栗子 李根 發自 清華 
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

2017年圖靈獎，最終頒給了John L. Hennessy和David A. Patterson.

他們一個是前斯坦福大學校長、現Alphabet董事長，另一個是UC伯克利退休教授，現谷歌TPU專案的科學家。

他們因開創性的RISC方法——全稱精簡指令集計算機（reduced instruction set computer）而加冕電腦科學領域最高榮譽。

而這一次，David A. Patterson在榮膺圖靈獎後，首次來到中國。

在一場清華榮譽博士學位授予和題為《計算機體系結構，下一個黃金時代》的演講之後，Patterson教授接受了量子位專訪。

這位新晉圖靈獎得主、一代計算機體系結構宗師、任教UC伯克利40年教授，影響幾代工程師的教材《計算機體系結構：量化研究方法》的編寫者……

向我們分享了更多講座之外的所思所感。

關於圖靈獎，關於晶片和軟硬體趨勢，關於AI瓶頸和躍遷關鍵，還有科研人才留校or去企業的抉擇建議。

Patterson教授言無不盡。

△ David A. Patterson教授

圖靈獎？

“8年前就告訴我被提名了”

Patterson教授說，他早在8年前就被劇透得到了圖靈獎提名。

他自己也參與過一些獎項的評選，一般提名了誰，都不會事先告知，這樣最後如果沒得獎，也不至於失落或尷尬。

但是圖靈獎評委會的人啊，太實誠。早在8年來就告訴他得到了提名，然而年復一年，始終沒有守得雲開見明月。

怎麼形容這種“煎熬”？

Patterson教授回憶，自己每年開獎前，都覺得今年要輪到他了，但結果都沒中。

於是到今年，他實際已放棄期待。

萬萬沒想到，2017年圖靈獎，終於頒給了他。

得知中獎瞬間，只剩一種感覺：Fantastic！

晶片

這是軟硬結合的黃金時代

圖靈獎歷史上，頒給計算機硬體領域的次數，並不多。

所以是不是也意味著時代轉關、風向變化——一個硬體的新黃金時代正在\將要來臨？

Patterson教授不完全認同。

他認為軟體依然會有很多很好的機會，且關鍵所在是不少人才投身其間。

但硬體領域，現在人還不多，或者把範圍擴大——軟硬結合，聚集進來的人才也還不夠。

不過他很看好軟硬結合的大趨勢，因為目前形勢下，如果要尋求更好的效能，軟硬結合是重要方向，機會很好。

大環境也正在發生變化。

幾年前，圍繞硬體、計算等方向的創業公司屈指可數，且不太容易拿到投資。

現如今，很多VC都把更多目光投向硬體，或軟硬一體，也有不少原先專研機器學習的學生，在運用軟硬結合的方式加速機器學習，都是因為需求看到了機會。

總之，Patterson教授的觀點是：純軟體的天，已經變成了軟硬結合的道。

不論是科研，還是產品研發，軟硬結合，都可能是看得見的方向——可能產生大影響的方向。

看好邊緣計算

不過如果你創業，Patterson教授還有一點小建議：

往邊緣去創新，因為雲的機會搶不過巨頭。

Patterson教授表示，即便軟硬結合機會很大，但如果你想在雲戰場跟巨頭爭奪，90%的初創公司可能會失敗。

什麼樣的公司對雲市場有決定權？巨頭。谷歌阿里百度一類的公司。

甚至英特爾，都無法在雲市場跟這些巨頭爭鋒了。

在雲端計算這個戰場，有點歷史重演。

在計算機行業發展過程中，起初先有過一段垂直整合的階段，即自上而下吃掉整個市場，你硬體是IBM的，作業系統也是IBM的，什麼都要買IBM的。

但後來又演化成了橫向整合，英特爾的晶片、微軟的作業系統，甲骨文的軟體。

而現在，趨勢更像垂直整合一些。

那些已在雲端佔有優勢的巨頭，擁有完整軟體架構，有全套硬體，變革流程，革新架構，越往後，出現的垂直整合結果，可能還會超過IBM時期。

因為做雲To B，客戶來了之後，雲服務公司就可以決定給怎樣的客戶提供對應的硬體。

所以，無論軟硬結合機會如何大，雲市場，誠不可與巨頭爭鋒。

但邊緣一側，完全另一番天地。

Patterson教授預測，會誕生成百上千的初創公司，而且各有所長，說不準誰能笑多久，又有誰可以笑到最後。

歸而言之，他也更看好專注圍繞邊緣搞AI的公司，無論美國還中國。

AI瓶頸

躍遷關鍵在計算

