AI科技大本营|他是什么来头？，阿里云科学家入选计算机顶会HPCA名人堂( 四 )
深度优化底层硬件在图计算领域的性能表现至关重要
在HPCA收录的文章中 ， 除了EFLOPS ， 蒋晓维和研发团队还率先提出CPU架构上运行图计算的六大瓶颈 ， 并给出相应的优化方案 ， 为图计算未来的芯片架构和服务器架构奠定了理论基础 。
之所以在图计算上投入巨大精力 ， 是因为阿里云认为图计算是一个继AI之后额方向性领域 。 蒋晓维认为 ， 图计算与AI的处境有所不同 ， 深度学习目前已经有了很不错的底层硬件支持 ， 比如谷歌的TPU ， 阿里云的含光800、GPU等 ， 但是图计算上 ， 无论是CPU或GPU ， 还是服务器架构 ， 底层硬件对图计算的支持几乎是空白 。 未来 ， 业务必将向图计算发展 ， 因此 ， 深度优化底层硬件在图计算领域的性能表现 ， 这对于学术界和业界来说都具有重要的意义 。
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