Jim Keller：AI芯片很简单

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来 源： 内容编译自tribune 。

一位芯片专家表示，借助开源技术，人工智能芯片的开发将变得更容易、更便宜，“只要硬件芯片真正可编程，人们就可以发挥创造力来构建新的解决方案”。

曾在 AMD、苹果和特斯拉工作过的美国微处理器工程师 Jim Keller 告诉安纳多卢通讯社，“实际上，人工智能处理器比人们想象的要简单。”

他在迪拜全球科技与人工智能展览会（GITEX Global）的间隙表示：“人们希望你相信开发人工智能处理器需要 1000 亿美元，但你不需要。”GITEX Global 是全球领先的科技与人工智能盛会之一。

凯勒表示，他的公司 Tenstorrent 开发了从 AI 处理器到通用处理器的开源技术，同时他们还将 AI 编译器开源，这意味着它是公开可用的。

他指出，开源芯片成本更低，结构更易于访问。

“目前的模型非常好，而且还在不断改进，”他说。“我每天都会读到一篇文章，说某些东西已经达到了极限——我们还没有接近极限。对它的需求真的非常非常大；所以，我不知道，未来五年会非常有趣。”

凯勒表示，一些国家对芯片行业的限制从长远来看不会奏效，“因为有些技术已经真正开放了，而且人们发表了大量成果，”他说。

“事实证明，当你限制一个地区时，你只会迫使该地区自行发展，而到目前为止，情况只是意味着他们迎头赶上，”他说。“我希望我们能走向一个更加开放、限制更少的世界。”

他在谈到自己在 AMD、苹果和特斯拉的工作经历时表示：“每家公司都有所不同，对吧，而且他们的文化也不同。”

他说：“最有效的方式是当团队朝着一个真正好的目标前进时，比如一个伟大的产品，然后我真的很喜欢当工程师们能够拥有自己的工作并对他们每天所做的事情和与他们一起工作的人真正受到启发时。”

他补充道：“我希望创造一个真正开放的环境，让每个人都能学习、能做事、能掌握自己的命运。”

Jim Keller 谈 AI、RISC-V 以及其他

传奇 CPU 设计师 Jim Keller 在担任 AI 芯片公司 Tenstorrent 两年首席技术官 后，于 2023 年初接任该公司首席执行官。他曾在苹果、特斯拉和 AMD 任职。近年来，Keller 成为 RISC-V 的坚定支持者，而这一蓬勃发展的开源 ISA 也成为 《EE Times》独家视频采访中讨论的关键话题。

“我相信在未来5到10年内，RISC-V将接管所有数据中心，”Keller表示，并补充说，这对于科学计算和高性能计算（HPC）尤其如此。他表示，超级计算的统治速度可能会更快。

凯勒非常相信硬件和软件的开源；Tenstorrent 打算很快开源自己的 AI 软件堆栈。

“我们去年就想这么做，但还没准备好——我们的软件栈太乱了，需要以正确的方式进行分区，”他说。“我们渴望成为一家成功开源软件的公司。”

对于一家数据中心芯片公司来说，Tenstorrent 最近出人意料地将其 Tensix AI 加速器核心 IP 和 Ascalon CPU 核心 IP 授权给 LG 电子。这家韩国消费电子巨头计划将 Tensix IP 用于嵌入式边缘计算，例如智能电视和汽车芯片。两家公司还计划在未来几代 RISC-V CPU、AI 加速器和视频编解码器 IP 和/或芯片组方面展开合作。（LG 于 2020 年分拆出了自己的 AI IP 部门 ）。

凯勒将客户对 Tenstorrent IP 核的兴趣描述为“惊喜”，并表示公司仍处于业务探索模式。

“说实话，我们的业务才刚刚起步……规模还很小，还有很多技术问题需要解决，”他在我们的独家视频采访中说道。“作为一名技术专家，我非常乐意与聪明人交流。所以，如果某个聪明人说：我想要开源访问你们的硬件，这样我就可以按照自己想要的方式进行编程，我怎么会拒绝呢？”

凯勒对边缘人工智能市场的看法是，迄今为止，替代 IP 产品过于集中，而且编程难度太大。

“过去两年，我们经历了五次转型，”他说。“是图像还是语言？是推理还是训练？是大模型还是小模型？是生成式的还是非生成式的？所有瞄准某个知识产权的人，下一个模型都行不通。我们创立伊始就有一个前提，那就是人工智能将会飞速发展，推理和训练、语言和图像之间的界限将会变得模糊，它们将会来回切换。”

Keller 的例子 StableDiffusion 是部分图像模型、部分语言模型，带有训练管道的向后传递——用他的话说，“它看起来就像厨房水槽——它在哪个 IP 上运行？”

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