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上周，當全球最大的存儲芯片制造商之一美光科技(Micron Technology)收購人工智能硬件和軟件初創(chuàng)公司Fwdnxt時，我一直在關(guān)注此事。

此舉可能會非常有趣，如果成功的話，F(xiàn)wdnxt可能會讓美光與英特爾和英偉達等合作伙伴展開直接競爭，因為美光相信，內(nèi)存和人工智能計算正在融合到同一個架構(gòu)中。

美光負責這個項目的其中一位高管是Steve Pawlowski，并非偶然，他曾是英特爾的芯片設(shè)計師，擁有數(shù)十項專利。Pawlowski現(xiàn)在在美光公司擔任高級計算解決方案副總裁。

Fwdnxt將與美光的存儲芯片進行結(jié)合，幫助美光探索數(shù)據(jù)分析所需的深度學習人工智能解決方案，特別是在物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算方面。也許美光也會生產(chǎn)基于人工智能的內(nèi)存芯片，或者包括人工智能在內(nèi)的內(nèi)存芯片。

總部位于博伊西的美光公司正在做這項工作，該公司首席執(zhí)行官Sanjay Mehrotra說，因為“曾經(jīng)的計算架構(gòu)并不適合未來的發(fā)展趨勢……從長遠來看，我們認為計算最好在內(nèi)存中完成。”

外媒在上周Micron Insights的活動上采訪了Steve Pawlowski，以下是經(jīng)過編輯整理的采訪實錄，由獵云網(wǎng)編譯。

Steve Pawlowski：2014年我離開英特爾的時候，我來到了美光，他們問我：“你想做什么?”我說：“我認為，為了提高性能效率和降低延遲，計算和內(nèi)存的融合是必要的。你們是一家存儲公司，你們有技術(shù)，DRAM即將到來，我想在這一領(lǐng)域作出改變。”然后他們說：“好吧!”

我有一個小團隊，專注于在計算和內(nèi)存方面發(fā)現(xiàn)問題——我們可以開始測試概念，然后將概念引入產(chǎn)品，但不會增加成本。我在英特爾學習到的，一件我永遠都不會忘記的事情，我們曾經(jīng)有算數(shù)協(xié)同處理器，80287，80387，然后我們在387上賺了一大筆錢。當時我們有了一個聰明的想法，如果我們把協(xié)處理器集成到486中，我們可以做得更快更好。我們做到了，但突然間我們就沒有足夠的足跡了。那些不需要它的人說：“你不會為了那個死亡區(qū)域向我收費”，而那些需要它的人說：“會像其他人一樣付給我錢，因為我是一個受歡迎的顧客。”然后，整個業(yè)務(wù)就歸零了。

這件事給我的一個教訓是，你不能增加更多的復(fù)雜性和成本，然后指望人們馬上為它買單，除非，有大多數(shù)人能從中獲得真正的價值。我們現(xiàn)在重點關(guān)注的是，找到人們今天可以從中獲得價值的關(guān)鍵因素，然后看看你能否隨著時間的推移擴大這個泡沫。我認為這是一個8到10年的旅程。在那些年的最后，當我回首往事時，我可能會意識到我浪費了它們?；蛘呶铱梢曰仡^看看，然后說：“哇，我們可能沒有做到這一點，但我們做得很好。”

Q：這引發(fā)了很多關(guān)于這會導致什么后果的想象，你會給出一些具體的暗示嗎?

Steve Pawlowski：有一件事，你肯定已經(jīng)聽過很多次了，那就是AI正處在邊緣。我們關(guān)注這個問題的原因是，沒有一個現(xiàn)成的編程模型或現(xiàn)成的架構(gòu)可以讓你與市場競爭。可以說，每個人都在為進入同一個戰(zhàn)場而斗爭。現(xiàn)在，我們有機會去那里做點什么了。人們不會看著你說：“美光是一家內(nèi)存公司，你為什么要談這個?”事實上，他們是這樣認為：美光在FPGA上有這種能力，我們的高性能內(nèi)存和架構(gòu)映射在FPGA之上。我們會負責所有的抽象，所以你不必成為一個VHDL程序員，那么你愿意開始處理數(shù)據(jù)集的問題嗎?

