在内的AI加速器解决方案的引入评估和选型制定一个标准，提高硬件的利用率，以及对AI
所谓 “没有规矩，不成方圆”，纵观计算机体系结构的发展史，Benchmark一直在幕后担任着指挥棒的角色，深刻地影响、甚至左右着芯片行业的发展。远到超算领域的Linpack，CPU界的SPEC，近到GPU世界的3DMark以及智能手机的AnTuTu，不知道有多少公司多少工程师为此而“分”狂。AI 领域的benchmark却一直缺乏有领导性地位的公司带领。
在2018年云栖大会新一代异构计算专场的论坛上，阿里巴巴资深架构师徐凌杰发布了AI Matrix——AI Benchmark基准测试平台（），结合阿里在芯片领域的布局以及在AI方面的投入，重磅推出阿里的Benchmarks。
阿里的愿景是“让天下没有难做的生意”，AI Matrix定位则是“让天下没有难测的AI加速器”。
“我们不仅会将这套平台用于阿里内部的芯片设计和技术选型，同时也会把一部分的能力，通过（）网站及相应的代码库开放，让所有有需要或者有志于为AI软硬件做出贡献的人，都可以从中获益。”
“阿里是一家技术公司，但也是一家平台型的公司，平台型的公司特点是要有开放性和包容性，我们大家都希望通过自身经验能够帮到更多的人。一起共同来繁荣AI芯片、AI加速器这一个市场，这是我们做AI Matrix的使命。”
根据权威的行业分析报告，AI芯片的市场将会从今年的70亿美金增长到2025年600亿美金的市场。在AI的三要素中，数据和算法都是阿里优势显而易见的地方，同时在算力上阿里也在大力推进芯片方面的布局。
“万事俱备，只欠东风。我们做芯片和造房子有点像，工程复杂度高，周期长，其中的核心人物在英文里都叫Architect，架构定的好不好是项目成败的根本。我们一定要要从应用的需求出发，要做到Domain Specific软硬件的完美结合，就要定出一套合理的评估衡量标准，Benchmark就是一个硬需求，我们不仅要做，而且要花心思去做，把它给做好，这就是我们要借的东风。”
基于现有信息，对包括GPU在内的AI加速器解决方案的引入评估和选型制定一个标准
“所以，在开始Benchmark的项目之初，我们就定好了平台化，灵活性，专业性以及可移植性四个主要方向，并创新性地提出了合成模型StatsNet来让我们实现信息及时灵活以及轻量级地落地，来促进AI加速器及时准确的迭代。”
“我们初期的研发工作也得到了外界的认同，关于合成模型的方法论的论文也已经被今年即将在达拉斯举行的SC超算会议录用。”
AI Matrix的定位将不仅仅是一个简单的测试集，而是希望可以在将来提供完整的工具链以及解决方案。在定位上，除了在做好Benchmark本身最基本的评测功能之外，阿里巴巴也会把它拓展到应用和资源优化的领域，不仅做到Domain Specific软硬件结合，同时也能做到Agile Design架构的快速迭代。
“我们诚挚感谢合作伙伴对于阿里巴巴在AI发展推进上的支持和反馈，也希望有更多的公司组织甚至个人都能够参与到我们的项目中来，一起来携手共建更强大的AI 芯片架构的基础设施。”
希望AI Matrix成为AI芯片设计的征程上最好的指南针，不仅仅可以陪你走到目的地，且能让你看到最好的风景。
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