栗子 李根 发自 清华 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

2017年图灵奖，最终颁给了John L. Hennessy和David A. Patterson.

他们一个是前斯坦福大学校长、现Alphabet董事长，另一个是UC伯克利退休教授，现谷歌TPU项目的科学家。

他们因开创性的RISC方法——全称精简指令集计算机（reduced instruction set computer）而加冕计算机科学领域最高荣誉。

而这一次，David A. Patterson在荣膺图灵奖后，首次来到中国。

在一场清华荣誉博士学位授予和题为《计算机体系结构，下一个黄金时代》的演讲之后，Patterson教授接受了量子位专访。

这位新晋图灵奖得主、一代计算机体系结构宗师、任教UC伯克利40年教授，影响几代工程师的教材《计算机体系结构：量化研究方法》的编写者……

向我们分享了更多讲座之外的所思所感。

关于图灵奖，关于芯片和软硬件趋势，关于AI瓶颈和跃迁关键，还有科研人才留校or去企业的抉择建议。

Patterson教授言无不尽。

△ David A. Patterson教授

图灵奖？

“8年前就告诉我被提名了”

Patterson教授说，他早在8年前就被剧透得到了图灵奖提名。

他自己也参与过一些奖项的评选，一般提名了谁，都不会事先告知，这样最后如果没得奖，也不至于失落或尴尬。

但是图灵奖评委会的人啊，太实诚。早在8年来就告诉他得到了提名，然而年复一年，始终没有守得云开见明月。

怎么形容这种“煎熬”？

Patterson教授回忆，自己每年开奖前，都觉得今年要轮到他了，但结果都没中。

于是到今年，他实际已放弃期待。

万万没想到，2017年图灵奖，终于颁给了他。

得知中奖瞬间，只剩一种感觉：Fantastic！

芯片

这是软硬结合的黄金时代

图灵奖历史上，颁给计算机硬件领域的次数，并不多。

所以是不是也意味着时代转关、风向变化——一个硬件的新黄金时代正在\将要来临？

Patterson教授不完全认同。

他认为软件依然会有很多很好的机会，且关键所在是不少人才投身其间。

但硬件领域，现在人还不多，或者把范围扩大——软硬结合，聚集进来的人才也还不够。

不过他很看好软硬结合的大趋势，因为目前形势下，如果要寻求更好的性能，软硬结合是重要方向，机会很好。

大环境也正在发生变化。

几年前，围绕硬件、计算等方向的创业公司屈指可数，且不太容易拿到投资。

现如今，很多VC都把更多目光投向硬件，或软硬一体，也有不少原先专研机器学习的学生，在运用软硬结合的方式加速机器学习，都是因为需求看到了机会。

总之，Patterson教授的观点是：纯软件的天，已经变成了软硬结合的道。

不论是科研，还是产品研发，软硬结合，都可能是看得见的方向——可能产生大影响的方向。

看好边缘计算

不过如果你创业，Patterson教授还有一点小建议：

往边缘去创新，因为云的机会抢不过巨头。

Patterson教授表示，即便软硬结合机会很大，但如果你想在云战场跟巨头争夺，90%的初创公司可能会失败。

什么样的公司对云市场有决定权？巨头。谷歌阿里百度一类的公司。

甚至英特尔，都无法在云市场跟这些巨头争锋了。

在云计算这个战场，有点历史重演。

在计算机行业发展过程中，起初先有过一段垂直整合的阶段，即自上而下吃掉整个市场，你硬件是IBM的，操作系统也是IBM的，什么都要买IBM的。

但后来又演化成了横向整合，英特尔的芯片、微软的操作系统，甲骨文的软件。

而现在，趋势更像垂直整合一些。

那些已在云端占有优势的巨头，拥有完整软件架构，有全套硬件，变革流程，革新架构，越往后，出现的垂直整合结果，可能还会超过IBM时期。

因为做云To B，客户来了之后，云服务公司就可以决定给怎样的客户提供对应的硬件。

所以，无论软硬结合机会如何大，云市场，诚不可与巨头争锋。

但边缘一侧，完全另一番天地。

Patterson教授预测，会诞生成百上千的初创公司，而且各有所长，说不准谁能笑多久，又有谁可以笑到最后。

归而言之，他也更看好专注围绕边缘搞AI的公司，无论美国还中国。

AI瓶颈

跃迁关键在计算

