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芯片大神离职英特尔，他曾想创业，后加入特斯拉成为芯片关键人物

芯片大神离职英特尔，他曾想创业，后加入特斯拉成为芯片关键人物
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事后拂衣去 ， 深藏功与名 。
这或许是芯片大神JimKeller职业生涯的真实写照了 。
从业经历丰富 ， 跳槽频繁 ， 但所到之处均留下了不少经典之作 。
没错 ， 你所知道的几家公司的「翻身」战役 ， 有不少作品都是出自他之手 。
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他在AMD负责的K8架构 ， 让当时的AMD咸鱼翻身 ， 有了足以匹敌英特尔的能力 。
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他在苹果期间带领团队开拓苹果A系列处理器的开山之作A4和A5 ， 开启苹果辉煌的「造芯」路 。
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跨界加入特斯拉 ， Keller主导下的FSD芯片 ， 性能是替换掉的英伟达的20倍 。 毫无疑问 ， 他是特斯拉自动驾驶芯片FSD背后的功臣 。
Keller从业20多年来 ， 先后参与了Alpha、MIPS、X86、AI及ARM等不同指令集的芯片研发 ， 可以说他对主流指令集都信手拈来 。 当然最强的还是X86和ARM ， 这两部分是他职业生涯中的高光时刻 。
因而有行业人士对他毫不吝惜赞美之辞：Keller在芯片架构方面的成就无人能敌 。
【芯片大神离职英特尔，他曾想创业，后加入特斯拉成为芯片关键人物】今年6月11日 ， 这位传奇芯片架构师从英特尔辞职 。 此时距离他离开特斯拉 ， 加入英特尔不过两年时间 。
英特尔表示 ， Keller离职是「因个人原因」 ， 并感谢他在过去两年所做的工作 ， 提升了英特尔的产品领导地位 。
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细数下来 ， 从英特尔离职 ， 其实已经是Keller在职场中的第八次离开了 。
JimKeller ， 这个被称为「ChipGod」的男人 ， 他在芯片架构设计上的显赫战绩 ， 让整个行业对他的离职或是跳槽都十分关注 。
当然 ， 在自动驾驶领域 ， Keller最被行业津津乐道的 ， 还是他2016年到2018年期间在特斯拉的工作经历 。
1.「特斯拉正在制造世界上最好的AI芯片！」
今年5月22日 ， 福布斯杂志刊登了一篇关于他的报道《英特尔未来何去何从？全靠这位芯片大神决定方向》 。
这个标题在现在看来 ， 多少会让人会心一笑 。
在这篇文章中 ， 作者提到了在Keller职业生涯轨迹中 ， Keller于2016年加入特斯拉的幕后故事 。
2015年 ， Keller听了前同事的提议 ， 开始关注自动驾驶汽车的计算性能 。
彼时 ， 特斯拉CEOElonMusk想要打造自动驾驶汽车 ， 而这个目标要求每辆车都具备强劲的计算性能 。
在此之前 ， Musk尝试过Mobileye和英伟达的芯片 ， 但两者都无法让他满意 。
这背后的原因也值得说道 。
当年特斯拉抛弃Mobileye的方案 ， 是因为当初用来作自动驾驶的EyeQ3方案性能太弱 ， 256GFLOPS只能做到L2自动驾驶功能 。
而Mobileye下一代EyeQ4方案要到2018年才量产 ， 急于推出更强自动驾驶功能的特斯拉无法继续等待 ， 所以才转向英伟达 。
但是英伟达的DrivePX2也让特斯拉吃了苦头 。
为了达到L3甚至L4以上的自动驾驶功能 ， 特斯拉需要芯片有一定的性能表现 。
但是DrivePX2最高端的完整自动驾驶版本功耗高达250W ， 算力却只能达到20TFLOPS 。
特斯拉要求英伟达为其定制一个特殊版本 ， 将最高端版本的规模减半 ， 功耗大幅降低到100W左右 ， 性能只剩下10TFLOPS 。
这样做的目的是降低芯片功耗对电动车电池寿命的影响 ， 避免电动车的行驶里程过低 。
