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| 本文作者： 任然 | 2018-12-11 18:34 |
雷鋒網(wǎng)消息，12月10日~11日，由北京未來芯片技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心和清華大學(xué)微電子學(xué)研究所聯(lián)合主辦的“第三屆未來芯片論壇：可重構(gòu)計算的黃金時代”在清華大學(xué)主樓舉辦，并正式發(fā)布了《人工智能芯片技術(shù)白皮書（2018）》（以下簡稱《白皮書》）。
部分白皮書編委會成員合影：從左至右依次為劉勇攀、尹首一、X.Sharon Hu、Kwang-Ting Tim Cheng、 魏少軍、唐杉、Yiran Chen、吳華強。
魏少軍首先介紹了白皮書的編寫背景，對編委會成員的辛勤付出表示感謝。他講到，人工智能正逐漸發(fā)展為新一代通用技術(shù)，加快與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域滲透融合，已在醫(yī)療、金融、安防、教育、交通、物流等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)新業(yè)態(tài)、新模式和新產(chǎn)品的突破式應(yīng)用，帶動生產(chǎn)流程、產(chǎn)品、信息消費和服務(wù)業(yè)的智能化、高附加值轉(zhuǎn)型發(fā)展。
作為人工智能應(yīng)用實現(xiàn)的物理基礎(chǔ)和關(guān)鍵支撐，芯片已成為人工智能領(lǐng)域的研究和創(chuàng)業(yè)熱點。新興技術(shù)不斷涌現(xiàn)，新銳公司熠熠生輝。然而，AI芯片雖然成為“熱詞”，并有不少相關(guān)研究報告，但是缺少一部從技術(shù)內(nèi)涵、技術(shù)脈絡(luò)、技術(shù)標準、技術(shù)發(fā)展趨勢等方面深入探討、專業(yè)闡述的綜合性、權(quán)威性、前瞻性專著，而《白皮書》的發(fā)布及時填補了這一空白。
《白皮書》由北京未來芯片技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心聯(lián)合斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)、圣母大學(xué)、清華大學(xué)等在內(nèi)的領(lǐng)域頂尖研究者和產(chǎn)業(yè)界資深專家，包括10余位IEEE Fellow，歷時一年編寫完成。《白皮書》凝練AI芯片技術(shù)的關(guān)鍵問題和發(fā)展方向，以前瞻性的視角和對技術(shù)鏈條的深刻理解，總結(jié)出富有啟示意義和巨大價值的觀點，是值得政府機構(gòu)、產(chǎn)學(xué)研界、投資機構(gòu)參考的重要文獻。
魏少軍教授主持發(fā)布儀式
魏少軍教授指出，《白皮書》首次整合了國際化的學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)資源，緊扣學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)發(fā)展前沿，對人工智能芯片技術(shù)進行了深入探討、專業(yè)闡述，提出了“AI 芯片基準測試和發(fā)展路線圖”、完成了對AI芯片各種技術(shù)路線梳理及對未來技術(shù)發(fā)展趨勢和風(fēng)險預(yù)判，對于AI芯片技術(shù)未來將如何發(fā)展具有重要的啟示意義。
隨著底層芯片技術(shù)的進步，人工智能算法也將獲得更好的支持和更快的發(fā)展。而在這一過程中，人工智能本身也很有可能被用于研發(fā)新的芯片技術(shù)，形成算法和芯片相互促進的良性循環(huán)局面。通過《白皮書》，我們可以清晰地看到AI芯片是人工智能產(chǎn)業(yè)和半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)交叉融合的新節(jié)點，涉及多個學(xué)科、多個領(lǐng)域的理論和技術(shù)基礎(chǔ)，突顯對基礎(chǔ)扎實、創(chuàng)新能力強的人才的需求。
《白皮書》第一章開宗明義，提出了AI芯片技術(shù)的重要地位以及對于我國未來芯片及人工智能領(lǐng)域發(fā)展的意義。
《白皮書》第二章綜述了AI芯片的技術(shù)背景，從多個維度提出了滿足不同場景條件下理想的AI 芯片和硬件平臺的關(guān)鍵特征。這些特征包括：具有大數(shù)據(jù)處理能力，使用富內(nèi)存處理單元或具備計算能力的新型存儲器，克服馮·諾依曼架構(gòu)“內(nèi)存墻”瓶頸；具有動態(tài)調(diào)整計算精度能力，使用盡可能低的精度達到預(yù)期效果，節(jié)省大量內(nèi)存并降低能量消耗；具有強大的軟件工具鏈，能夠構(gòu)建集成化的流程，將不同的機器學(xué)習(xí)任務(wù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為可以在 AI 芯片上高效執(zhí)行的指令代碼等。
《白皮書》第三章介紹近幾年的AI 芯片在云側(cè)、邊緣和終端設(shè)備等不同場景中的發(fā)展狀況，總結(jié)了云側(cè)和邊緣設(shè)備需要解決的不同問題，以及云側(cè)和邊緣設(shè)備如何協(xié)作支撐AI 應(yīng)用。具體來說，云側(cè)AI處理主要強調(diào)精度、處理能力、內(nèi)存容量和帶寬，同時追求低延時和低功耗；邊緣設(shè)備AI 處理則主要關(guān)注功耗、響應(yīng)時間、體積、成本和隱私安全等問題。