有趣的是，我并不需要主動去推動它。我們經(jīng)常會參加FPGA會議。很多政府機構(gòu)也會參加然后說：“我們在這里有個問題，我們想在這方面多做些嘗試。”政府的問題是，他們很早就興奮了，但如果你想做成什么事情，那就得花很長時間。因為采購周期很長，合同也是長期的，其他的一切都是長期的。

我們決定看看普通市場。有一家汽車公司來了，他們說：“我們還沒有達到第五級，但我們肯定可以達到第三級、第四級的自動駕駛汽車，我們希望能夠利用網(wǎng)絡(luò)告訴我們正在發(fā)生什么。這看起來是有趣的，你愿意和我們一起工作嗎?”還有很多人說：“他們?yōu)槭裁磳εc你們展開合作感興趣?”這是因為我不會直接告訴他們需要做什么，我會說“這就是我們所擁有的，然后我們能為你做些什么呢?”他們會說：“好吧，你愿意聽我們的，這是我們的問題。”

不管你信不信，我從2005年AMD推出的Opteron中吸取了教訓。我們?nèi)栽谕茝V7g處理器、33-stage管道，但無人問津。我們?nèi)チ巳A爾街，我說：“你能再給我們一次機會嗎?我們能坐下來了解一下我們的工作量嗎?讓我們一起合作，我們可以創(chuàng)造更好的產(chǎn)品嗎?”事實證明，我們做到了。

我們找了很多人。瑞銀，我記得他們寫的一篇評論文章，他們說：“你可能不會制造最大的芯片或最好的芯片，但你來了，理解了我的問題。”這就是所謂的，真正理解客戶和他們的問題，以及你能做什么。如果你這樣做對他們沒有幫助，也沒關(guān)系，至少你學到了一些東西。

Q：就縮小范圍而言，它是在開發(fā)一種新的內(nèi)存，還是在計算處理過程是在哪里完成的?

Steve Pawlowski：答案是肯定的，但它是對動態(tài)真正的理解。順便說一下，這取決于型號。我剛才和下面的人聊了聊有些語言模型需要100g的參數(shù)。當你看到有人說：“嘿，我有兩個千兆字節(jié)，四個千兆字節(jié)。”那會適合大多數(shù)型號，但不是所有的型號，型號確實在不斷發(fā)展。

這也取決于解決方案的延遲。我不知道你們是否看過OHSU的視頻，那位女士患了乳腺癌，他們需要大量的數(shù)據(jù)，因為他們想把所有的電子顯微鏡圖像放在一起，建立一個三維卷積模型，一個針對腫瘤的三維顯示。他們沒有足夠的時間去了解，因為他們想要在一天甚至一個小時內(nèi)獲得切實可行的洞察力。我們在歐洲核子研究中心做的工作，我們現(xiàn)在需要數(shù)據(jù)。我們必須在幾微秒內(nèi)做出決定。這是什么有趣的東西，還是我們把它放棄。

不同的解決方案需要不同類型的內(nèi)存，這也是我們正在學習的。我一直喜歡英特爾的一點是，用戶知道程序的指令是什么。我了解它們是如何在機器上執(zhí)行的，然后逐漸進入系統(tǒng)。當我來到美光的時候，我看到的只有地址和命令，就是單純的讀/寫命令和地址。我完全不明白，這個東西是把15個不同的東西復(fù)制到不同的元素上，還是覆蓋上去，還是什么?有了我們在6月合作和收購的這些公司，我們就可以構(gòu)建這些算法、運行它們，看看整體效果如何。

我們的第一個目標是，我們能在內(nèi)存中做些什么來提高解決方案的運行時間?我們可以建立更高的帶寬，但那不一定能讓用戶達到目的。如果我們能建立一個緩沖區(qū)，引入一個矩陣，讓我們一下子就能把矩陣移過來，而不是讓這個東西去找它，這可能會帶來巨大的好處。

