?html> 姚颂Q挑战GPU人工怸的创新勇?清华校友M(x)

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癑ֹ清华

姚颂Q挑战GPU人工怸的创新勇?/h2>
2018-04-26 | 来源 公号“DeepTechq技?018-04-25 |

姚颂Q?015q毕业于清华大学?sh)子pR?018q?月，姚颂因“创立领导的深鉴U技在深度压~技术和E疏神l网l硬件加速方面取得突破性创斎ͼ通过底层架构的创C软硬件协同设计，已可在不同行业落实具有高效能的深度学?fn)应用场景。”而入榜《麻省理工科技评论》中国区?5 岁以下科技创新 35 人”。图为姚颂（中）在颁奖现场?/span>

2017q刚?4岁的深鉴U技创始人暨CEO姚颂Q以创业家n份入选中国区《麻省理工科技评论?5岁以下科技创新青年Q是此次评选最q轻的获奖h?016q?月，q在清华大学p本科的姚颂，与他的导师汪玉博士、当时正在斯坦福大学?sh)子攻读工程博士的学镉K村օ同创立了深鉴?/span>

大学生创业的例子在国内不少见，但姚颂放弃直接攻d耐基梅隆大学博士的机?x)去选择创业Q是因ؓ(f)看到了一个与q去不同的时代机?x)。姚颂认为，q去中国各行业L在追赶外国行业的领先水^Qh工智能这波浪潮中Q中国难得的在一开始就与世界前沿科技站在了相同v跑线上，甚至是有领先的可能?/span>

姚颂在EmTech China上的演讲

深鉴U技的英文名字“DeePhi”，代表的是Deep Learning和Philosophy的结合， Discovering the philosophy behind Deep Learning computingQ探索深度学?fn)背后的哲理Q，q也是深鉴用以自我期许的公司_?/span>

人工׃大要素驱动：(x)数据、算法、算力。通过U篏下的量数据Q在 GPU {高性能芯片支持下，深度学习(fn)可以挖掘数据价|获得过人类识别_ֺ的算法，q而实现深度学?fn)部分商业化应用Q让人工不再局限于学术研究层面。在大学本科时期已开始投入硬件^台加速研I的姚颂Q看到随着摩尔定律发展卛_走到头Qh工智能行业面临着巨大的计瓶颈，由密集数据驱动的深度学习(fn)q切需要一个新的高效计^台?/span>

因此Q从2013q开始，姚颂在清华大学与斯坦福大学的研I者共同合作投入h工智能加速方向的研究Q他们发玎ͼ传统计算q_如CPU、GPU{，对于深度学习(fn)处理都存在不够高效、稳定、实际应用成本过高等局限，Z从根本上解决人工的计瓶颈，姚颂与研I团队针对神l网l设计出更加高效的专用处理架构，同时提出了深度压~概念，去除了神l网l的冗余计算Q将密集的神l网l稀疏化Q以软硬件结合的方式实现了加速计?/span>

创立深鉴U技之后Q姚颂和他的团队开始将q去U篏的前沿科技转化成商业品，考虑到目前在很多场景下，׃功耗、散热、开发周期、成本、体U等限制Q集成h工智能应用难度很大，但深鉴所做的事，是让行业用户利用深鉴制作的开发工P只需针对不同需求进行参数调_(d)可深度学?fn)算法部|在深鉴提供的深度学?fn)计^CQ进一步集成在客户自n的品系l中?/span>

事实上，姚颂与创业团队一手打造的深鉴不只是将深度学习(fn)学术成果q一步{化成为商业应用方案，由其产品q_解决Ҏ(gu)所展现的技术能量与创新潜力Q更是成了投资方与半g大厂注目的焦点，包括全球最?FPGA 供应商赛灉|（XilinxQ、移动通讯芯片大厂联发U、三星都在第一旉加入Q成为深鉴重要战略投资h?/span>

姚颂认ؓ(f)Q深鉴最重要的创新成在于，l合g加速和经|络压羃Q走Z一条新的深度学?fn)加速^台的路线Q大大降低深度学?fn)学习(fn)计中的冗余，使深度学习(fn)可以实现在嵌入式端讑֤中，q且具备可扩展性，而这L(fng)创新Q将?x)?f)未来的h工智能应用带来极大的H破性进展?/span>


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