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|北大蔡一茂教授：解讀AI芯片技術趨勢，架構創新、新型存儲與先進封裝

|北大蔡一茂教授：解讀AI芯片技術趨勢，架構創新、新型存儲與先進封裝
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|北大蔡一茂教授：解讀AI芯片技術趨勢，架構創新、新型存儲與先進封裝
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作者 |心緣
編輯 |漠影
寫在前面：12月21日-22日 ， GTIC 2021全球AI芯片峰會將在北京舉行 。 屆時 ， 來自芯片巨頭、獨角獸公司及創業新秀的產業大咖和技術專家將同臺分享AI芯片的技術創新和落地經驗 。 大會前夕 ， 智東西&芯東西對參會嘉賓進行系列深度對話 ， 提前一睹他們對產業的真知灼見 。 本期對話嘉賓為北京大學信息科學技術學院副院長兼微納電子學系系主任蔡一茂教授 。
自1956年國家在北京大學由黃昆先生領銜建立半導體專門化 ， 到北京大學于2020年設立集成電路科學與工程一級學科 ， 再到今年7月北京大學集成電路學院揭牌成立 ， 北京大學集成電路學科已走過65度春秋 ， 正整合優勢產學資源 ， 邁向新的階段 。
作為推動北大集成電路學科建設的關鍵成員 ， 北京大學信息科學技術學院副院長、微納電子學系系主任蔡一茂教授長期從事先進存儲器、神經形態器件及類腦芯片關鍵技術研究 ， 對于人工智能時代新器件、新架構、新工藝有著深刻見地 。
AI芯片發展到了怎樣的階段？存算一體因何蓬勃發展、還需攻克哪些難關？哪些技術方向為AI加速計算提供了優化能效和性能的更多可能？類腦計算與AI芯片如何相輔相成？……
圍繞這些問題 ， 近日 ， 智東西與蔡一茂教授展開了一場深度對話 。
一、AI芯片五大衡量維度 ， 通用性是終極目標
從初綻鋒芒到逐漸被大眾認知 ， AI芯片經過數年發展 ， 已經走到了角逐規?；逃玫男鹿濣c 。
蔡一茂教授認為 ， 從學術角度來看 ， 目前AI芯片領域呈百花齊放的態勢 ， 包括深度學習神經網絡芯片、類腦芯片等很多技術路徑大家都在探索 。
他指出衡量AI芯片方案性能有5個維度：自適應、性能、能效比、可編程性、可擴展性 。
其中 ， 將可擴展性理解成“支撐的參數規模更大”還不太夠 ， 將來一個重要趨勢是走向通用性 ， 這對于人工智能、AI芯片都非常重要 。
很多AI公司面臨AI芯片或AI方案落地困難或者成本控制的挑戰是無法將一個方案簡單的復制應用于不同的場景 ， 而這個是軟件公司相對容易做到的 。 比如微軟Office是一個標準的通用的產品 ， 只要拿到授權許可就能使用 ， 因此所有團隊集中起來做好Office ， 無需設立專門的團隊來為某家企業解決Office問題 。
但目前大多數AI公司做不到這一點 ， 因為AI應用場景存在差異化 ， 通常需要根據其數據格式、具體應用場景入駐一個團隊來聯調 。 在蔡一茂教授看來 ， “這是限制AI算法和芯片實際大規模應用的一個重要挑戰” ， 無論是AI算法還是AI芯片的通用性 ， 產學界都尚未出現很好的解決方案 。
“我相信AI的應用會落地越來越多 ， 雖然現在有些困難 ， 但整體大家還是寄予厚望 。 ”蔡一茂教授說 ， “所以這個領域的研究在相當長的時間內依然會是熱點 。 ”
二、國產替代催化大算力新機遇 ， 避開技術只談生態是“偽命題”
相比AI芯片發展初期 ， 如今云端、邊緣市場更為繁榮 ， 更多創企開始主攻大算力芯片 。
據蔡一茂教授觀察 ， 這是整體算力需求使然 。 隨著AI算力需求大幅飆漲 ， 全國多地開始建設大規模AI超算中心 。 對于手頭不算寬裕的創企或小型研究團隊來說 ， 這為他們進行AI訓練、AI推理等運算 ， 降低了獲取算力資源的門檻 。

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