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特斯拉AutopilotHW2.5图片来源：electrek.co
但这带来的结果是 ， 当时特斯拉Autopilot的能力勉强只能接近L3自动驾驶的程度 。
以Musk的性格和企业经营理念看 ， 他不可能长期依赖英伟达或者其它第三方供应商 ， 他会尽可能地将核心技术都掌握在自己的手中 。
从更深层次的角度看 ， 独立自研芯片无疑对加速自动驾驶汽车的研制具有重要意义 。 而且 ， 理论上来讲 ， 随着芯片运算速度的提升 ， 车辆的安全性也将会因此而得以大幅提高 。
在一次与Musk的会面中 ， Keller说服了Musk ， 称自己可以设计一款专用芯片 ， 使它运行特斯拉自动驾驶软件的速度达到竞争对手的10倍 。
2016年1月 ， Keller悄然入职特斯拉 。
跳槽到特斯拉之后 ， Keller从AMD带走了一批架构师和高管 。
根据CNBC在2017年9月的一则报道 ， 特斯拉当时已有超过50人在从事AI芯片的开发 。 这从中也可以看出 ， 特斯拉早早埋下的自研AI芯片的野心 。
在Keller加入的这两年 ， 特斯拉对自研芯片秘而不宣 。
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直到2017年12月NIPS大会期间 ， Musk才公开承认特斯拉在打造自己的AI芯片 ， 这颗芯片——就是后来广为人所熟知的FSD芯片 ， 其设计正是出自Keller之手 。
对于Keller ， Musk评价颇高 ， 坚信他可以打造出「世界上最好的AI定制芯片」 。
在特斯拉 ， Keller的方法论是「化繁为简」 。
在掌握了特斯拉软件的运行机制后 ， 他发现可以砍去或缩减英伟达芯片中与特斯拉软件无关的模块 。
2019年 ， Keller设计的芯片开始用于特斯拉Model3车型 。 根据特斯拉的测算标准 ， 新车的计算性能是原来的20倍 ， 也是Keller之前许诺的两倍 。
如今Model3只要识别到红灯和停车标志就可以自动停车 ， 也是特斯拉基于此前Keller设计的FSD芯片所推出的一项新功能 。
据《福布斯》的描述 ， Keller还对特斯拉的生产线非常着迷 。
他喜欢在位于加州弗里蒙特的车间里闲逛 ， 观看汽车的组装过程 。 这也让他有了一个发现：许多汽车零部件的寿命都能达到5或10年 ， 但是为软件提供支持的电子芯片更换频率更高 ， 可能每过两三年就得更新一次 。
于是 ， Keller说服特斯拉重新设计了连接计算模块和其他部件的结构 ， 让芯片板更加容易拆卸更新 。
有了新的结构 ， 特斯拉如今才得以承诺凡是购买了自动驾驶功能的车辆 ， 均可免费享受硬件升级服务 。
2.Keller对自动驾驶芯片的思考
今年2月 ， JimKeller做客MIT网红学者LexFridman的播客节目 ， 分享了自己对于摩尔定律、计算机体系结构、人工智能等技术问题的见解与思考 ， 也介绍了他对自动驾驶技术、Musk、以及芯片设计艺术本身的讨论与思考 。
Keller认为 ， 自动驾驶系统的计算机并不需要特别复杂 。
这是因为 ， 本质上 ， 对人类来说 ， 驾驶并不是一个特别难的技能 ， 也不需要特别高的智力才能掌握 。 相比于驾驶技巧 ， 自动驾驶系统的「注意力」更为重要 ， 而这也是人类驾驶员无法与之媲美的 。
对于自动驾驶来说 ， 安全性永远是第一位 。
Musk认为 ， 自动驾驶系统最大的好处是能解放人们的专注力和时间 ， 并得以在驾驶时做别的事情 。 在访谈中 ， Keller表示 ， 达到这个目标的前提 ， 是能够设计制造出比人类驾驶员更加安全的系统 ， 并以此作为首要目标 。
在他看来 ， Musk对自动驾驶的一个主要目标是极大降低自动驾驶芯片和系统的成本 ， 这样每辆车都能搭载自动驾驶技术 。
当初英伟达完整版DrivePX2要价上万美元 ， Xavier则更贵 。 如果特斯拉要达到更高级别自动驾驶 ， 必须搭配两套Xavier以及周边传感器 。
对特斯拉而言 ， 这是一个天价成本 。 在2017年 ， 如果按特斯拉出货量10万辆计算 ， 而且都采用英伟达的DrivePX2 ， 那么光是要支付给英伟达的成本可能就会高达10亿美元以上 。
而颇具竞争力的MobileyeEyeQ5要到2019年甚至更晚才有机会面世 ， 这也让特斯拉打定主意开发自己的AI芯片 。