最后，我們還會看到：其中大多數(shù)是乘法和累加的架構(gòu)，以及非常簡單的一些架構(gòu)。它們只是被復(fù)制了幾千次。一旦晶體管變得更好，你就可以在存儲設(shè)備上做一個很好的乘法和累加。最終，設(shè)想一下采用這種架構(gòu)，然后把它放在一個內(nèi)存設(shè)備本身中，這是一個長期的愿景。

我想說的是，無論我們做什么，我們都要建立一個編程基礎(chǔ)設(shè)施和一個范例，這樣人們就不必每次遷移時都重寫他們的代碼。在我看來，這就是英特爾的巨大成功。當我們做386的時候，還沒有32位的軟件。但它確實能很好地運行16位代碼，人們買它就是為了這個。你可以有很多平臺，然后人們說：“好吧，現(xiàn)在我們?nèi)?yōu)化32位。”6到8年后，當486問世時，有很多軟件可以利用它，然后它就變成了一臺永不回頭的機器。

先從內(nèi)存開始，先從存儲開始，看看我們能做什么。然后我們將看到什么可以隨著時間的推移而真正地遷移，答案可能是什么都不能，答案也可能是一切都能。我想答案是在中間的某個地方，這取決于你把針移到哪里。

Q：是什么讓這個項目變得如此困難，以至于可能成為一個歷時10年的項目?

Steve Pawlowski：困難的是，這將是一個為期10年的項目。提出一種編程范式，社區(qū)就開始使用它，這樣你就可以開始把編程帶到社區(qū)。我不知道你是否知道Steve Wallach(來自Tracy Kidder的一本書)，他是多年前的Tracy Kidder的靈魂。他剛退休，但他曾為我工作了一段時間。每次一對一的時候，他都說：“如果我要教你什么的話，就是這個。最容易編程的東西就是獲勝的關(guān)鍵，屢試不爽。”底線是，你必須讓編程社區(qū)參與進來。你不能只是去做一些花哨的硬件，然后把它們丟在一邊，因為它們不會碰它，這是個難題。

我們還不是軟件公司。我剛開始創(chuàng)業(yè)的時候，英特爾還不是一家軟件公司。他們就像Nvidia，有很多軟件工程師，在某些情況下甚至超過了他們的硬件工程師。你只是看不到他們。

Q：你們拿下了Fwdnxt，它是一個很全面的產(chǎn)品了，那么你們還需要找很多合作伙伴嗎?

Steve Pawlowski：我們需要大量的合作伙伴和數(shù)據(jù)科學家，他們的推理機架構(gòu)已經(jīng)開發(fā)了5年，10年，12年了。優(yōu)化它們的人來自不同的公司和不同的學術(shù)環(huán)境，它的創(chuàng)始人是普渡大學的教授，他們一直在優(yōu)化這個架構(gòu)。他們有一個相當好的編譯器，采用了一個開放的網(wǎng)絡(luò)交換前端，然后將其映射到他們的硬件上。

我需要的是數(shù)據(jù)科學家，是應(yīng)用程序。我還認為我們需要一個動態(tài)運行時/調(diào)度程序。如果你真的有這個模型，如果我今天在硬件上寫一個網(wǎng)絡(luò)，在英特爾處理器上，三年后你仍然可以運行同樣的程序，所有的東西都是通過指令集抽象出來的。因此，在這里我要做的是抽象網(wǎng)絡(luò)，這意味著我們需要某種類型的動態(tài)運行時。也就是說，“啊，這個東西有8000個乘法和累加單位，這個有1000個，那我可以把那東西再分散一點。哦，這150個單位死了。我不想在這些方面做任何安排，但我仍然希望能夠使用該部分。”

有幾個實體一直在尋找解決動態(tài)運行時問題的方法，我認為這是非常重要的，尤其是我聽說過估計值。一年前，我在機場遇到了一個在英特爾公司經(jīng)營Litho的人。他說，他們相信當達到5nm以下時，30%的設(shè)備在制造時會不合格。

Q：你是說有缺陷，還是什么?

