Robin.ly 是一个全新的视频内容平台，旨在为广大工程师和研究人员提高对商业，创业，投资，领导力的理解。第一期是Robin.ly创始人Alex Ren采访著名的 AI的青年学者、深鉴科技的联合创始人和MIT的助理教授韩松博士，内容是他对AI及创业的看法。 以下为采访实录摘要： 完整视频请在文末扫二维码关注
Alex：大家好，我是Alex Ren， 是BoomingStar Ventures 的管理合伙人，也是Robin.ly 的创始人。今天是我们Robin.ly新的内容平台的首发视频。今天我们特意邀请了韩松博士， 他专做AI Research，过去几年里，发明了像深度压缩，最近在做的DGC(Deep Gradient Compression)，并创立了深鉴科技（现已被Xilinx收购）。 这些一系列的AI Research 和 创业过程，我相信有很多东西可以和大家分享。韩博士，你大概去MIT多久啦？
韩： 我是今年暑假去的。
（视频截图 韩松为左，Alex为右）
Alex：你当时选择AI和计算机架构的方向，你是怎么考虑的？
韩：对，2012年的时候 正好是AlexNet，ImageNet得到了Breakthrough的准确率的提升。但是呢，它的计算量是非常大的。AlexNet当时是240MB的模型大小， 1.5B的计算量。1.5B 跟中国的人口是一个量级的。但是这样的模型逐渐持续下去的话，数据逐渐在升，计算量逐渐在升，但是硬件模型逐渐在放缓，中间肯定会有个交叉，这就是我们的机会。这个交叉的地方将来会是一个bottleneck。这也是我们后来research的一个机会，紧随这样的痛点。
Alex： 所以你之后在2016年在ICLR上发布了一篇关于深度压缩的文章，那篇文章也获得了最佳论文。当时你灵感的来源是什么？当时怎么会想到用这个方法去解决这个问题？
韩： 嗯！这是个挺好的问题。我们之前试图解决AI 效率的问题，先从硬件的角度去解决。我们试用了各种方式，能让它充分的利用片上资源，减少片外的访存。但是发现，这些方法，只在硬件角度上解决是不够的。我们要找到源头，问题出在哪？参数量太大了？算法的冗余度太高了？其实在16年那篇paper之前，我们在NIPS 2015先发了篇文章 “Learning both weights and connections for efficient NN”它是说，我能把原来很多参数量，把它减少。比如说AlexNet，60Mparameter，我把它减到6-7Mparameter。但是可以实现同样的准确率。这样的话，从源头上就可以把这样的问题做简化。然后再做efficient hardware architecture。这样从algorithm &hardware co-design，这样的design 空间非常大，也可以彻底解决问题。
Alex：那后来2017年的时候，你在FPGA2017 也发表文章提出了ESE (EfficientSpeech Recognition) 你曾说过，深度学习最大的瓶颈在于带宽而不是计算。这是怎么理解的?
韩：说到计算机系统，它有几个组成部分，计算是一部分，缓存是一部分，networking又是另一部分。它们都是非常重要的。就仿佛一个木桶，你要用这个木桶来装水，它最短的bar决定了它能装多少水。所以计算，缓存，networking，哪个最差就决定了你的效率是多少。举个例子。比如第一代的TPU,它的计算能力是非常高的，但是它的memory bandwidth不够。所以即使你有很高的计算能力，你的内存带宽不够，所以限制了它的utilization。就好像LSTM，RNN，它的 利用率只有10%不到，但是后来TPU的下一代，就解决了这个问题。所以当你把内存带宽提升之后，它的utilization得到了很大提高。另外从energy的角度，比如说在45纳米的工艺底下，算一个32bit的乘法可能5pJ 。但是去 off chip DDR 去拿这个数，要640pJ， 这是两个数量级的差距。所以，computation is cheap, memory is expensive。
Alex：这也是为什么你最近又提出了一些方法 比如 DGC (DeepGradient Compression)？能稍微给大家介绍一下这是什么吗？
韩：DGC (Deep Gradient Compression) 是我们最近提出的一个算法，它是针对 Multinode Distributed Training， 也就是大规模的并行计算。我们核心解决的一个问题是，想减少我们的训练时间。原来我训一个网络可能一天，一个礼拜。一种方法呢，是增加GPU数量。这样的话，好几个GPU 一起训练，可以减少计算的时间。但是这样就带来一个问题是，大家communication的时间变多了，overhead变多了。因为你很多GPU要coordinate，大家要exchange gradient。这怎么解决呢？我们能不能少communicate一个东西？然后我们就提出了Deep Gradient Compression。Gradient是我们需要exchange的东西。我们发现，大概只有千分之一的gradient actually need exchange，其他都可以不exchange。这样我们可以把communication bandwidth减少大概200-600倍。
Alex：那我相信很多training的公司应该是很感兴趣这个东西啊！那你在斯坦福大学博士毕业之后，选择了去MIT做助理教授。你看工业界，很多 Google，Facebook也是做深度学习，AI 这方面的研究。你怎么看工业界做研究，和你们（学术界）做研究 有什么区别？你是怎么样和他们合作的？
韩：嗯！这个问题非常好。工业界有很多资源。一是场景非常丰富，二是计算资源非常丰富，三是工程师资源非常丰富。学校里，这些资源是和工业界没法比的。但在学校里一个好处是，能跟很多公司一起合作，比如说，现在sponsor我们实验室的，大概有10家公司，我可以和这十家公司都合作。他们有不同的需求，看到了不同的问题。可以看到很多，从软件到硬件，各个层次所面临的，他们的痛点。然后帮他们解决痛点。解决痛点的本身，就是make breakthrough的过程，所以视野还是比较开阔的吧！
Alex：最近你好像也参加了一个会，Hot Chips 2018，前两天。我记得你做了一个tutorial 对吗？Topic 是 “Accelerating Inference at the Edge” ，因为正好是深鉴科技被Xilinx收购之后。你们有什么新的东西可以给没有参加的人做个分享吗？