如果将问题再扩大，AI的下一个机会会在什么地方？

Patterson教授说，依然在计算。

他解释，虽然这波AI浪潮因深度学习而兴，但没有GPU等计算资源也不行。

所以如果谈论AI跃迁的关键所在，他认为还是计算。

比如现在很多机器学习任务，就受到了计算内存\缓存的限制，诸如自动驾驶等应用每时每刻都在产生难以想象的数据和计算需求，但由于计算限制，很多任务挑战丛丛。

所以他再次强调，计算，或进一步说是边缘计算，可能会给AI的下一步发展带来惊喜。

当然，Patterson教授还展开讲了一点“题外话”，因为大家都在问新技术，但没有关注到新挑战。

由于AI狂飙突进，数据和计算规模都前所未见，所以背后的安全问题，也值得更多关注。

有需求，自然也就有机会，所以Patterson教授也表示，安全领域，也有很大机会可言。

△ 学生纷纷拿教材来求签名

科研人才何去何从

身体吃不消了才从UC伯克利退休

最后，我们也问了Patterson教授关于产学研正在面临的人才挑战。

因为AI复兴后，不少肩负教育责任的高校科研人才，被企业重金挖走，不是没可能造成下一代的人才断层。

最典型的案例，如Uber几乎端走了CMU的机器人系。

但Patterson教授并不悲观，他觉得Uber和CMU的现象确实存在，但并非常态。

因为对于很多人才来说，最希望的状态，就是“两边有兼顾”，一半时间服务于企业，另一半时间继续参与学校前沿课题的研究，如此“兼职”的案例，越来越普遍。

但Patterson教授否认，他退休UC伯克利后加盟Google，不是出于上述原因。

他是因为身体有点吃不消了。

Patterson教授说，UC伯克利退休前，自己已经68岁，如果每周还要工作60小时，不太能坚持下来了。

而且任教40年退休，这数字也挺合适，因为如果45退休，听起来跟40差不多，但坚持到50，他自己又信心有限了。

于是他决定退休，但依然想干点事情。

刚好2013年学术假期时曾加入过Google，当时参与了一个叫Pixel visual core的项目，主要是在Pixel 2手机硬件上，加速图像处理等事宜，实现高清逼真的照片。

那时候他就觉得挺快乐，不需要随时听人汇报，跟读博时状态差不多，感觉像重回学生时代，每天都是T恤牛仔裤，随意自在，挑战脑力，但不用每周干满60小时。

现在，他在Google做的是TPU方面的研发。Patterson教授说这是一个全新的领域，他还在找最好的工作方法，但也非常有趣，因为可以激发人的潜力和智能 (Intellectually Stimulating)。

在校 or 在企？

如果比较在学校做研究和在公司做研究的不同，Patterson教授会回答：角度不同，结果也会不同。

在学校，可以天马行空，可以不停畅想未来，敢想敢做。

但在企业，就不能太未来主义，并且谈到比较有未来感的计划，都要态度更务实一些。

另外，在学校发论文，可以毫无保留。但在公司，就谨慎得多，会考虑究竟能透露多少信息，是否留有足够的竞争优势，更主要是让外界知道研究很厉害，但到底如何实现，不能说太细。

然而，对于Patterson教授自己，他觉得过往皆序章，他很享受自己过去现在和未来。

比如他当年如果不留在学校，可能就不会跟一起获图灵奖的John Hennessy写教材，多少还是会有遗憾。

总之，追随内心，享受当下。

Three more things

一、David A. Patterson教授此次被清华授予了荣誉博士学位，而他所作的《计算机体系结构，下一个黄金时代》主题演讲，后续会对外分享Keynote。

二、会上Patterson教授还撒了一把狗粮，说自己跟太太相知相守51年，非常幸福（从UC伯克利退休也是为了更好陪伴家人吧）。

三、Patterson教授跟清华还有另一层缘分，他仅有的2名中国博士弟子，全部来自清华。一位是芯片创业项目OURS的创始人谭章熹，另一位则是现任清华交叉信息研究院助理教授徐葳——当然，徐葳老师目前的“Boss”姚期智教授，也是图灵奖得主^_^

△ Patterson教授2位中国博士弟子：

左一徐葳，右一谭章熹

— 完 —

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