清华教授温江涛：后摩尔时代的视觉感知应回归能耗(11)_“我们现在已经进入到了一个面向特定域

温江涛：最大的瓶颈在于资源的调度和高性能的计算，还有一个是数据的传输，这些都是要动态控制的，是挺难的事情。

FPGA 有一点儿像 CPU 和 GPU 中间的一种，可以用一些硬件的办法去优化一些核心的处理能力。这一类东西适合在今天人工智能里面做深度学习的训练。但是对视频来讲，输入没有办法把它做得很规整，所以它并不适合做很多的视频处理。

我认为你只要同意视频未来有重大的需求， CPU 和 GPU 会遇到巨大的瓶颈，一定会有新的架构出现才可以。

DeepTech：你在美国工作有十多年了，有很多专利被采用，包括在 UCLA 里面最大的专利授权协议。能不能谈一下你是如何推动些学术研究落地的？

温江涛：实际上今天去看那些发明，不是在做了科学研究或者理论之后，再想这个东西可以在什么地方用。假如你真正很厉害的话，需要先找到要解决哪一些问题，然后再一一去找解决方案。为什么有些研究不太能落地，就是因为做了一些不需要的抽象，解决了一些其实不需要解决的问题。

清华教授温江涛：后摩尔时代的视觉感知应回归能耗(11)