韩：我们当时首先回顾了神经网络处理器的几个发展历程吧！先是specialized computation，后来人意识到computation is cheap，memory is expansive；所以第二代是 specialized memory，如何减少DRAM access，充分复用之前的data。前两部分都假设algorithm is algorithm，然后去提升硬件；第三代的是algorithm &hardware co-design，把模型先做的efficient，把它压小。把大的模型压小，减少memory footprint，再去加速这样比较efficient的模型；第四代就是，我们从小模型开始，我们不用压它，直接就设计比较小的模型。然后为这种小模型做specialized inference。
那么这次深鉴科技也是基于第四个idea去做了基于MobileNet depthwise convolution的知识架构。Depthwise Convolution，它的channel之间没有reduction，它 data reuse没有之前的convolution好。所以对应的提出了一个新的challenge。我们可以用新的架构去有一个单独的pe（processing element）去处理depthwise convolution，比之前的效率要高很多。
深鉴科技团队 韩松（左一）
Alex：在你目前的职业历程里面，有个短暂的break，在斯坦福读博士阶段的时候，你参与创立了深鉴科技，并卖给了Xilinx。这是特别有意思的一个经历。那这段大概两年多时间的经历里，你最大的takeaway是什么？
韩：深鉴科技我觉得创业历程上最重要的体会就是，人非常重要。有一群靠谱的真心做事的兄弟在一起，一起做一件事。俗话说留得青山在，不怕没柴烧嘛。无论遇到什么困难，只要我们团结一心，肯定都能克服。我们从成立到现在，两年多吧，技术核心的同事们 没有一个掉队的，没有一个离开公司的。
Alex：那这过程中，我相信你们应该也遇到一些挫折吧？你当时觉得最大的一个困难是什么？你又是怎样克服的呢？
韩：当时刚创业的时候，那是15年底，北京一个寒冷的冬天，我和姚颂，还有几个同事，我们当时租了辆小面包车。在中关村上地这一带融资，当时就很困难。当时深度学习处理器这一概念还没像现在那么火，大家不觉得这是一个must-have的东西。那时候融资真的非常困难。整体大环境上，没有像现在 大家认识的那么明晰。不确定的因素很多。然后我们当时走访了很多投资的投资人，但是都没有拿到investment。后来我来到斯坦福，当时开学之后，在斯坦福周围继续pitch。包括当时后来也在斯坦福上了一门Public Speaking的课。
我发现，从你做research，能把这东西做出到，到你能把这东西讲出来去讲给不懂的人，或者不是内行人，这还是有一个gap的。当时那门课，一是教我们一些presentation 的技巧，二是教我们如何把一个东西给讲懂。我觉得也是非常有意义的。我们在斯坦福校门口，University Avenue，金沙江（GSR Ventures），张予彤 还有 林仁俊 （Richard）他们后来投了我们。后来就比顺利了，包括岳斌岳总（高榕资本），他们三月份单独飞到湾区，我们还聊了一次。后来就比较顺利了。
Alex：所以我觉得比较有意思的是，你是一个typical AI Researcher， 到entrepreneur，你对现在的一些AI Researcher，有心想去创业的，你对他们有什么建议？
韩：我觉得Know your customer。所以说有时候我们觉得技术是高大上的，可能技术能解决一切，但实际不是这样的。怎么能让技术能有一个生态？不是单独一个点，你要把它展成一个面。比如说，如果我只拿Deep Compression 一个算法来创业的话，这是不行的。一是它容易被复制，二是它的capacity没有足够大。用户不会有粘性。 后来我们加了silicon，加了硬件，加了计算机结构这一块，就使它从一个点到一个面，从上到customer，从底下到技术，整个堆栈就把它打通了。
Alex：嗯！好的！今天很荣幸，听韩松博士分享关于他做AI research一路以来，以及创业的心路历程。希望大家有兴趣继续跟韩博士交流，有兴趣去读他的博士，或者去实习。请继续关注韩博士这边研究的进展！谢谢大家！
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（人工）神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型，那时候研究者构想了「感知器（perceptron）」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者（Connectionist）」，因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型，它们都是前馈神经网络：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），其中 RNN 又包含长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习，但也有一些为无监督学习设计的变体，比如自动编码器和生成对抗网络（GAN）。
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来源： LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.
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深鉴科技成立于2016年3月，定位为深度学习硬件解决方案公司，将以自主研发的深度压缩与深度学习处理器（DPU）为核心，打造最好用的解决方案和最高效的整体系统，提供硬件+芯片+软件+算法的完整方案，方便所有人使用。同时，深鉴主要瞄准智慧城市和数据中心两大市场，可帮助用户为多种智能安防场景打造稳定高效的解决方案。
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