这位斯坦福PhD新生的论文被引数：接近4万

发布时间：2022-03-29 17:24:29来源：机器之心

机器之心报道

编辑：泽南、陈萍

什么也阻止不了我去学习。

春天到了，斯坦福大学计算机科学系又迎来了一批博士新生。

该校的CS专业每年会收到上千份申请，招收约80名新人，其中一半会进入专注于人工智能研究的斯坦福人工智能实验室SAIL。

对于这所美国名校而言，每个人都是百里挑一的精英。但仍让人始料未及的是，今年新生行列中出现了这样一个人，GoogleScholar统计显示，他的论文被引用数量竟已接近4万：

一个刚入学的新生，论文被引数比斯坦福很多助理教授还要高很多，这就不禁让人产生疑问，大佬你是来干什么的？

这位PeteWarden，刚刚从谷歌辞职开始读博。

TensorFlowLite构建者

他的故事，和深度学习框架TensorFlow有着密不可分的关系。

PeteWarden是视觉AI、软件和大数据领域的领军人物、创新者和企业家。现在的新身份则是斯坦福大学计算机科学博士生。

他1997年本科毕业于英国曼彻斯特大学。2003年，Pete创建了一组包含45个图像处理过滤器，这些过滤器能够在2003年的笔记本电脑上以30fps的速度检测视频内容中的特征。

当时，苹果公司购买了该技术，并聘请他将该技术集成到苹果的成像相关产品中。在苹果工作五年期间，PeteWarden负责Motion、FinalCut和Aperture等产品中的各种CPU和GPU图像处理应用。

2011年，Pete再次创业，联合创办了Jetpac，担任CTO并组建了公司的技术团队。这家由风险投资支持的初创公司创建了一款独特的产品，该产品分析了Instagram上超过1.4亿张照片的像素数据，并将其转化为全球5000多个城市的深度指南。2014年谷歌收购了Jetpac，Pete一同加入谷歌。

在谷歌，他成为了TensorFlow面向移动和嵌入式设备部分的技术主管，专注于在成本和功率受限的系统中部署机器学习，Pete领导开发了TensorFlowLite机器学习框架，包括最近发布的用于微控制器的TensorFlowLite实验版本，该版本可用于内存不足100KB的低成本芯片。

这种在一些超低功耗硬件中运行机器学习推理任务的工作被业内称为TinyML（TinyMachineLearning）。Warden曾表示：TinyML的目标是在低于1mW的功耗下运行，这是标准纽扣电池的运行功率。

2019年3月，TensorFlowLite平台发布了嵌入式设备实验原型。它只用384KB的RAM和1MB的闪存，运行20KB大小的语音识别机器学习模型。该处理器功率极低，在许多情况下功耗不到1mW，可以使用小型纽扣电池运行很多天。

PeteWarden是TensorFlow团队的创始成员之一，有关TensorFlow的重要论文里都有他的名字，他也经常会在TensorFlow开发者大会上发表演讲。

也许是为了寻找新的挑战，也许因为发现了自己理论上的「不足」，2月15日，他在社交网络上宣布自己选择离开谷歌，重返离开了20年的校园，在斯坦福大学攻读计算机科学博士学位。

Warden表示能在谷歌工作七年是一件很幸运的事。

过去几年，Pete一直谈论使用TensorFlowLiteMicro构建诸如TinyML的研究，尽管Pete很想做这项研究，但谷歌发布新硬件设备是非常昂贵和耗时的，因为失败或漏洞百出的发布对任何大公司的声誉都有很大的负面影响。这可能是导致Pete离开的一个原因。

TensorFlowLiteMicro在谷歌软件工程师AdvaitJain和团队其他成员的带领下非常出色，在过去的几年里，使用量和员工数量持续增长，Pete对它的未来非常乐观，Pete表示将来会公布更多细节以及一些演示，对他而言，最重要的是现在能够使用该框架部署到他从项目一开始就梦想的设备上。

从斯坦福讲师到斯坦福博士生

看到这里，你也许会问：这水平真是来斯坦福读博而不是来教课的？

PeteWarden还真的在斯坦福教着一门课。

在过去几年里，Warden一直是EE292D/CS329E课程的讲师，该课程主要介绍嵌入式系统中的机器学习，这是一个基于项目的课程，帮助学生学习如何开发机器学习模型，以便在嵌入式系统等资源受限的环境中执行。在该课程中主要目标是嵌入式设备，例如Arduino、RaspberryPI、Jetson或EdgeTPU。

Warden表示自己从ZainAsgar、SachinKatti、BorisMurmann等教师身上学到了很多。

课程页面：https://ee292d.github.io/

看来读博期间PeteWarden还是要继续教授这门课的。

PeteWarden还著有几本书，比如《TinyML：基于TensorFlowLite在Arduino和超低功耗微控制器上部署机器学习》，其在美国亚马逊上位列嵌入式系统畅销榜首，也有中文版：

总而言之，又一位AI业界大牛选择了重返学界，不过他选择的方式比较特别。

PeteWarden将这次重返校园比作一次有趣的冒险，我们也同样期待Pete重返校园的表现。

参考内容：https://web.stanford.edu/~peteward/

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