2018年人工智能芯片技术发展与挑战

"《人工智能芯片技术白皮书(2018)》是由清华大学与北京未来芯片技术高精尖创新中心在2018年第三届未来芯片论坛上联合发布的，详细探讨了人工智能芯片的关键特征、发展现状、技术挑战、架构设计趋势以及新兴计算技术等核心议题。" 该白皮书首先阐述了人工智能芯片的重要性和发布的目的，指出AI芯片在应对复杂计算任务、处理大数据和推动智能应用方面具有不可替代的作用。在关键特征部分，白皮书提到新型计算范式，如深度学习，以及训练和推断过程，强调了大数据处理能力、数据精度、可重构能力和配套软件工具的重要性。 接着，白皮书分析了AI芯片的当前发展状况，分别探讨了云端AI计算和边缘AI计算的特征，强调了云和端的协同作用。云端AI计算侧重于提供大规模、高性能的计算能力，而边缘AI计算则致力于在本地实现高效、低延迟的智能处理。 在技术挑战部分，白皮书提到了冯·诺伊曼架构的瓶颈，以及CMOS工艺和器件面临的极限，这些都是阻碍AI芯片性能进一步提升的关键问题。为应对这些挑战，白皮书提出了未来AI芯片架构设计的趋势，包括向大存储、高性能、可伸缩性发展，以及在边缘设备中追求极致效率。 此外，白皮书还讨论了存储技术和新兴计算技术。AI芯片中的存储技术涵盖了AI友好型存储器、片外存储器、片上存储器和新兴存储器，如忆阻器等。新兴计算技术如近内存计算和存内计算，以及基于新型存储器的神经网络，为提升计算效率提供了新的思路。 神经形态芯片是白皮书的另一重要章节，介绍了其独特的算法模型、特性，如可缩放、高并行的神经网络互联，众核结构，事件驱动和数据流计算。这些特性使得神经形态芯片在能效和计算速度上有着显著优势，但也面临着设计和应用的挑战。 最后，白皮书提出了AI芯片的基准测试和发展路线图，旨在为行业提供标准和指导，并对未来发展进行了展望，强调了持续创新和技术演进的重要性。 《人工智能芯片技术白皮书(2018)》全面地探讨了AI芯片的关键技术和未来趋势，为科研人员、工程师和产业界提供了宝贵的参考，促进了人工智能芯片技术的进一步发展。