姚頌：挑戰GPU人工智慧霸主的創新勇者 |「35歲以下科技創新35人」中國榜單專欄

來自專欄 DeepTech深科技

自 1999 年起，《麻省理工科技評論》每年都會推出「35歲以下創新35人」（Innovators Under 35）榜單，旨在於全球範圍內評選出被認為最有才華、最具創新精神，以及最有可能改變世界的 35 位年輕技術創新者或企業家，共分為發明家、創業家、遠見者、人文關懷者及先鋒者五類。

2017 年，該全球權威榜單正式推出中國區評選，並已公布並首屆評選結果。現在，《麻省理工科技評論》正式開設「35歲以下創新35人」中國榜單專欄，以人物報道的形式幫助中文讀者了解這些來自中國的新生代科技力量。

姚頌

挑戰GPU人工智慧霸主的創新勇者

獲獎年份：2017年

年齡：24 歲

職位：深鑒科技創始人兼 CEO

獲獎事由：創立領導的深鑒科技在深度壓縮技術和稀疏神經網路硬體加速方面取得突破性創新，通過底層架構的創新與軟硬體協同設計，已可在不同行業落實具有高效能的深度學習應用場景。

2017年剛滿24歲的深鑒科技創始人暨CEO姚頌，以創業家身份入選中國區《麻省理工科技評論》35歲以下科技創新青年，是此次評選最年輕的獲獎人。2016年3月，還在清華大學就讀本科的姚頌，與他的導師汪玉博士、當時正在斯坦福大學電子攻讀工程博士的學長韓松共同創立了深鑒。

大學生創業的例子在國內不算少見，但姚頌放棄直接攻讀卡耐基梅隆大學博士的機會去選擇創業，是因為看到了一個與過去不同的時代機會。姚頌認為，過去中國各行業總是在追趕外國行業的領先水平，人工智慧這波浪潮中，中國難得的在一開始就與世界前沿科技站在了相同起跑線上，甚至是有領先的可能。

圖 | 姚頌

深鑒科技的英文名字 「DeePhi」，代表的是Deep Learning和Philosophy的結合， Discovering the philosophy behind Deep Learning computing（探索深度學習背後的哲理），這也是深鑒用以自我期許的公司精神。

人工智慧由三大要素驅動：數據、演算法、算力。通過積累下的海量數據，在 GPU 等高性能晶元支持下，深度學習可以挖掘數據價值，獲得超過人類識別精度的演算法，進而實現深度學習部分商業化應用，讓人工智慧不再局限於學術研究層面。在大學本科時期就已開始投入硬體平台加速研究的姚頌，看到隨著摩爾定律發展即將走到盡頭，人工智慧行業面臨著巨大的計算瓶頸，由密集數據驅動的深度學習迫切需要一個新的高效計算平台。

因此，從2013年開始，姚頌就在清華大學與斯坦福大學的研究者共同合作投入人工智慧加速方向的研究，他們發現，傳統計算平台如CPU、GPU等，對於深度學習處理都存在不夠高效、穩定、實際應用成本過高等局限，為了從根本上解決人工智慧的計算瓶頸，姚頌與研究團隊針對神經網路設計出更加高效的專用處理架構，同時提出了深度壓縮概念，去除了神經網路的冗餘計算，將密集的神經網路稀疏化，以軟硬體結合的方式實現了加速計算。

創立深鑒科技之後，姚頌和他的團隊開始將過去積累的前沿科技轉化成商業產品，考慮到目前在很多場景下，由於功耗、散熱、開發周期、成本、體積等限制，集成人工智慧應用難度很大，但深鑒所做的事，就是讓行業用戶利用深鑒製作的開發工具，只需針對不同需求進行參數調整，就可將深度學習演算法部署在深鑒提供的深度學習計算平台上，進一步集成在客戶自身的產品系統中。

事實上，姚頌與創業團隊一手打造的深鑒不只是將深度學習學術成果進一步轉化成為商業應用方案，由其產品平台解決方案所展現的技術能量與創新潛力，更是成了投資方與半導體大廠注目的焦點，包括全球最大 FPGA 供應商賽靈思（Xilinx）、移動通訊晶元大廠聯發科、三星都在第一時間加入，成為深鑒重要戰略投資人。

姚頌認為，深鑒最重要的創新成就在於，結合硬體加速和神經網路壓縮，走出了一條新的深度學習加速平台的路線，大大降低深度學習學習計算中的冗餘，使深度學習可以實現在嵌入式端設備中，並且具備可擴展性，而這樣的創新，將會為未來的人工智慧應用帶來極大的突破性進展。