如果將問題再擴大，AI的下一個機會會在什麼地方？

Patterson教授說，依然在計算。

他解釋，雖然這波AI浪潮因深度學習而興，但沒有GPU等計算資源也不行。

所以如果談論AI躍遷的關鍵所在，他認為還是計算。

比如現在很多機器學習任務，就受到了計算記憶體\快取的限制，諸如自動駕駛等應用每時每刻都在產生難以想象的資料和計算需求，但由於計算限制，很多工挑戰叢叢。

所以他再次強調，計算，或進一步說是邊緣計算，可能會給AI的下一步發展帶來驚喜。

當然，Patterson教授還展開講了一點“題外話”，因為大家都在問新技術，但沒有關注到新挑戰。

由於AI狂飆突進，資料和計算規模都前所未見，所以背後的安全問題，也值得更多關注。

有需求，自然也就有機會，所以Patterson教授也表示，安全領域，也有很大機會可言。

△ 學生紛紛拿教材來求籤名

科研人才何去何從

身體吃不消了才從UC伯克利退休

最後，我們也問了Patterson教授關於產學研正在面臨的人才挑戰。

因為AI復興後，不少肩負教育責任的高校科研人才，被企業重金挖走，不是沒可能造成下一代的人才斷層。

最典型的案例，如Uber幾乎端走了CMU的機器人系。

但Patterson教授並不悲觀，他覺得Uber和CMU的現象確實存在，但並非常態。

因為對於很多人才來說，最希望的狀態，就是“兩邊有兼顧”，一半時間服務於企業，另一半時間繼續參與學校前沿課題的研究，如此“兼職”的案例，越來越普遍。

但Patterson教授否認，他退休UC伯克利後加盟Google，不是出於上述原因。

他是因為身體有點吃不消了。

Patterson教授說，UC伯克利退休前，自己已經68歲，如果每週還要工作60小時，不太能堅持下來了。

而且任教40年退休，這數字也挺合適，因為如果45退休，聽起來跟40差不多，但堅持到50，他自己又信心有限了。

於是他決定退休，但依然想幹點事情。

剛好2013年學術假期時曾加入過Google，當時參與了一個叫Pixel visual core的專案，主要是在Pixel 2手機硬體上，加速影象處理等事宜，實現高清逼真的照片。

那時候他就覺得挺快樂，不需要隨時聽人彙報，跟讀博時狀態差不多，感覺像重回學生時代，每天都是T恤牛仔褲，隨意自在，挑戰腦力，但不用每週幹滿60小時。

現在，他在Google做的是TPU方面的研發。Patterson教授說這是一個全新的領域，他還在找最好的工作方法，但也非常有趣，因為可以激發人的潛力和智慧 (Intellectually Stimulating)。

在校 or 在企？

如果比較在學校做研究和在公司做研究的不同，Patterson教授會回答：角度不同，結果也會不同。

在學校，可以天馬行空，可以不停暢想未來，敢想敢做。

但在企業，就不能太未來主義，並且談到比較有未來感的計劃，都要態度更務實一些。

另外，在學校發論文，可以毫無保留。但在公司，就謹慎得多，會考慮究竟能透露多少資訊，是否留有足夠的競爭優勢，更主要是讓外界知道研究很厲害，但到底如何實現，不能說太細。

然而，對於Patterson教授自己，他覺得過往皆序章，他很享受自己過去現在和未來。

比如他當年如果不留在學校，可能就不會跟一起獲圖靈獎的John Hennessy寫教材，多少還是會有遺憾。

總之，追隨內心，享受當下。

Three more things

一、David A. Patterson教授此次被清華授予了榮譽博士學位，而他所作的《計算機體系結構，下一個黃金時代》主題演講，後續會對外分享Keynote。

二、會上Patterson教授還撒了一把狗糧，說自己跟太太相知相守51年，非常幸福（從UC伯克利退休也是為了更好陪伴家人吧）。

三、Patterson教授跟清華還有另一層緣分，他僅有的2名中國博士弟子，全部來自清華。一位是晶片創業專案OURS的創始人譚章熹，另一位則是現任清華交叉資訊研究院助理教授徐葳——當然，徐葳老師目前的“Boss”姚期智教授，也是圖靈獎得主^_^

△ Patterson教授2位中國博士弟子：

左一徐葳，右一譚章熹

— 完 —

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