本文摘要：10月12日，德国慕尼黑，英伟达 GTC 大会。惠普 HPE 向来自全球的开发者和厂商，展出了世界上首个面向企业级用户的人工智能软硬件解决方案，而在 HPE 的高性能计算出来硬件上配备的，是吴韧所创办的 NovuMind 历时两年研发出来的深度自学训练平台。吴韧先后兼任AMD异构系统首席软件架构师，惠普实验室 CUDA 研究中心首席研究员，百度公司卓越的科学家，两年前，他要求创业，致力于打造出“ASIC芯片＋训练模型”的全栈式AI解决方案。

10月12日，德国慕尼黑，英伟达 GTC 大会。惠普 HPE 向来自全球的开发者和厂商，展出了世界上首个面向企业级用户的人工智能软硬件解决方案，而在 HPE 的高性能计算出来硬件上配备的，是吴韧所创办的 NovuMind 历时两年研发出来的深度自学训练平台。吴韧先后兼任AMD异构系统首席软件架构师，惠普实验室 CUDA 研究中心首席研究员，百度公司卓越的科学家，两年前，他要求创业，致力于打造出“ASIC芯片＋训练模型”的全栈式AI解决方案。

两年过去，吴韧经常出现在少有中国面孔的 GTC 欧洲大会上，带着业界最慢的深度自学训练平台高调亮相，独家采访吴韧博士，想到这位曾多次名动一时间的计算机博弈论专家现在在做到什么？一家公司：NovuMind2015年8月，接下“百度卓越科学家”光环的吴韧返回硅谷，未用多少时间，之后劝说了芯片大拿Chien-Ping Lu、前惠普实验室首席工程师Kar Han Tan 重新加入，迅速重新组建起了 40 多人规模的硅谷团队。在国内，则由曾为英伟达立功汗马功劳的谢强、差点获得百度总裁奖的胡殿民“搭乘了班子”，预计在明年初，团队规模将和硅谷持平。2016年12月，NovuMind 已完成了 A 轮 1500 多万美元的融资，背后的资本方有洪泰基金、宽带资本、真格基金、英诺天使和臻迪科技等。

在吴韧显然，NovuMind 是一家全球化的公司，布局中国、美国、欧洲三块市场，为人工智能训练超级计算机，为应用于末端获取 AI 专用芯片。在这条赛道上，一方面竞争出现异常白热化，另一方面耗时耗力。不过，吴韧指出NovuMind 做到的事情，和其他厂商几乎有所不同。

对于大部分处在应用层的公司而言，急需 AI 技术，但又不有可能像巨头公司一样雇用几个百万年薪的技术大咖，也不有可能负担得起千万起的训练设备。NovuMind 想建构的价值就是减少门槛，让任何传统企业都需要很更容易把 AI 技术用一起。

吴韧回应，对于 AI 来说，更为重要的是不是一两个公司冲在最前面，而是大多数公司都能跟上。想超过这个目的，关键在于需要减少把训练能力、模型低成本的部署，并且不仅部署在云端，同时还在终端。在训练方面，很像当年的Hadoop 和 Cloudera ，吴韧说道：大家都可以去iTunes一个 Hadoop，但是大部分公司是没这个能力把 Hadoop 跑起来的，于是都去找 Cloudera 这样的公司去把产品化的 Hadoop 买回来，必要用于，这是用于很简单的开源系统解决问题明确商业问题很好的例子。

我们也一样，人工智能的训练一定必须十分成熟期的软硬件体系，让一个普通公司，买了我们的系统后，按个键，就可以开始训练模型了。在末端应用于方面，吴韧指出做到平台不是准确的思路，NovuMind 执着的是最淋漓尽致的优化、最低的性能功耗比，而平台意味著性能的减少——通用性就是性能的减少。在吴韧显然，AI 的关键能力，“实质上就那么几个”——比如视觉、听力、感官其他信号的能力。

把其中一个能力，放进一个解决方案中，只不过早已可以了。吴韧更进一步向说明，芯片对视觉有尤其的优化，实质上早已需要覆盖面积十分多的应用于场景，在“通用性”上，只不过并没减少过于多，比如说人脸识别、车辆辨识等，看上去不一样，但对芯片只是换一个模型而已。而和其他芯片厂商作法有所不同的是，NovuMind 几乎抛弃了“矩阵”。

