Gyrfalcon Technology创始人杨林谈AI平民普及化之路

作者/来源:   发表时间:2019-03-06 15:57:19

本文源于GTI联合创始人Lin Yang (杨林,上图右) 接受知名半导体网站Robin.ly记者Alex Ren的专访,收录于该网站的AI Talk栏目

2017年4月,一村资本母公司华西股份(000936)向GTI出资449万美元,持股比例为8.98%。在半导体领域,除了GTI之外,一村资本及其关联企业还投资了领先的模拟与混合信号芯片供应商澜起科技(Montage Technology),知名的垂直腔面发射激光器(VCSEL)供应商纵慧光电等。上述企业被一村资本所青睐,不但由于其在技术上的创新和优势,更与中国向半导体生产和消费大国大步迈进息息相关。目前,一村资本已储备了若干立志于向具备国际竞争力、掌握世界级核心技术、占领国际高端市场目标进发的项目和公司,其前瞻性布局已初见成效。

杨林教授简介

GTI 的联合创始人杨林教授毕业于复旦、清华,并在UC Berkeley获得了博士学位。早年曾在 VLSI (Technology,Inc.)、Redwood Design、Cadence 任高级设计经理,他同时也是北邮、清华和复旦的、客座教授。

1999 年他创立了Legend Silicon (凌讯科技),生产数字电视芯片;2017 年和 OmniVision 的 Founding Member 董琪一起创立了GTI,即 Gyrfalcon Technology,专业设计和生产 AI 芯片。杨教授在学术上也有很大的成就,他曾于1988 年发表了一篇很有影响力的论文,题为《Cellular Neural Networks Theory and Application》,该文获得了 IEEE 的电路与系统最佳论文。自此之后,神经网络CNN(Cellular Neural Networks) 就成为了研究热点。

海东青,飞行速度最快的鸟

问:杨教授创立了 GTI (Gyrfalcon Technology)这家公司,不知道杨教授能不能介绍一下为什么用Gyrfalcon这个单词作为公司名?

答:Gyrfalcon是一种大鸟,中国东北称为海东青。是飞行速度最快的鸟类之一。

问:我感觉 GTI 过去一年发展得很快,就像猛禽一样。不知道过去一年发生了什么事情?

答:神经网络大家都知道有过几次发展。我刚到 Berkeley 的时候是 1985 年,那个时候赶上了上一轮发展浪潮。上一轮的时候因为 PC 才刚开始,通讯还在 Analog (模拟阶段),就是模拟电话,当时神经网络作为当时的下一代的计算工具也有很多人在研究,主要的研究方向是平行处理。

当时我在 Berkeley 读博士的时候做了一个Cellular Neural Networks(神经网络)。我当时是用 Analog 实现的,就是用电阻电容和运算放大器,用 MOSIS,就是学校支持的电路工艺做出来的。当时也是主要是做的图像处理,也就是汉字识别。

神经网络当时也遇到一些困难,实际上就是说怎么训练这个东西,怎么学习。我们在读 PhD 期间也弄了几个特征,我们当时叫滤波器。现在大概如果要弄的话可以一下子弄几百万个,但我们那时候能设计出来几个就不错了,甚至那个时候尤其是做图像处理的那些处理器的算法,比如说像边缘识别,或者角识别,好多都被用人名命名了,包括 Berkeley 的一个教授叫 Canny,他设计的就是著名的边缘提取滤波器。当然现在我们知道最有前途的方向是机器学习。

问:我知道您创立 GTI,应该是看到了一个很大的机遇,所以当这一波的人工智能起来的时候,您是看到了什么机遇?

答:当时创立这个公司的初衷呢,就是感觉第一现在PC/电脑都已经放到手机上了,第二是通讯都已经做到第五代通讯了,而且目标就是 IoT(Internet of Things,物联网)。人类可以通过语言交流,物连在一起很难交流。所以就需要赋予这个物体一定的感觉的能力和判断的能力。这也就是所谓的人工智能要解决的问题。

问:所以您实际上是为了解决 IoT 的 Deployment (连接)问题?