目前最普遍的方式是在云端訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后在云端（由邊緣設(shè)備采集數(shù)據(jù)）或者邊緣設(shè)備進行推斷。未來云端和邊緣設(shè)備以及連接他們的網(wǎng)絡(luò)可能會構(gòu)成一個巨大的 AI 處理網(wǎng)絡(luò)，它們之間的協(xié)作訓(xùn)練和推斷是有待探索的方向。
《白皮書》第四章分析在CMOS 工藝特征尺寸逐漸逼近極限的大背景下，結(jié)合AI 芯片面臨的架構(gòu)挑戰(zhàn)，AI 芯片的技術(shù)趨勢。一方面，研究具有生物系統(tǒng)優(yōu)點而規(guī)避速度慢等缺點的新材料和新器件，采用新的計算架構(gòu)和計算范式，另一方面，將芯片集成從二維平面向三維空間拓展，采用更為先進的集成手段和集成工藝，將是AI芯片技術(shù)在很長一段時期內(nèi)的兩條重要的路徑。
《白皮書》第五章討論了建立在當前CMOS 技術(shù)集成上的云端和邊緣AI 芯片架構(gòu)創(chuàng)新。未來云端和邊緣AI 芯片將會分別圍繞海量數(shù)據(jù)處理能力、計算任務(wù)靈活部署以及低功耗、高效率等來進行架構(gòu)創(chuàng)新。以軟件定義的芯片為例，利用軟硬件協(xié)同的設(shè)計思路，允許硬件架構(gòu)和功能隨軟件變化而變化，同時具備處理器的靈活性和專用集成電路的高性能和低功耗，是AI芯片在CMOS技術(shù)路徑上實現(xiàn)的范例。
《白皮書》第六章主要介紹對AI 芯片至關(guān)重要的存儲技術(shù)，包括傳統(tǒng)存儲技術(shù)的改進和基于新興非易失存儲（NVM）的存儲器解決方案。DRAM 和 NAND 閃存由于高密度的單元結(jié)構(gòu)特點，通常被用作較大容量的片外存儲器，而3D 集成已經(jīng)被證明是增加商業(yè)存儲器的帶寬和容量的有效策略。
基于新興 NVM 的片上存儲器（如相變存儲器（PCM），阻變存儲器（ReRAM））可以提供比傳統(tǒng) NVM 更好的存取速度和低功耗，能在非常有限的功率下工作，對于物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備上的 AI 芯片特別具有吸引力。
《白皮書》第七章重點討論AI芯片在工藝、器件、電路和存儲器方面的前沿研究工作，和以此為基礎(chǔ)的存內(nèi)計算、生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)趨勢。白皮書指出，基于新興非易失性存儲器件的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，由于可以利用非常低的功耗實現(xiàn)信號的并行處理，提供很高的數(shù)據(jù)吞吐率，有望成為模擬存內(nèi)計算（Analog In-memory Computing）的基礎(chǔ)技術(shù)。以清華大學(xué)研究人員的工作為例，展示了阻變存儲器陣列能夠成功實現(xiàn)灰度人臉分類，而能量消耗與Intel 至強處理器相比要低1000倍。
《白皮書》第八章介紹神經(jīng)形態(tài)計算技術(shù)和芯片的算法、模型以及關(guān)鍵技術(shù)特征，并分析該技術(shù)面臨的機遇和挑戰(zhàn)。神經(jīng)形態(tài)芯片具有低功耗、低延遲、高速處理、等特點，基于傳統(tǒng) CMOS 技術(shù)和基于新型納米器件的神經(jīng)形態(tài)計算芯片在圖像識別等人工智能任務(wù)方面都取得了不俗的成績，但也還面臨著算法單一、模型不完善、芯片性能有待提升等問題。隨著對人腦運行機理挖掘得更加充分，相信神經(jīng)形態(tài)芯片將取得新的突破。
《白皮書》第九章探討了AI芯片的基準測試和發(fā)展路線圖?？陀^評估和比較不同的AI芯片（即基準測試，Benchmark），及可靠預(yù)測 AI 芯片的發(fā)展路線對于技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展有重要的指導(dǎo)意義。與 CMOS 技術(shù)的基準測試和發(fā)展藍圖制定中，技術(shù)選項和通用性有達成一致的明確定義不同，AI芯片多樣的應(yīng)用、算法、體系結(jié)構(gòu)、電路和器件對確定基準和路線圖的共同基礎(chǔ)提出了巨大的挑戰(zhàn)。對于AI 芯片的測試基準和路線圖建立，必須超越器件和電路層次，綜合考慮多種因素的整體作用，需要算法研究人員、架構(gòu)師、電路設(shè)計人員和器件專家共同努力。
《白皮書》最后一章對AI芯片的未來發(fā)展進行了展望。由于人工智能技術(shù)整體發(fā)展還處于初級階段，AI芯片行業(yè)的發(fā)展也隨之面臨極大的不確定性。而這種不確定性恰恰為各種AI芯片技術(shù)創(chuàng)新提供了一個巨大的舞臺，我們可以期待在這個舞臺上看到前所未有的精彩表演。
《人工智能芯片技術(shù)白皮書（2018）》中文版：清華云盤 ； Google Drive ； 百度網(wǎng)盤
《White Paper on AI Chip Technologies (2018)》English version：清華云盤 ； Google Drive ； 百度網(wǎng)盤
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