作者 | 琰 琰

編輯 | 陳大鑫

實(shí)習(xí)論文刷新Image世界記錄；

博士畢業(yè)收割常春藤大學(xué)教職offer；

入職幾個(gè)月晉升為“校長(zhǎng)青年教授”，成為首位獲此殊榮的華人學(xué)者。

這位出道即巔峰的華人學(xué)者，便是現(xiàn)新加坡國(guó)立大學(xué)青年教授尤洋。

近日，尤洋在北京中關(guān)村創(chuàng)辦了一家高性能計(jì)算公司 “潞晨科技” ，作為高性能計(jì)算和人工智能領(lǐng)域的知名青年學(xué)者，尤洋回國(guó)創(chuàng)業(yè)的消息在業(yè)內(nèi)引起極大關(guān)注。

8月4日，潞晨科技完成種子輪融資，獲得創(chuàng)新工場(chǎng)、真格基金兩家頂級(jí)VC機(jī)構(gòu)的超千萬(wàn)元投資。當(dāng)時(shí)創(chuàng)始人尤洋表示， 其創(chuàng)業(yè)目標(biāo)是期望最大化人工智能開(kāi)發(fā)速度的同時(shí)最小化人工智能模型部署成本。

從左到右：創(chuàng)新工場(chǎng)執(zhí)行董事任博冰、潞晨科技創(chuàng)始人尤洋、真格基金董事總經(jīng)理尹樂(lè)

近幾年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展并不算太好，泡沫、虧損、裁員、流血上市......這些負(fù)面評(píng)價(jià)籠罩著整個(gè)行業(yè)。而人工智能投融資與創(chuàng)業(yè)熱潮也確實(shí)從2018年開(kāi)始逐漸趨緩、甚至遇冷。據(jù)億歐統(tǒng)計(jì)顯示，中國(guó)人工智能初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量連續(xù)四年下降，AI領(lǐng)域投融資頻次也連續(xù)三年下滑，且沒(méi)有觸底反彈的跡象。

在這樣的大環(huán)境下，尤洋為何選擇回國(guó)創(chuàng)業(yè)？高性能計(jì)算在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)到底有多大潛力？李開(kāi)復(fù)、徐小平，以及更多頂級(jí)VC為什么看好潞晨科技？未來(lái)這家公司有何戰(zhàn)略規(guī)劃？AI科技評(píng)論有幸采訪了創(chuàng)始人尤洋，與他聊了聊創(chuàng)業(yè)的初衷和戰(zhàn)略規(guī)劃。

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AI產(chǎn)業(yè)的“阿喀琉斯之踵”

“我目前仍在新加坡國(guó)立大學(xué)（NUS）任職，但已辭去了其它兼職顧問(wèn)"，尤洋告訴AI科技評(píng)論，他之后會(huì)把任教之外的所有時(shí)間用于創(chuàng)業(yè)，以希望能做到產(chǎn)學(xué)結(jié)合，對(duì)社會(huì)產(chǎn)生價(jià)值。

尤洋創(chuàng)辦的潞晨科技是一家高性能計(jì)算公司，主要面向B端企業(yè)提供分布式軟件系統(tǒng)，大規(guī)模人工智能平臺(tái)，以及企業(yè)級(jí)云計(jì)算解決方案等服務(wù)。

有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截止2021年，企業(yè)級(jí)人工智能的市場(chǎng)規(guī)模已經(jīng)超過(guò)萬(wàn)億美元，AI云解決方案相比去年也增長(zhǎng)39%，達(dá)到了50億。

龐大的市場(chǎng)規(guī)模為創(chuàng)業(yè)者們提供了更大的潛在機(jī)遇，但從技術(shù)角度來(lái)看，這也導(dǎo)致AI模型開(kāi)始出現(xiàn)越練越大的現(xiàn)象。

自2020年GPT-3首次突破千億級(jí)規(guī)模后，AI模型的參數(shù)量和計(jì)算量都開(kāi)始呈現(xiàn)爆發(fā)式的增?，目前最大模型智源悟道2.0參數(shù)量已達(dá)到1.75萬(wàn)億。

