陈云霁：我觉得随着计算技术的不断发展，大模型会逐渐进入到每个企业、每个人所能达到的范畴里。就像视频编解码。在上个世纪，视频编码也是只有很大的机器才能做的事情，也就是只有大的企业去做。但现在我们的手机就可以视频编码，你随便拍一个视频，然后它在手机上给你编码好。所以我对大模型是很乐观的，只是需要时间，遵循「摩尔定律」。摩尔定律还是很强的。雷锋网

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图注：英特尔联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）在1965年提出摩尔定律，认为「集成电路芯片上所集成的晶体管数量每隔18个月翻一番」，带来芯片算力的指数增长，也促进了通用计算机的飞速发展
AI科技评论：不是说摩尔定律已经失效了吗？
陈云霁：我上大学的时候就说摩尔定律要失效了，现在还没有失效。还有很多晶体管结构、封装、器件材料上的创新，有可能再延续摩尔定律更长的时间。我上大学的时候还听过一个说法，说地球上的石油还有XX年就用完了，但现在大家说还有很多（石油）。雷锋网
AI科技评论：在您所设想的通用智能处理器体系结构中，深度学习处理器、CPU与GPU等分别扮演什么角色？
陈云霁：它们的目标领域不一样。GPU是面向图形处理，DSP是面向信号处理，深度学习处理器是面向智能处理，CPU是什么都干。在现代计算机体系结构里，CPU就像一个司令官，它不再以计算为主要职责，更多是扮演一个管理调度的角色。

3、AI芯片的人才培养
AI科技评论：据您观察，近几年AI芯片的人才缺口方面有没有改善？
陈云霁：我们国家现在有很多高校成立了人工智能专业，或人工智能学院。但据我过去观察，人才培养上还是有很大的缺失。不光是数量上的缺失，还有培养方法上的缺失。大家都是培养学生怎么写人工智能算法，或写人工智能APP。雷锋网
我们的一个长期问题是「头重脚轻」，应用层做得非常好，但软硬件根基层上一般，基本不培养做核心软硬件的人才。这是一个很大的趋势。有一年，斯坦福大学邀请我去开一个关于智能计算系统基础软硬件的短期课程，我在网上查了一下才发现，斯坦福也没有这样的课程，所以它才会找我去（讲课）。然后国内也没有这样的课程。雷锋网
我当时就在想，我们是不是应该做点什么事？所以，2019年，我们就在中国科学院大学开设了国内第一门《智能计算系统》课程，希望培养一批对人工智能的基础软硬件有融会贯通的理解的人才。
AI科技评论：目前课程还在开设吗？有取得成效吗？
陈云霁：这门课程现在还在进行中，近年来还是取得了比较好的成效。现在全国已经有 80 所高校都开设了这门课。我们把教材写好了，教案写好了，PPT也写好了，MOOC也做好了，而且全部放到了网上。我们还搭了一个大的云平台，供大家做实验。雷峰网
从数据观察，我们现在已经培养了大约1.3万名学生。这门课程已经被国科大、中科大、北大、清华、北航、复旦、上交等学校列入了他们的本科生或研究生培养计划里。我们还举办了多次导教班/助教班，培养了180余所学校约1200位老师和约200位助教。雷锋网
AI科技评论：在人才培养上，您的建议与看法是什么？我们还需要加大哪些方面的投入？
陈云霁：还是要理论与实践相结合。不能光教理论，一定要让学生动手做实验。我们程序员行业里面有一句著名的话：Talk is cheap. Show me the code.（话语是廉价的，给我看你的代码。）如果你没有真正动手去写代码，你就不能理解一个真正的智能计算系统如何运转。雷峰网

稿源：(雷峰网)

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标题：对话陈云霁：深度学习处理器之外，用人工智能指导芯片设计也渐成趋势|独家 | 陈天石( 五 )