事后拂衣去,深藏功与名。
这或许是芯片大神JimKeller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。
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。
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。
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。
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。
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。
01「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。
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。
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
