2025年目标：通用人工智能核心技术挑战与突破【专题】

2013年10月1日，通用人工智能揭榜挂帅任务榜单正式发布，其中包括了智能芯片和智能算力集群两大核心基础任务。在智能芯片领域，任务要求围绕人工智能任务计算特征、访存模式、数值分布等特点，突破适用于人工智能计算范式的矩阵乘加内核架构、高速互联总线等核心技术。具体来说，训练端需要重点补齐内存带宽、互联线性度等短板，以提升吞吐率等算力性能指标。并且要联合上下游企业协同研发出具备高可扩展性、高易用性、高灵活性等优势的芯片软件栈，加大力度突破先进封装、仿真验证等制造工艺核心技术。预期目标是到2025年，训练芯片将支持FP16、FP32和混合精度（FP16/FP32）处理能力，内存容量达到128GB及以上，单芯片FP16达到500 TFLOPS以上，支持结构化稀疏后FP16算力达1 PFLOPS以上。同时，片间互联带宽将达到300 GB/s以上，支持智能服务器单机内部全互联，高效支持可信计算、隐私计算或联邦学习等功能，以提升基于硬件的安全性。 另一方面，在智能算力集群领域，任务要求攻克人工智能集群计算领域中总线互联、RAS技术、功耗散热等瓶颈，加强智能服务器与智能芯片、操作系统、开发框架、应用软件的兼容适配。同时，要建设大型智能算力集群，通过液冷等方式满足绿色化需求。这也意味着需要在硬件和软件方面都有很高的技术水平和创新能力，才能实现集群计算的高效运行和管理。 总的来说，这份挑战性的任务榜单为人工智能行业提出了明确的技术发展目标，同时也为企业和科研机构在人工智能领域的研发和创新提供了方向和动力。通过不断突破技术瓶颈，提升芯片性能和算力集群运算效率，将促进人工智能技术在各个领域的广泛应用，推动产业升级和经济发展。同时，也将为国家在人工智能领域的技术储备和实力打下坚实的基础，提升在全球人工智能竞争中的地位和影响力。因此，这份任务榜单的发布对于整个人工智能行业都具有重要的意义，将为未来的人工智能技术发展注入新的活力和动力。