量吗？

　　陈云霁：对，是一脉相承的。最入手下手咱们是策画了一个整体的深度练习治理器组织，比方 2014 年的 DianNao，是咱们跟法国 INRIA（法国国立计划机及主动化商量院）团结的。但一个架构背后的基础纪律与范式是什么？即是咱们这个项方针功勋。雷锋网

　　陈云霁：对。所谓的「范式」，就比如一个模板。整体的深度练习治理器架构，是可能凭据这个模板去衍生出来的。过去咱们策画一个整体的深度练习治理器，当然也很蓄谋义，但也许会更方向创造。而咱们此次的任务，最要紧是找到了深度练习治理器架构背后的共性范式，有了这个范式后，其他高校与企业都可能参照这个范式去策画自身的芯片。雷锋网

　　陈云霁：咱们最要紧是找到了深度练习算法正在硬件上实践的共性基础纪律，征求计划、访存和通讯。

　　以计划为例。咱们发掘，你要策画一个深度练习治理器，可能策画成各式各样，但必需起码帮帮五种最基础的算子：向量、矩阵、隔断、非线性函数与排序。只消你帮帮好这五种算子，就可能支持成千上万种深度练习算法。雷锋网

　　就近似笑高积木。笑高积木即是通过基础的接插件去拼出各式各样的城堡、飞机等等，咱们相当于找到了最基础的笑高接插件。深度练习也许会不时演进或发生新的深度运算，但没相闭联，我只消用这五个幼笑高就可能把它给搭出来。因而这是咱们正在天然科学纪律上的一个发掘。

　　陈云霁：最早是 2008 年。当时咱们入手下手寻找人为智能和芯片策画的交叉商量。我从 2002 年入手下手做芯片设。