Steve Pawlowski：只是不符合規(guī)格。我們把所有的東西都裝在護欄里，假設(shè)它的壽命是7年，而且質(zhì)量會下降。基于這個特殊的原因，你甚至無法護衛(wèi)它，它甚至也不能在guardrail里正常工作。

我找到了一篇由巴西研究者寫的論文，上面說如果你有，假設(shè)你可以做512個核，那么你會降低20%。與峰值性能相比，總體性能下降約4%。32核芯片已經(jīng)失效，在64核芯片中，只有一個內(nèi)核處于活動狀態(tài)。他們只是假設(shè)這些值是隨機分布的。如果我們要使用比7更好的幾何圖形，那么為這些大型應(yīng)用程序提供動態(tài)運行時將同樣重要。

多年來，內(nèi)存系統(tǒng)一直存在冗余。他們在測試，會在一個冗余塊中交換，如果壞塊比冗余塊多，這就變成了一個密鑰鏈。

Q：這是否意味著與英特爾和英偉達等公司的競爭很激烈?

Steve Pawlowski：這樣會更有合作精神。美光在數(shù)據(jù)中心很難與英特爾和英偉達競爭，英偉達已經(jīng)鎖定了訓練。即使有人提出了新的解決方案，至少有一家初創(chuàng)公司告訴我，超級計算者告訴他們：“很難把我們的訓練算法從GPU上轉(zhuǎn)移出來。它做得很好，仍在提高我們的業(yè)績。不要把你的時間花在這上面。”我最后聽到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，很大一部分推論仍然在Xeon上運行。

我們一直在關(guān)注——如果我們要在數(shù)據(jù)中心做些什么，那就是幫助我們的客戶，比如英偉達和英特爾。但是如果從內(nèi)存存儲的角度來看有什么創(chuàng)新，讓我們來看看它的邊緣。我們將在那里獲得最大的效率和規(guī)模經(jīng)濟。

Q：摩爾定律的部分還可以嗎?你們會準時嗎?

Steve Pawlowski：這是一個挑戰(zhàn)，但這并沒有阻止我們繼續(xù)擴大規(guī)模。老實說，我必須永遠活在摩爾定律里。不許說摩爾定律的壞話!這是第十一誡。因此當人們問我的時候，我的回答是：Dennard規(guī)模增長的放緩和停止才是真正推動創(chuàng)新的原因。現(xiàn)在，我們可能不會每兩年得到兩倍的晶體管，也許是每三四年一次。但我們會在第三維度成長。這一切并沒有阻止我們。問題是怎樣做最經(jīng)濟，工程師們會為難題找到真正有創(chuàng)意的解決方案。

Q：英特爾今天強調(diào)，他們將在2021年推出7nm圖形芯片。他們似乎回到了預(yù)定的時間。

Steve Pawlowski：我希望如此。在我離開的時候，那是5年前的事了，4年的領(lǐng)先優(yōu)勢消失得如此之快，令人驚訝。

Q：從這個意義上說，似乎整個行業(yè)都在同步前進。

Steve Pawlowski：我認為這個行業(yè)還在繼續(xù)他們的步調(diào)：“我們?nèi)匀豢梢钥吹揭粭l通往規(guī)模化的道路。”就像我說的，我不知道這是否是摩爾預(yù)測的激進的兩年，但想想過去40年來，由于摩爾定律，我們在能力方面取得了哪些進展。太不可思議了!我仍然認為會出現(xiàn)規(guī)模擴張，我們會像其他人一樣利用它。

Q：Fwdnxt交易給你帶來了什么?是更多的軟件方面的業(yè)務(wù)，還是也有芯片制造領(lǐng)域的人才?