答:对。IoT 已经发展了多少年了,但主要就是为了连接。5G正在实施,现在急需的就是连接的产业化,受益于现在的计算能力,深度学习,也就是多层卷积神经网络的机器学习的概念得以落到现实。

机器学习将来会代替哪些人?

问:OK。那咱们创立这个公司一年,据说芯片已经出来了是吗?大概做到什么样的性能呢?

答:我们这个芯片呢,当时瞄准的就是低成本,低功耗,高性能。高性能是必须的,因为这个要赋予智能,那么在高性能的情况下,怎么能够降低成本,降低功耗,这个是我们主要的一个工作,得益于原来我做的模拟电路,从这个方向,我们达到了我们预期的目标。我们把它称为卷积神经网络加速器,是一块通用芯片,将来市场起来了,根据真正的应用,我们会做不同的电路。

问:那主要性能是手机上面吗,在什么芯片/平台/终端上面?

答:手机只是一个应用,还有安防识别的应用也很广。就是这些 Video 的 Decoder(视频解码器),运算的东西它们都有。唯一没有的就是怎么做深度学习加速,所以我们主要就是做这个。

问:非常有意思。所以你们选择这个Inference(推理芯片)的原因,也是因为看到很多 IoT 在终端上面实现的大量机会。对吧?

答:对。机器学习和推理的过程就是试错,就是千万次的试错,但是它的 Cost(代价)是很大的,最后做成的芯片成本很高。而人工智能产业化呢,要解决省不省的问题,你用不用得起的问题,所以我们做这个东西的,目的是想人手一份儿,你可以,任何人都可以,我们现在讲叫人工智能民主化。

那这个就牵扯到刚才我说的,神经网络和计算机的区分是什么。所以大家现在有个常用词叫异构。异构的意思就是我和计算机不一样,但是怎么个不一样法?我个人认为,就是说神经网络的记忆和运算是一体的。现在标准的计算机的架构,就是处理器,存储器,中间还有个 I/O,叫接口,有这三个,是吧?我们现在做的这个东西是都放在一起的。正是因为这样,我们才降低了功耗。

我看现在好多 Startup(初创企业)在做的芯片呢,还是在用传统计算机的概念,我的计算能力、传输能力、存储能力,因为传统架构就是这样,最容易构建,你何苦去改呢?但我们认为将来的发展实际上属于专用的结构。

问:我觉得您讲的这个实际上就是逻辑上的不同,对吧?您看到 AI 时代来了之后,您觉得对整个半导体产业带来些什么样的变革。是不是感觉半导体行业又赢来了一个第二春啊?尤其是中国,开始有更多投资人开始投资芯片,这件事情意味着什么?

答:很大的一个变化,但是我认为这个是时代的发展造成的。刚才你提到第二春,对我来讲,这就是一个三十年河东,三十年河西。我当年在 Berkeley 读书的时候,当时学计算机的人都是学硬件,现在大家都在学软件,那么这一点呢,将来也会发生在学软件的人身上——实际上机器学习将来会代替这些人。

过去的这30年中国还是处于一个学习和跟踪阶段。尤其做企业的人呢,我听了好几个比较有名的老板说不要吃第一个螃蟹。那不要吃第一个螃蟹你怎么创新呢?但是这是适合当时中国国情的,因为你没有那个财力,你犯不上去做这些事儿。但是现在不一样了,你要想抄别人的,别人都还没做出来呢!那就干脆自己去做这个事儿吧!

做硬件,专利、标准化和应用平台缺一不可

问:您之前创立了 Legend Silicon,现在又做这家新的公司,GTI,我不知道您从前面的经验,学习到哪些方面觉得是可以把 GTI 做得更好?

答:上次做数字电视那件事儿呢,有一个经验挺重要,就是数字电视进入了产业化阶段,没有标准化是不可能产业化的。现在AI也就是这个问题——没有标准化,大家都想标新立异,每个人想说我明天能不能再研究出来一个不同的,就是为了不同而去做事儿。那这个就不是产业化了,还是在科研的状态。

问:OK。那这个标准化过程,您觉得现在在 GTI 的创业过程中也可以用这样的流程吗?我感觉 AI 是一个更加开放性的领域?所以这个您觉得也会像通讯,会像数字电视这样,会有一些标准出来吗?

