人工智能芯片：关键技术、挑战与未来趋势

本文档深入探讨了人工智能（AI）在电磁理论中的并矢格林函数（英文第2版 Chen-To Tai）背景下，特别是在AI芯片技术方面的重要性和发展路径。首先，背景部分强调了人工智能作为一门关键技术，自1956年提出以来经历了起伏发展，如今由于大数据、算法革新、计算能力提升和网络基础设施的进步，进入了新的发展阶段，成为推动经济社会发展的核心驱动力。AI产业的快速成长依赖于芯片技术，因为“无芯片不AI”，高效的运算能力和市场适用性是AI领域可持续发展的关键。 AI芯片的关键特征包括新型计算范式，如训练和推断的优化，大数据处理能力，数据精度的提升，以及可重构能力，这些都要求芯片设计能够支持高效、灵活的数据处理。技术挑战则聚焦于克服冯·诺伊曼瓶颈，即传统计算机架构在处理数据密集型任务时的性能限制，以及CMOS工艺和器件层面的瓶颈问题。 当前，AI芯片的发展趋势体现在云端和边缘计算的协同，云端注重大存储、高性能和可扩展性，而边缘设备则追求极致的效率。此外，文档还讨论了AI芯片的架构设计趋势，例如采用软件定义芯片，以及针对AI优化的存储技术，如AI友好型存储器、片外存储器、片上存储器以及新兴的存储解决方案。 新兴的计算技术，如近内存计算、存内计算和基于新型存储器的人工神经网络，正在重塑AI芯片的设计。神经形态芯片以其独特的算法模型和特性，如可缩放的神经网络互联、众核结构和事件驱动的计算方式，成为研究热点。然而，这些技术也带来了新的机遇和挑战，需要不断进行技术创新和突破。 文档还提及了AI芯片的基准测试和发展路线图，为未来的研究和应用提供了方向。最后，作者阵容展示了来自清华大学、香港应用科技研究院等机构的专家，共同编撰了这份重要的技术白皮书，对中国AI芯片技术的发展进行了全面的梳理和展望。 总结来说，这篇白皮书详细阐述了AI芯片技术在人工智能发展中至关重要的作用，包括其核心特征、面临的挑战、设计趋势以及未来发展方向，为人工智能领域的研究者、工程师和政策制定者提供了有价值的参考资源。