阿里达摩院布局“中国芯”，自研AI芯片性价比超同类40倍-低调大师

阿里达摩院布局“中国芯”，自研AI芯片性价比超同类40倍

2018-04-18 611

4月19日，澎湃新闻记者从阿里巴巴达摩院获悉，该机构正研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。按照设计，这款芯片性能将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。

此款芯片的研发，未来将会更好的实现AI智能在图像、视频识别、云计算等商业场景中的运用，提升运算效率、降低成本。

阿里达摩院研究员骄旸对澎湃新闻表示，CPU、GPU作为通用计算芯片，为处理线程逻辑和图形而设计，处理AI计算问题时功耗高，性价比低，在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题。

阿里巴巴自主研发的Ali-NPU，基于阿里机器智能技术实验室等团队在AI领域积累的大量算法模型优势，根据AI算法模型设计微结构以及指令集，以最小成本实现最大量的AI 模型算法运算。

未来，Ali-N

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该放弃正在堕落的“RNN和LSTM”了

递归神经网络（RNN），长期短期记忆（LSTM）及其所有变体：现在是放弃它们的时候了！在2014年，LSTM和RNN重新复活。我们都阅读过Colah的博客和Karpathy对RNN的赞赏。但那个时候我们都很年轻，没有经验。随着这几年的技术的发展，我们才慢慢发现序列变换（seq2seq）才是真正求解序列学习的真正模型，它在语音识别领域创造了惊人的结果，例如：苹果的Siri，Cortana，谷歌语音助手Alexa。还有就是我们的机器翻译，它可以将文档翻译成不同的语言。然后在接下来的15年、16年，ResNet和Attention模型出现了。人们可以更好地认识到了LSTM其实就是一种巧妙的搭桥技术。注意，MLP网络可以通过平均受上下文向量影响的网络来取代，这个下文再谈。通过两年的发展，今天我们可以肯定地说：“放弃你的RNN和LSTM！”

2018-04-19

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在紧张的研发工作之余，谢然喜欢跑步、看书、打游戏，也看B站。为了能够解决Mac看B站发热的问题，自己开发了工具来支持，可谓“学以致用”。LiveVideoStack邮件采访了七牛直播云流媒体负责人谢然，聊到了工作、技术与个人兴趣。策划 / LiveVideoStack LiveVideoStack：谢然你好，能否简要介绍下自己，包括目前的主要工作及关注领域？谢然：我目前在七牛担任直播业务部门的流媒体组负责人，主要工作是解决流媒体传输层相关的兼容问题，以及连麦业务开发。个人关注的领域很多，比较多变。最近比较感兴趣的是如何给 Chromium 内核增加RTMP/FLV的播放以及推流支持。 LiveVideoStack：什么时候接触的程序开发？为什么选择多媒体开发这个领域？谢然：最早的时候是初中，正式开始有计划的学习是在大学。最开始是在学校期间参与了一个教育行业（录播，点播，图像识别）的创业项目，此后又参与了一个智能音箱的创业团队，之后就一直在这个领域了。 LiveVideoStack：你做了一个Go语言开发的开源流媒体服务器joy4，为什么做这个项目？谢然：当时业内主流的流媒体开源...

2018-04-20

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