答:会,每一个行业都有。你比如说安防的 AI,就有安防的标准。智能家居的,肯定有智能家居的标准。每个都有,否则的话,老百姓说,你弄个智能锁,每个都不一样。因为这个东西就像洗照片一样。你想想,刚出来照相机的时候,照照片的人,洗照片的人,用照片的人都是专家。老百姓根本不知道怎么回事儿,还得找专门的摄影师。后来变成什么呢,卖照相机的人就是卖照相机,卖胶卷的人就卖胶卷,老百姓照相玩儿,然后到店里边去洗。一定得变成这样的,这就是一个标准化。

问:GTI现在应该也还算是处于一个早期阶段,对吧?芯片这个行业,您知道,都是一些大公司,Intel、Nvidia 这种,Qualcomm 这些大公司吧!您怎么看待 GTI 怎么跟这些大公司竞争呢?

答:我在硅谷呆了30多年了,软件的人现在都讲究Open Source(开源),尤其是 AI,都等不及发在专业 Paper上,赶快先放在网上大家先看。硬件没有,硬件全是专利。我们现在是结构性的不一样,没有那三个什么外存内存、处理器、I/O的,都在一起的。我们有这个信心,我没有抄别人的,这就是我30年前自己搞的,30年前在 Berkeley 申请了专利,2012年专利失效的时候我们赶快接着申请。

所以在 GTI,我们现在已经有5个核心基本专利,做芯片必须得有专利。没有专利趁早别做。

问:OK。那咱们讲了很多技术方面的东西和研究方面的东西。咱们 GTI 的一个商业发展的策略是什么呢。您觉得我们作为一个初创公司,做芯片本身就不容易。面临这么多竞争,即使我们有基础,接下来我们在商业发展上会采取什么样的路径?

答:我认为产业化,让大家都先能玩起来。大家都能玩,人才的问题就解决了。所以我们提供了一个普及化的平台,让一些开发人员很容易掌握这些工具,做这些开发,针对他所关心的一些问题做出些解决方案。

我们的平台叫“Plai”,音好像就是玩嘛 (Play),但是它的直接意思是 People Learn AI,因为 AI 并不是要解决一个高大上的就这么一个事儿,AI 是要方方面面的解决很简单的事儿。

我们最近在跟一家做 Baby Monitor的公司合作。小孩儿一哭,你马上把妈妈的这个声音录在那儿了,起码给他分散一下注意力,就不哭了。这就是很简单的一个事儿啊,也不需要什么云,这个东西就可以做,你自己训练。

问:您做了这么多年研究和工程,包括现在创业,您觉得未来几年,比如3到5年,您自己的目标是什么。还有就是您觉得 GTI 未来3到5年的发展会是什么样子?

答:我们最近的这两三年,就是要做一个普及的平台,这是我们现在的目标。然后可能三五年以后呢,我们会觉得行业应用的人越来越清楚自己要干什么了,这个平台很小,也很物美价廉,但是还是不够专用,那进一步优化怎么办呢?就是要做 ASIC,就是在做专用电路。然后我们就开始做 Vertical(垂直)的。针对某一个领域,比如说安防。

前一段时间开了一个会叫Hardware Summit(硬件高峰会),我当时说什么叫Hardware,大家现在就认为就是Computer。但是实际上Hardware并不专门指计算机,Hardware就是能具体干事儿的一个东西,未来随着人工智能方方面面的应用多了,各各方面都有,Hardware Design Engineer以后就不叫Hardware Design Engineer,可能叫Device Design Engineer。

我的个人目标现在,刚才咱们不说了吗,没有 Hardware Design Engineer 了,所以我干脆先启动一下。然后在这个时候由于我们的公司增长也很快,以后就要招很多人嘛,培养一些新的人,把这些事儿慢慢做起来以后呢,我也就退休了。

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