依图科技创始人朱珑：AI芯片算力万倍增长，未来十年将是超摩尔时代

文章插图
学界对黑洞有个理论的演算，是用全球数个射电望远镜可以拍摄到黑洞，如果要真实的用一个望远镜拍摄黑洞的照片，它的跨度、颗粒度可能需要涵盖射程范围从几公里到几十公里、几千公里长的望远镜才能拍到。因此，人类用了一个技术——在地球上宽度这么大的、不同的射电望远镜拼凑起来的黑洞的照片，这是计算机计算出来的观测值，实际情况离这个理论的模拟值会非常接近。
人类拍到了宇宙中人类能够观测到的五亿年前的世界。从时间轴而言，这是非常遥远的过去。这也论证了从非常微小的世界到非常遥远的世界，人类都能够观测到。那么现在，以此时此刻为中心，往前30年是信息时代，往后是未来的30年。我们看到了过去的30年发生了什么，也可以预测出未来的AI时代会发生什么。

算法算力万倍增长信息时代最重要的三要素，一个是计算能力，一个是存储能力，还有传输能力。在过去30年信息时代最重要的变化，就是运算能力、存储能力、传输速度这三要素都获得百万倍的提升。

文章插图
过去几十年，算力发展分为两个阶段，一个是蓝色这条曲线，一个是绿色这条曲线，我们分别把它叫做旧时代的或传统时代的芯片，以及新时代的基于GPU 或为AI计算定制的芯片。蓝色曲线基于传统摩尔定律发展，性能每隔18--24个月提升一倍；绿色曲线是加速的超摩尔时代的芯片算力，过去几年间，AI算力翻了接近一万倍，单个GPU的算力比过去基于CPU的算力多了一千倍。
那么算法水平提升了多少？大家对2015年AlphaGo大战人类棋手可能都印象深刻，从2015年开始，机器下棋可以超越人类，机器人脸识别可以超越人类；到2020年的今天，机器跟五年前的机器相比，性能又提高了100万倍。
2015年机器的识别能力超过了人类，以那一天作为它的基准线，五年后机器又比它自己提高了100万倍，超越人类能力100万倍，在当下的识别能力即感知智能上又提高了100万倍，这是非常惊人的一个数字。
与此同时，它本身用的模型大小、算法参数也增加了一万倍。就跟大脑一样，神经元跟过去的自己相比提升了一万倍；训练的时间、学习所用的能耗又再提高了一万倍。
所以现在有一种说法：AI进入了新的算力霸权时代，大家要用千倍、万倍的算力才能训练出世界上最好的算法。
那么AI具体能做什么？新冠疫情早期，我们与上海公共卫生临床中心合作研发出了业界第一款新冠肺炎辅助诊断AI系统，系统能够基于肺部CT片给出形状、大小等病变的描述，以及定性的诊断，使得医生的判断从过去的数小时，减少到现在机器辅助下的数秒。这是一种视觉感知的智能。
未来，低阶感知智能将向高阶决策智能跃迁；从最初级眼睛看到的视觉感知智能，向完善的知识图谱支持下的高阶认知智能、决策智能甚至是预测智能跃迁。在医学领域，我们在儿科医学领域里已经做到，AI能够基于几百万份病例学出近百万的医学同义词，以及近千万的关联关系，在这样的知识图谱下，能够达到接近10年资历医生的诊断水平。
几年前，一个城市管理要用到的智能计算，需要十几个机柜提供算力支持，需要非常大的空间、投资以及大量的能耗；一年前，由于AI芯片性能的提升，已经能够由十几个柜降到一个机柜。