雖然大模型創(chuàng)造了超乎想象的性能神話，但它也讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間變得非常漫長(zhǎng)。

例如，用1個(gè)英偉達(dá) V100 GPU訓(xùn)練 ResNet-50 (2500萬(wàn)參數(shù))網(wǎng)絡(luò)需要1周，而訓(xùn)練 GPT-3 (1750億參數(shù))可能需要355年。

因此，近幾年有越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始創(chuàng)建大規(guī)模集群或自研超級(jí)計(jì)算機(jī)，希望通過(guò)分布式計(jì)算的方式提高模型的訓(xùn)練和部署效率。

例如，Google的TPU Pod，微軟為OpenAI 打造的1萬(wàn)GPU集群，英偉達(dá)的SuperPOD，包括連自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的特斯拉也加入了這場(chǎng)軍備賽，它在今年6月推出的超算 Dojo，已經(jīng)在世界超算排行榜中位列第五。

超級(jí)計(jì)算機(jī)具有很強(qiáng)的計(jì)算和處理數(shù)據(jù)的能力，其運(yùn)算速度基本上可以達(dá)到每秒一萬(wàn)億次以上。對(duì)于任何AI而言，這種高性能計(jì)算有助于大幅提升模型性能。

尤洋認(rèn)為，當(dāng)機(jī)器到達(dá)一定數(shù)量后，再多堆砌也無(wú)法帶來(lái)效率上的明顯提升，即便是技術(shù)實(shí)力雄厚的巨頭，也難免在大規(guī)模人工智能上陷入瓶頸。

高性能計(jì)算其實(shí)就是使用集群進(jìn)行計(jì)算的方式，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的最大化——下到提升一個(gè)GPU的吞吐率，上到提升上千臺(tái)機(jī)器的可擴(kuò)展性。在他看來(lái)，未來(lái)沒(méi)有高性能計(jì)算，前沿AI是無(wú)法發(fā)展進(jìn)步的。現(xiàn)階段的主流模型AlphaGO，BERT，GPT-3，Switch Transformer，以及智源悟道模型都在一定程度上用到了高性能計(jì)算。

除了訓(xùn)練和部署效率低之外，超大模型所帶來(lái)的并發(fā)癥也是顯而易見(jiàn)的。深度學(xué)習(xí)模型越大，意味著能耗越高。一般訓(xùn)練一個(gè)小型AI模型基本可以達(dá)到一個(gè)人一年能耗的60倍，而現(xiàn)有的模型參數(shù)量已經(jīng)突破萬(wàn)億級(jí)規(guī)模。

根據(jù)Emma Strubell等人的研究，從紐約到舊金山每位旅客乘坐飛機(jī)產(chǎn)生二氧化碳排放量是1,984 lbs。然而，訓(xùn)練一個(gè)2億參數(shù)的模型可以達(dá)到626,155 lbs，幾乎是前者的300多倍。所以，要想實(shí)現(xiàn)人工智能在未來(lái)的廣泛應(yīng)用，低能耗計(jì)算是非常必要的。

多維度是近年來(lái)AI模型發(fā)展的另一顯著特征。例如，BERT是基于Transformer Encoder，GPT-3是基于Transformer Decoder，Switch Transformer和清華智源是基于混合專(zhuān)家系統(tǒng)，MLP-Mixer是基于全連接網(wǎng)絡(luò)的變種等等。

與之對(duì)應(yīng)的是，超算系統(tǒng)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)，跨云計(jì)算等硬件配置也越來(lái)越復(fù)雜化。這兩者之間的自適應(yīng)配置對(duì)整個(gè)訓(xùn)練系統(tǒng)的性能起著決定性影響。

在尤洋看來(lái)，分布式人工智能是未來(lái)的大趨勢(shì)。而分布式計(jì)算效率、?高能耗、多維度自適應(yīng)切分已經(jīng)成為阻礙當(dāng)前AI學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“阿喀琉斯之踵”，因此高性能計(jì)算當(dāng)前人工智能市場(chǎng)中極具發(fā)展前景。

