可重构计算技术赋能：软件定义AI芯片的高效能实践

"软件定义芯片-电磁理论中的并矢格林函数（英文第2版 chen-to tai）" 本文探讨了软件定义芯片的概念及其在人工智能（AI）计算中的重要性。软件定义芯片是一种能够根据AI算法需求实时动态改变功能的芯片设计，它结合了处理器的灵活性和专用集成电路的高性能及低功耗。传统的通用处理器如CPU和GPU在处理AI任务时，由于缺乏针对性的计算和存储单元，往往功耗大、能效低。而专用芯片（ASIC）虽然性能高效，但功能单一，难以适应多样化的AI任务。现场可编程门阵列（FPGA）虽然可重构，但重构时间长且功耗较高。 清华大学微电子研究所设计的AI芯片"Thinker"采用了可重构计算技术，以实现软件定义芯片的目标。该芯片在三个层面实现重构：1) 计算阵列重构，允许根据算法需求动态调整计算单元的功能和资源分配，提高资源利用率和能效；2) 存储带宽重构，能根据不同的AI算法调整存储带宽，优化数据复用和并行计算，提升计算速度和能效；3) 数据位宽重构，支持16/8比特数据位宽，既能满足高精度需求，也能在低精度场景下提升计算速度。 "软件定义芯片"的概念不仅限于功能层面的定义，还涵盖了算法的计算精度、性能和能效。这种技术利用实时动态配置的特性，实现软硬件协同设计，极大地扩展了AI芯片的应用范围。Thinker芯片在TSMC 65nm LP工艺下，展现出优异的性能指标，如最高5.09TOPS/W的能量效率，表明可重构计算技术是AI芯片设计的重要方向。 AI芯片的关键特征包括新型计算范式、大数据处理能力、数据精度和可重构能力等。当前AI芯片的发展趋势包括云端AI计算的高性能和大存储、边缘AI计算的极致效率以及软件定义芯片的灵活性。在技术挑战方面，冯·诺伊曼瓶颈和CMOS工艺限制是主要关注点。未来的AI芯片设计可能涉及AI友好的存储技术、近内存计算、存内计算以及神经形态芯片等新兴计算技术。 软件定义芯片的发展为AI计算提供了更高的灵活性和效率，为AI芯片架构设计开辟了新的道路，有助于推动AI技术的持续进步和广泛应用。