2018年4月在南京江北新区召开的“2018中国半导体市场年会暨第七届中国集成电路产业创新大会”（ICMarketChina2018），以“芯时代、芯机遇、芯发展”为主题，广邀国家行业主管部门、地方政府、国内外行业组织、国内外知名半导体厂商、产业链上下游企业、专业科研院所、知名投资机构等，就行业热点和焦点问题进行深入分析与广泛讨论。

会上，清华大学微电子所所长魏少军教授发表了题为《人工智能对半导体行业的重大意义》的演讲，以下是演讲主要内容：

魏少军教授指出，人工智能崛起的三个基本要素为算法、数据和算力。

芯片是人工智能技术发展过程中绕不开的话题。

“智能”是“智慧”和“能力”两者合称，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程。它是智力和能力的表现。它们分别又可以用“智商”和“能商”来描述其在个体中发挥智能的程度。“情商”可以调整智商和能商的正确发挥，或控制二者恰到好处地发挥他们的作用。

人工智能发展的一大难题就是怎么样才能让机器掌握人类常识，这是让机器和人类自然互动的关键。想要做到这一点，它需要拥有一个内在模型，已具备预测的能力。

在GPU的整体市场中，Intel公司占有绝对的份额，这是因为Intel在其销量极大的桌面计算机CPU中集成了GPU，而Nvidia和AMD在嵌入式GPU市场的份额不是太大。

机器学习芯片平台还有FPGA和TPU。

TrueNorth——IBM的百万神经元类脑芯片，只有邮票大小、几克重，却集成了54亿个硅晶圆管，内置4096个内核，100万个“神经元”、2.56亿个“突触”，能力相当于一台超级计算机，功耗却只有65毫瓦。

IBM的最终目标是希望建立一台包含100亿个神经元和100万亿个突触的类脑计算机。这样的计算机要比人类大脑的功能强大10倍，功耗约1000瓦，而且体积不到两升，与我们大脑的大小相当。

机器学习芯片平台还有NA和IMP。

人工智能芯片面临两个现实问题：一是算法仍在不断演进，新算法层出不穷；二是一种算法对应一种应用，没有统一的算法。

 高能效通用深度学习引擎是人工智能芯片的必备特性：

1.AI需要通用神经网络计算

2.计算量和参数量激增

3.从“云端”向“终端”的迁移，亟需高能效计算，能量效率~TOPS/W

 人工智能芯片应该具备的以下基本要素：

1.可编程性：适应算法的演进和应用的多样性；

2.架构的动态可变性：适应不同的算法，实现高效计算；

3.高效的架构变换能力：<10Clockcycle，低开销、低延迟；

4.高计算效率：避免使用指令这类低效率的架构；

5.高能量效率：~10TOPS/W；

6.低成本：能够进入家电和消费类电子；

7.体积小：能够装载在移动设备上；

8.应用开发简便：不需要芯片设计方面的知识；

目前的CPU+SW、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC的作法均不是理想的架构。

 魏少军教授表示目前FPGA主要存在着十大缺陷：

1.细粒度：由于要实现比特级的运算，运算颗粒度必须为细粒度；

2.配置信息量大：通常为几兆到十几兆字节；

3.配置时间长：通常需要十几毫秒到几十毫秒；

4.静态编程：一旦配置完毕，不可更改。如果要改变FPGA的功能，只能下电或在线重新载入配置信息；

5.逻辑不可复用：所有电路必须全部装入FPGA，复用性为零；

6.面积效率低：每个LUT只能实现一位运算，面积效率只有5%。一个千万门级的FPGA只能实现几十万门的逻辑电路；

7.能量效率低：由于逻辑利用率低，引发无效功耗巨大；

8.需要特种工艺：FPGA往往需要最先进的制造工艺，且需对工艺进行特别调整；

9.电路设计技术：应用者必须具备电路设计知识和经验；

10.成本高昂：目前的FPGA价格在几十到几万美元一片。

最后，魏少军教授总结：

1.AI芯片是当前科技、产业和社会关注的热点，也是AI技术发展过程中不可逾越的关键阶段。不管有什么好的AI算法，要想最终得到应用，就必然要通过芯片来实现。

2.由于还不存在适应所有应用的“通用”算法，确定应用领域就成为发展AI芯片的重要前提。遗憾的是，AI的“杀手级”应用目前尚未出现，已经存在的一些应用对于老百姓的日常生活来说也还不是刚需。因此，AI芯片的外部发展环境还有待优化。

3.架构创新是AI芯片面临的一个不可回避的课题。一个重要问题：是否会出现像通用CPU那样独立存在的通用AI处理器？如果存在的话，它的架构是怎样的？如果不存在，那么目前以满足特定应用为主要目标的AI芯片就一定只能以IP核的方式存在，最终被各种各样的SoC所集成。如果真是这样，那么今天从事AI芯片研发的设计公司将何去何从？

4.可重构计算芯片技术允许硬件架构和功能随软件变化而变化，实现软件定义芯片，在实现AI功能时具有独到的优势，具备广阔的前景。

5.AI无疑十分重要，但其作用也没有一些人说的那么邪乎。相反，AI芯片的发展很可能会在未来2-3年遭遇一个挫折期。今天的部分、甚至大部分创业者将成为这场技术变革中的“先烈”。毫无疑问，这将是AI发展中最令人钦佩、也最令人动容的伟大事件。

本文摘自：与非网