2

高性能計(jì)算領(lǐng)域的佼佼者

創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目越是早期，風(fēng)險(xiǎn)越大。由于沒(méi)有穩(wěn)定的商業(yè)模式、發(fā)展戰(zhàn)略也可能隨時(shí)調(diào)整，因此VC投資在很大程度上取決于投資人對(duì)創(chuàng)始人的判斷。

種子輪的投資金額一般比較小，大多在500萬(wàn)（人民幣）以下。潞晨科技獲得創(chuàng)新工場(chǎng)、真格基金兩家頂級(jí)VC機(jī)構(gòu)的超千萬(wàn)元種子輪投資，可見(jiàn)李開(kāi)復(fù)、徐小平對(duì)創(chuàng)始人尤洋的信任。

翻開(kāi)尤洋的履歷，其在高性能計(jì)算領(lǐng)域的學(xué)術(shù)成就可見(jiàn)一斑。

尤洋在求學(xué)階段，獲得過(guò)清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系最高獎(jiǎng)學(xué)金西貝爾獎(jiǎng)、優(yōu)秀畢業(yè)生等榮譽(yù)，并以第一名的成績(jī)保送清華計(jì)算機(jī)系碩士。在申請(qǐng)博士時(shí)，獲得了UC Berkeley、CMU、芝加哥大學(xué)、UIUC、佐治亞理工、西北大學(xué)等六所名校全獎(jiǎng)offer。

2018年，尤洋選擇在Berkeley計(jì)算機(jī)系讀博，師從美國(guó)科學(xué)院學(xué)院與工程院院士、ACM/IEEE Fellow James Demmel，由此開(kāi)啟了他開(kāi)掛式的學(xué)術(shù)生涯。

2019年，尤洋以一作作者的身份發(fā)表一篇題目為 《Large Batch Optimization for Deep Learning ：Training BERT in 76 Minutes》 的研究論文，在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界引起了不小的震動(dòng)，被ScienceDaily，The Next Web，i-programmer等幾十家媒體廣泛報(bào)道。

論文地址：https://arxiv.org/abs/1904.00962

他在這篇論文中 提出了一種新型優(yōu)化器 LAMB，將超大模型BERT的預(yù)訓(xùn)練時(shí)間壓縮到了 76分鐘。

要知道BERT-Large預(yù)訓(xùn)練的計(jì)算量非常大。例如，Transformer 使用 8 塊 P100 在 8 億詞量的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練 40 個(gè) Epoch 需要一個(gè)月，而B(niǎo)ERT-Large 模型在有 33 億詞量的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練 40 個(gè) Epoch，使用 8 塊 P100 上可能需要 1 年。

論文中表明，相比基準(zhǔn) BERT-Large 用 16 塊 TPU 芯片，LAMB 訓(xùn)練 BERT-Large 采用一個(gè) TPU v3 Pod（1024 塊 TPU 芯片）。在批量訓(xùn)練大小接近 TPUv3 pod 內(nèi)存極限的情況下，將預(yù)訓(xùn)練的迭代次數(shù)由 100 萬(wàn)次減少到了 8599 次，從而使訓(xùn)練時(shí)間由3天縮短到了 76 分鐘，刷新世界記錄。

到目前為止，LAMB仍為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主流優(yōu)化器，并被廣泛應(yīng)用于谷歌，微軟，英特爾，英偉達(dá)等科技巨頭。

而在更早之前，尤洋還刷新了ImageNet訓(xùn)練速度的世界記錄，他發(fā)表的這篇 《ImageNet Training in minutes》 提出的算法 將 AlexNet模型訓(xùn)練壓縮到了24分鐘 。此前，在英偉達(dá)的 M40 GPU 上利用 ImageNet訓(xùn)練ResNet50 需要 14 天。

根據(jù)Google Scholar顯示，尤洋在并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)以及高性能計(jì)算研究領(lǐng)域已經(jīng)累計(jì)發(fā)表論文40多篇，其中兩篇論文被國(guó)際并行與分布式處理大會(huì)(IPDPS 2015)和國(guó)際并行處理大會(huì)(ICPP 2018)評(píng)選為最佳論文。

