大算力存算一体芯片：架构设计与编译器开发新探索

"本次讲座由千芯科技董事长陈巍主讲，主题聚焦于大算力可重构存算一体芯片的架构设计与编译器开发，旨在探讨如何应对AI计算的日益增长的需求和面临的挑战。" 在当今AI领域，随着大模型如GPT-3、AlphaFold2和Gato的出现，对计算能力的需求急剧增加。传统的提升算力方法包括使用大粒度指令集、访存优化、调度优化、低摆幅设计、SIMD、SIMT、STMD等技术，以及利用新型存储器如HBM和探索新型材料如光电器件、量子器件。然而，这些方法在面对摩尔定律放缓和存算分离带来的计算带宽问题时，其效能提升效果有限。 存算一体技术被视为解决这一瓶颈的一种可能途径，它通过将计算功能集成到存储单元中，减少了数据传输的开销，从而提高计算效率。陈巍提出了一系列问题，比如哪种存储器件适合存算一体，模拟或数字架构更适合，以及存算一体芯片的编译器应该如何设计。存算一体架构的优势在于减少数据搬运，提高能效，但同时也面临着设计和编译器开发的挑战。 存算一体芯片设计的关键在于平衡存算比例和可重构性。可重构性允许芯片根据不同的工作负载进行动态配置，以适应各种AI计算任务。这要求编译器具备高度智能，能够有效地映射算法到硬件资源，优化计算流程，同时处理精度、位宽和能效之间的权衡。 陈巍的演讲涵盖了大算力计算面临的挑战，存算一体技术的优势，以及针对云计算和边缘计算的大算力存算一体芯片设计。他强调，存算一体架构不仅有助于解决当前的带宽问题，还有可能成为未来超越传统CPU、GPU和NPU的新兴计算平台。然而，存算一体也可能会被更先进的技术如量子计算或光子计算所取代，这需要持续关注和研究。 大算力可重构存算一体芯片是应对AI计算需求激增的解决方案之一，其架构设计和编译器开发是实现高效能、高能效计算的关键。这一领域的研究和创新对于推动AI技术的发展至关重要，同时也对芯片行业的未来产生了深远影响。