Steve Pawlowski：不是真正的芯片制造天才，并不是的。他們是建筑天才，他們有硬件架構(gòu)方面的天賦。他們已經(jīng)翻譯了FPGA。在采取這方面，使ASIC和做前端和后端，這不是他們的專業(yè)知識，但是是他們現(xiàn)在在做的地方。他們帶來了軟件和體系結(jié)構(gòu)，不僅是硬件的體系結(jié)構(gòu)，還有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)知識。如果有人向他們提出一個問題，他們?nèi)绾文軌驅(qū)υ摼W(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，然后使用他們的數(shù)據(jù)對其進行訓練，以獲得他們想要的精度水平。一旦他們達到了他們想要的精度，他們就把訓練好的算法映射到FPGA上進行分類。

Q：所以它會給你提供多種選擇，讓你選擇想做什么。

Steve Pawlowski：我完全把它看作是，我們正在學習這些東西是如何相互作用的，以及這些不同的網(wǎng)絡(luò)是如何進化的。好的方面是，我可以放一個有一百萬個參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)，就是說我可以放一個100gig的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。它的運行速度較慢，但我能夠理解那些大型網(wǎng)絡(luò)將如何發(fā)展，以及我們將做些什么。

我在小組里討論了我們是如何與歐洲核子研究中心合作的。我們從原型設(shè)計中學到的東西是驚人的。他們以如此快的速度把數(shù)據(jù)扔給它，他們需要如此快的洞察力。準確性是好的，但他們不需要像癌癥患者那樣緊迫的東西，而你需要99.999%的準確性。他們會問，“這70%或80%好嗎?這很有趣嗎?沒有?那就不要了。把它扔出去。我們有更多的東西要對付，最終我們會得到一些達到這個門檻的東西，那將會很有趣。”他們每秒會發(fā)生4000萬次碰撞。

Q：你對這種方法能解決的問題的一般描述是怎樣的?

Steve Pawlowski：這兩個問題，衛(wèi)生保健和歐洲核子研究中心，基本上他們是用2D傳感器圖像構(gòu)建一個3D模型。在歐洲核子研究中心一號上，粒子相互碰撞，產(chǎn)生了大量其他粒子。他們想要做的是快速測量這些粒子然后問：“所有的能量加起來了嗎?”如果能量是X，你得到Y(jié)，它小于X，然后有一些能量沒有被考慮進去，這是很有趣的科學，因為能量守恒定律說沒有任何東西應(yīng)該被創(chuàng)造或毀滅。一旦他們這樣做了，他們就會想要獲得不同的圖像并構(gòu)建一個關(guān)于衰減的3D模型，因為它不會全部顯示在相同的2D圖像中。

可視化腫瘤需要很多很多二維圖像，X光，等等，并創(chuàng)建一個三維的體積模型。我們使用相同的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣式，因為它們是不同的網(wǎng)絡(luò)，它們有不同的內(nèi)層做不同的事情，但是我們用它們來解決一個類似的問題，即創(chuàng)建一個3D的表現(xiàn)。

Q：我不知道你是否聽說過MediView公司。他們來自克利夫蘭診所，剛剛籌集了450萬美元的風險投資。他們對病人的身體進行核磁共振成像，所有的東西都在里面，然后他們把數(shù)據(jù)放入微軟全息眼鏡。然后醫(yī)生就可以用3D技術(shù)將其可視化。你把手術(shù)刀放到病人身上，他看到手術(shù)刀穿過小孔，進入他想要的地方，否則他就不會看到里面的情況。以前，他必須根據(jù)他所看到的所有2D屏幕進行猜測。

Steve Pawlowski：那太棒了。幾年前，俄勒岡健康科學大學的外科主任說：“你需要來這里。”當時我在英特爾，他們給我們洗了全身，給我們做了雙疝氣手術(shù)，他說：“我想給你們展示我們現(xiàn)在是怎么做手術(shù)的。”他們仔細檢查了一切。當然，這個人并不是完全開放的，否則我就不會去做手術(shù)了。手術(shù)結(jié)束后，他說：“現(xiàn)在，讓我向你們展示如何訓練我們的外科醫(yī)生。”就工具而言，它就像石器時代。這將是一個完美的教學工具。

關(guān)鍵詞： 美光科技 CEO 存儲領(lǐng)域 AI芯片