AI技術(shù)和人才是任何一家人工智能創(chuàng)業(yè)公司最核心的資本。尤洋告訴AI科技評(píng)論，潞晨公司招募的十名核心成員均來(lái)自美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校，斯坦福大學(xué)，清華大學(xué)，北京大學(xué)，新加坡國(guó)立大學(xué)，新加坡南洋理工大學(xué)等國(guó)內(nèi)外知名高校。

他們?cè)诟咝阅苡?jì)算，人工智能，分布式系統(tǒng)方面已有十余年的技術(shù)積累，并在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)刊物或會(huì)議發(fā)表論文30余篇。

如潞晨科技的CTO卞正達(dá)碩士畢業(yè)于新加坡國(guó)立大學(xué)，曾以第一作者的身份在國(guó)際超級(jí)計(jì)算大會(huì)SC上發(fā)表論文 。國(guó)際超級(jí)計(jì)算大會(huì)每年有上萬(wàn)人參會(huì)，但只收錄100篇左右論文，是超級(jí)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域最有影響力的會(huì)議。

同時(shí)他們還邀請(qǐng)到了美國(guó)科學(xué)院院士，工程院院士James Demmel教授還擔(dān)任該團(tuán)隊(duì)的顧問(wèn)。Demmel教授是加州大學(xué)伯克利分校前EECS院長(zhǎng)兼計(jì)算機(jī)系主任，中關(guān)村戰(zhàn)略科學(xué)家 (陳吉寧市長(zhǎng)親自頒發(fā))，ACM/IEEE Fellow，也是尤洋讀博期間的導(dǎo)師。

3

先造錘子，再找釘子

人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，讓尤洋看到了其中的創(chuàng)業(yè)機(jī)遇，而真正推動(dòng)他回國(guó)創(chuàng)業(yè)還是在UC Berkeley讀博期間的思想熏陶。“Berkeley計(jì)算機(jī)系的教授追求產(chǎn)研結(jié)合，希望真正做出一個(gè)有影響力的實(shí)用系統(tǒng)，而不僅僅是發(fā)論文”。

創(chuàng)業(yè)是產(chǎn)學(xué)結(jié)合的一種常見(jiàn)方式，近幾年越來(lái)越多的學(xué)術(shù)專(zhuān)家開(kāi)始涉足產(chǎn)業(yè)界，尤其是在高性能計(jì)算領(lǐng)域。例如去年3月，知名機(jī)器學(xué)習(xí)華人學(xué)者、CMU助理教授陳天奇回國(guó)創(chuàng)業(yè)，試圖解決優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的高效訓(xùn)練和部署問(wèn)題。

尤洋表示，Berkeley計(jì)算機(jī)系的產(chǎn)業(yè)化精神對(duì)青年學(xué)者產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，Ion Stoica，Matei Zaharia等從Berkeley走出來(lái)的教授都在兼顧學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)，而他的學(xué)長(zhǎng)Prateek Saxena也總強(qiáng)調(diào)，‘my startup is my research’，這些思想讓他深受啟發(fā)和鼓舞。

雖然處于創(chuàng)業(yè)早期，但潞晨科技發(fā)展戰(zhàn)略似乎已經(jīng)非常明晰。“我們希望‘先造錘子，再找釘子’，在創(chuàng)業(yè)初期先努力打造一個(gè)通用系統(tǒng)，并在1年完成系統(tǒng)優(yōu)化，應(yīng)用于中小型企業(yè)”。

在尤洋看來(lái)，企業(yè)完成分布式訓(xùn)練需要投入昂貴的專(zhuān)業(yè)人員，這無(wú)形中大大降低了模型的部署效率，而且機(jī)器資源的價(jià)格往往是動(dòng)態(tài)變化的，動(dòng)態(tài)改變負(fù)載很容易造成人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)效率低或崩潰，這對(duì)于中小企業(yè)而言更是致命一擊。