常规来说，在数学和工程上，矩阵需要超过凭借大于的操作者覆盖面积最多应用于场景的效果，把矩阵作好以后，大部分工程问题都可以解决问题。但矩阵本身并不是 AI 计算出来的关键点，关键在于卷积，也就是三维张量的计算出来。

吴韧指出，既然如此，那 NovuMind 的 AI 芯片，就不去考虑到矩阵，只专心三维张量就好。要解决问题视觉问题，这个芯片就把这件事做到完全，几乎不考虑到任何通用性，极端自定义化带给极端的性能优势。产品方面，(公众号：)此前也曾报导，NovuMind 的第一个AI芯片（原型）预计不会在今年圣诞节前发售。

吴韧回应，到明年2月份，他期望应用程序都准备就绪，并需要在该芯片上构建耗电不多达5瓦展开15万亿次浮点运算。而NovuMind 的第二个芯片，耗电将不多达1瓦，计划在2018年中期面世。

那 NovuMind 产品目前的效果又如何？一个案例：华西医院实质上，虽然产品还在研发过程中，但核心技术早已需要落地了。早于在 2016 年 3 月，吴韧就与希式医疗公司有了可行性的合作意向。而在过去旋即的 7 月，Novuseeds——NovuMind 合资公司——和华西医院开始了全面合作，将 AI 技术应用于在消化道的内窥镜上。

在吴韧显然，目前现有的医疗 AI ，确实有影响力的只有两个，都是谷歌参予的。其一是通过视网膜辨别糖尿病，其二是通过皮肤照片辨别皮肤癌。靠谱的原因是，享有差不多 10 万份数据，准确率超过 90%。

NovuMind 和华西医院的合作，数据来自华西医科大学，用了 20万份数据，准确率超过 95%。NovuMind 要做到的，就是将性能出色的 AI 专用芯片，植入到内窥镜中。

此外，安防也是NovuMind 长年布局的一个领域。将人脸识别、车辆辨识用作安防，只不过是很多公司都在做到的一件事，媒体肆意报导后，大众也仍然陌生。吴韧指出，难题在于简单的程度。

他回应，略为调查一下不会找到，北京市目前有100万路，很多公司在超过“100路”这个量级的时候就做到不下去了， 而 NovuMind 目前在不行自己研发的芯片的情况下，可以做 10 万路。现在的作法实质上是通过摄像头，在云端或数据中心展开分析，这个前提是摄像机的视频，10万路视频要传遍数据中心的某一个地方，忘了做到分析。但如果有了芯片以后，这个摄像头本身就可以做到分析，那是就可以解决问题100万路、1000万路的问题了。

一个合作：惠普HPE在近日举行的英伟达 GTC 欧洲大会上，吴韧第一次对外展出了 NovuMind 耗时两年研发的深度自学训练平台，并且宣告与惠普 HPE 达成协议了战略合作。惠普 HPE 作为最重要的高性能计算出来设备提供商，覆盖面积了大多数世界500强劲企业用户，在世界 Top500 超级计算机中占据相似 1/3 的席位。在吴韧显然，NovuMind 之所以受到惠普的注目，是因为享有全栈的人工智能技术。惠普 HPE 资深高性能计算出来 (HPC) 技术顾问、深度自学专家 Bruno Monnet 在 GTC 欧洲大会上做到了主题为“HPE 和 NovuMind 推展更加大规模的深度自学 ”(Improving Deep Learning Scalability on HPE Servers With NovuMind: GPU RDMA Made Easy) 的演说，Bruno 大力赞许了 NovuMind 所做到的希望，并且指出 NovuMind 软件和 HPE 高性能计算出来硬件的因应是“交相辉映”。

同时，Bruno 还说道，“有了 NovuMind 的深度自学训练平台，HPE 可以确实协助全世界各大中小企业构建人工智能赋能”。目前，NovuMind 已启动筹划下一轮融资，本轮融资将不会被用作产品研发和不断扩大团队。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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