谷歌架构大师获2017图灵奖，地平线BPU架构率先量产

　　3 月 21 日，美国计算机协会(ACM)将2017年图灵奖授予斯坦福大学前校长约翰·轩尼诗(John L. Hennessy)和加州大学伯克利分校退休教授大卫·帕特森(David A. Patterson)。

　　图灵奖是计算机协会(ACM)于 1966 年设立的奖项，专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。这个奖项取名自计算机科学的先驱、英国科学家图灵(Alan M. Turing)，是计算机领域的最高荣誉，有“计算机界的诺贝尔奖”之称 。

　　这两位大师此番获奖，是因为他们开创了一种系统的、量化的方法来设计和评价计算机体系架构，并对RISC微处理器行业产生了持久的影响。

　　RISC架构发明者——Patterson和Hennessy

　　David A. Patterson

　　David Andrew Patterson出生于1947年，现年71岁。

　　他于1969年从加州大学洛杉矶分校毕业，获数学学士学位。

　　1970年和1976年，他于加州大学洛杉矶分校分别获得计算机硕士和博士学位。

　　博士毕业后，Patterson在加州大学伯克利分校计算机系留校任教。

　　1994年，他当选美国计算机协会院士。2004年至2006年，任美国计算机协会主席。Patterson同时也是美国工程院、科学院的院士。

　　2016年，Patterson从伯克利退休后，加入Google Brain，正式成为TPU项目团队的高级研究员。

　　John L. Hennessy

　　John LeRoy Hennessy，生于1953年，现年65岁。

　　他于维拉诺瓦大学取得电机工程学士学位，于纽约石溪大学取得计算机科学硕士及博士学位。1977年， Hennessy加入斯坦福大学任教。

　　1997年，他被选为计算机协会会员。

　　1999年，Hennessy成为斯坦福大学第十任校长，直到他2016年辞职。

　　2012年，Hennessy荣获IEEE荣誉勋章。

　　Hennessy从2004年起便加入了Google董事会，并于 2007 年担任独立董事。

　　今年2月1日，Google母公司Alphabet任命Hennessy为新任董事会主席。

　　谷歌处理器体系架构大师斩获图灵奖，地平线第一代BPU芯片率先量产落地

　　目前，两位处理器体系架构大师都供职于Google。Hennessy曾参与设计MIPS架构，对处理器架构有着极为深厚的研究。今年2月1日，Hennessy新任Google母公司Alphabet董事会主席。

　　而Patterson同样在Google负责处理器架构研发工作。他于2016年加入了Google Brain，正式成为TPU项目团队成员。TPU是Google开发的一款AI专用芯片，主要用于提高人工智能计算任务的执行效率。如今，TPU的威力已为天下所知——AlphaGo背后就是AI专用芯片TPU的强力计算在支撑。

　　Patterson与Hennessy的合作意味着Alphabet将要在处理器体系架构上加大投入，AI芯片时代的大幕已然拉开。

　　地平线早在2015年创立之初就前瞻性地提出了要研发人工智能专用芯片，希望通过研发高性能、低功耗、低成本的处理器和算法软件，解决终端设备在本地的算法和计算问题，成为嵌入式人工智能的领导者。

　　为此，地平线提出自主研发AI专用处理器架构BPU(Brain Processing Unit)，并规划了高斯、伯努利和贝叶斯的三代BPU架构。这比Google公开TPU早了将近一年。

　　地平线三代BPU架构规划

　　经过两年研发，2017年12月，地平线正式发布了第一代基于高斯架构的AI芯片——征程1.0和旭日1.0，分别面向智能驾驶和智能摄像头，为B端用户提供包含“算法+芯片+云“在内完整的嵌入式人工智能解决方案。

　　作为中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片，该芯片拥有高性能(一路1080P@30fps的视频输入，可对毎帧图像中的200个目标进行检测识别)、低功耗(典型功耗仅为1.5W)和低延时(小于30ms)的特点。

　　面向智能驾驶的征程1.0处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时检测与识别处理能力，可支持高性能的L2级别的高级驾驶辅助系统(ADAS);而面向智能摄像头的旭日1.0处理器，集成了国际领先的深度学习算法，具备在前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化的处理能力，可广泛用于智能城市、智能商业等场景。

　　随着芯片的量产流片，基于征程1.0处理器的ADAS和基于旭日1.0的智能摄像头即将量产落地，搭载地平线嵌入式人工智能芯片的产品真正走进人们的日常生活。

　　与此同时，第二代BPU架构已在FPGA上实现，基于第二代BPU芯片架构的自动驾驶方案已在今年年初的美国CES上展出，该方案具备强大的感知和预测能力,可以对交通环境进行360度的像素级语意识别，同时检测20个种类的物体并且精准确定每帧视频中每个像素点对应的属性;还能够勾勒出车辆3D边框模型以及人体骨架信息，预测运动变化和运动方向。此外，还支持8路摄像头同时输入以及多传感器融合，等等。目前，地平线也正在推动基于第二代BPU和FPGA的应用落地。

　　图灵奖获得者、现代计算机的奠基人Alan Kay曾说过一句对目前IT产业影响深远的名言——“如果你真的关注软件，就应该做自己的硬件”。出于这样的信仰，地平线颇具前瞻性地选择了一条软硬结合的道路，将算法和芯片进行深度整合，自主研发了创新的人工智能处理器架构BPU，希望以高性能、低功耗、低成本的嵌入式人工智能解决方案推动AI的产业落地。

　　在AI处理器架构大热的今天，谷歌的两位处理器架构大师获得了2017图灵奖，而地平线也在为实现自己“小目标”努力前行：到 2020年，地平线 BPU赋能上亿物联网智能感知终端;到 2025年，3000万辆汽车将内置地平线自动驾驶 BPU。