針對(duì)當(dāng)前的行業(yè)痛點(diǎn)出發(fā)，他們希望以?xún)?yōu)化技術(shù)為基礎(chǔ)，大幅度提升系統(tǒng)在超大規(guī)模計(jì)算的擴(kuò)展性效率。在動(dòng)態(tài)改變負(fù)載的同時(shí)，能夠穩(wěn)定人工智能系統(tǒng)，讓系統(tǒng)效率能隨著機(jī)器規(guī)模自動(dòng)擴(kuò)展，并在應(yīng)用場(chǎng)景提供一些跨云服務(wù)。

此外，針對(duì)模型的多維度自適應(yīng)切分，他們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了2維網(wǎng)格參數(shù)劃分，3維立體參數(shù)劃分，以及2.5維通信最小化參數(shù)劃分，這樣的動(dòng)態(tài)模型并行技術(shù)也有助于大幅提升計(jì)算效率。

作為一家面向B端的AI企業(yè)，尤洋表示當(dāng)前公司發(fā)展最重要的是積累技術(shù)實(shí)力，所獲超千萬(wàn)元投資將主要用于技術(shù)研發(fā)。有了成熟穩(wěn)定的技術(shù)解決方案之后，再需要根據(jù)市場(chǎng)的需求調(diào)整戰(zhàn)略，制定更為詳細(xì)的商業(yè)化路徑。

現(xiàn)階段，他們希望潞晨科技在中期發(fā)展階段能夠設(shè)計(jì)出自適應(yīng)新興智能硬件芯片的系統(tǒng)和自動(dòng)擴(kuò)展智能編程系統(tǒng)，以滿足中等互聯(lián)網(wǎng)公司或傳統(tǒng)行業(yè)公司的需求，進(jìn)而再推出企業(yè)級(jí)的SaaS服務(wù)以及AI云服務(wù)(AIaaS)，與大型云服務(wù)商合作共同構(gòu)建商業(yè)化智能計(jì)算中心。

4

廣納英才，可自薦CEO

目前潞晨科技正在招聘全職/實(shí)習(xí)軟件工程師，全職/實(shí)習(xí)人工智能工程師 等技術(shù)人才。可協(xié)助申請(qǐng)北京戶(hù)口，特別優(yōu)秀的人，還可以申請(qǐng)擔(dān)任公司的CEO。

崗位職責(zé)：

• 開(kāi)發(fā)分布式人工智能系統(tǒng)并部署到大規(guī)模集群或云端。

• 從具體的場(chǎng)景和問(wèn)題出發(fā)，研發(fā)和優(yōu)化算法系統(tǒng)，產(chǎn)出解決方案應(yīng)用到場(chǎng)景中。

• 參與人工智能技術(shù)與現(xiàn)有工具的融合設(shè)計(jì)和優(yōu)化，提高產(chǎn)品性能。

• 撰寫(xiě)高質(zhì)量的科技論文，有機(jī)會(huì)擔(dān)任重要論文的第一作者 (未來(lái)?yè)Q工作或升學(xué)的重要加分項(xiàng))。

任職要求

• 精通TensorFlow, PyTorch, Ray, DeepSpeed, NVIDIA Megatron，熟悉上述系統(tǒng)的內(nèi)部運(yùn)行機(jī)制。

• 熟悉各類(lèi)優(yōu)化算法與模型架構(gòu)，熟悉python或C++的優(yōu)化算法庫(kù)，包括各類(lèi)基于梯度的經(jīng)典算法與經(jīng)典模型 (BERT, GPT-3, Switch Transformer, ViT, MLP-Mixer)。

• 有較強(qiáng)的編程能力和工程實(shí)現(xiàn)能力。獲得過(guò)編程競(jìng)賽獎(jiǎng)或發(fā)表過(guò)高質(zhì)量論文的優(yōu)先錄用。

• 211、985、海外知名高校本科以上學(xué)位(或在讀)，計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程，電子信息，自動(dòng)化，數(shù)學(xué)，物理或其它人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)。

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