在这次访谈里 ， 他还谈到设计自动驾驶芯片的特殊矛盾 。
在设计自动驾驶芯片时 ， 通常有两个主要矛盾：
一方面 ， 软件和算法团队在不断更新算法设计；
另一方面 ， 硬件团队又必须将某个算法固化到芯片上实现 。
这就使得芯片设计者会担心 ， 自己的芯片很快就会被淘汰 。
通常来说 ， 如果我们把一个出色的CPU的性能设为基准 ， 那么GPU可以在消耗同等芯片面积的情况下 ， 提供5倍的性能提升 ， 这是由GPU有着先天并行性优势 。
与之相比 ， 针对这个应用特殊设计的硬件加速器芯片则可以再额外提供2到5倍的性能提升 。
这是因为与CPU或GPU相比 ， 这些ASIC可以根据具体的应用算法进行深度优化 ， 比如采用更小的字节、更高的并行度等 。
然后矛盾就来了 ， 在高度优化的基础上 ， 人们还希望这些硬件加速器有着可编程性 ， 以适应不断变化的AI算法——这是很难做到的 。
人们常说的「领域专用（domainspecific）」芯片 ， 却又不希望这个芯片过于专用 ， 这本身就是一对矛盾 。
因此 ， 如果出现了新的AI算法 ， 在很多情况下最好的实现方式还是使用GPU等现有的器件 。
3.Keller曾有过创业的念头
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你肯定还会好奇 ， Keller在选择离开一家公司或加入另一家公司 ， 都有哪些原因或者动机？
针对这一问题 ， Keller曾在采访中表示 ， 在他的职业生涯过程中 ， 并没有所谓的计划 ， 都是一些随机的工作和有趣的经历 。
「我是工程师的工程师 。 我想把麻烦的问题解决掉 ， 找一些明确的、有趣的问题来解决 。 」他说道 。
致力于研究有趣的问题 ， 以及留意设计中的细节和问题——这是Keller的职业准则 。 进一步说 ， 这也是他所推崇的理念：芯片设计者需要匠人精神 。
他认为 ， 大多数工程师就是匠人 ， 他们做的工作也都是匠人的工作 ， 而人类特别擅长这种类型的工作 。
在行为学上 ， 有一种名为「ComplexMasteryBehaviour」的说法 。 意思是 ， 当你做一些机械性且简单的工作时 ， 你可能不会获得太多的自我满足感 。
但如果你要做的工作分为很多复杂的步骤 ， 而且你对此非常在行 ， 那么你在做这样的工作时就会获得爆棚的自我满足感 。
在这个过程中 ， 如果你还能学到新的知识或技能 ， 那么你就会沉迷其中 。
在Keller看来 ， 设计和制造芯片正是这样的工作 。
对他而言 ， 苹果的吸引力在于 ， 他能向世界上最顽强、最成功的CEO乔布斯学习 ， 二是能彻底投身于新兴的智能手机领域 。
特斯拉吸引他的地方在于Musk想要打造自动驾驶汽车 ， 而这个目标要求每辆车都具备强劲的计算性能 。 Keller非常有兴趣帮助Musk解决这个问题 。
英特尔吸引人的地方在于规模之大 ， 他在英特尔担任硅高级工程师副总裁 ， 有许多SoC团队和CPU团队来执行工作 ， 这对他来说有着很大的发挥空间 。
实际上 ， 据知情人士透露 ， 在Keller离开AMD加入特斯拉之前 ， 还有这么一段小插曲 。
2015年 ， 还在AMD的Keller其实有过创业的念头 。 当时的想法是创立一家AI芯片公司 。
但中途不知什么原因 ， 这位芯片大神改变了主意 ， 最后加入了特斯拉 ， 成为ElonMusk的得力干将 。
这就有了后来特斯拉独立设计的AI芯片的故事 。
如果当时JimKeller狠一下心 ， 创立一家AI芯片公司 ， 那到今天也极有可能已经成长为一家芯片领域的超级独角兽了 。
如今因个人原因离开英特尔 ， 年近六旬的Keller ， 下一站会去哪儿呢？
除了创业外 ， 这里还有两个猜测：
1.重返苹果；
2.重返特斯拉；
还有哪些问题是Keller有兴趣去解决的呢？欢迎留言谈谈你的看法 。
参考资料：
1.英特尔未来何去何从？全靠这位芯片大神决定方向
http://www.fortunechina.com/lingdaoli/c/2020-05/22/content_366361.htm
2.当芯片教父遇上伊隆马斯克：自动驾驶路在何方


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