2024年国际固态电路会议（ISSCC）专题教程：领域特定加速器

"ISSCC 2024 Tutorials" 本次ISSCC 2024研讨会的教程聚焦于“特定领域加速器：从硬件到系统”。由Sophia Shao进行讲解，该讲座深入探讨了计算需求的增长以及计算能力的供给挑战。教程内容涉及近年来在人工智能和深度学习领域内计算量的显著提升，以及这些增长如何推动对更高效能、更专业化的硬件加速器的需求。 自2012年以来，训练计算能力的需求以惊人的速度增长，从最初的AlexNet模型到后来的复杂模型如GPT-4和PaLM2，计算量呈指数级上升。这些模型的应用领域也日益多样化，涵盖了绘画、驾驶、游戏、语言、多模态、语音和视觉等多个领域，展示了人工智能在不同行业的广泛影响力。 然而，计算能力的供给面临着两大挑战。首先，随着技术节点不断缩小，实现效率提升的难度逐渐增大，即所谓的摩尔定律效率递减。这意味着每一代新的芯片工艺技术改进所带来的性能提升不如以往显著。其次，随着芯片设计的复杂性增加，设计和制造成本也随之攀升，这使得保持计算效率的持续增长变得更加困难。 此外，讲座可能还会讨论如何通过域特定加速器（Domain-Specific Accelerators）来应对这些挑战。这类加速器是针对特定计算任务优化的硬件，可以提供比通用处理器更高的能效比。例如，GPU、TPU等已经广泛应用于深度学习任务，而ASICs（专用集成电路）则为特定应用如机器学习推理或加密运算提供了定制化的解决方案。 在这样的背景下，未来的计算架构可能会越来越依赖于这些域特定加速器的创新设计，以满足不断提升的计算需求，同时克服摩尔定律放缓带来的问题。这将涉及到硬件、软件的协同优化，以及系统层面的集成，以确保计算性能的持续提升，同时保持能效和成本的有效控制。 ISSCC 2024的教程将为参与者提供一个深入了解特定领域加速器在应对计算需求爆炸性增长中的作用及其设计与系统实现的关键点，这对于理解当前和未来半导体行业的趋势至关重要。