8月16日，在英特爾2023中國(guó)學(xué)術(shù)峰會(huì)上，清華大學(xué)教授、國(guó)際歐亞科學(xué)院院士魏少軍表示，未來(lái)人工智能技術(shù)需要從終端應(yīng)用出發(fā)，以應(yīng)用定義軟件，再用軟件來(lái)定義芯片，以滿足各種人工智能終端設(shè)備的定制化需求，并提升算力的供給。

AI芯片要在通用的基礎(chǔ)上更加“智能”

作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能正加速發(fā)展，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高質(zhì)量發(fā)展提供了新動(dòng)能。數(shù)字化新事物、新業(yè)態(tài)、新模式的不斷涌現(xiàn)，推動(dòng)了人工智能應(yīng)用場(chǎng)景向多元化發(fā)展。在算力規(guī)模不斷擴(kuò)大、算力需求持續(xù)攀升的背景下，如何更加高效地配置、共享、調(diào)度并釋放更多算力，成為人工智能發(fā)展的一個(gè)新的挑戰(zhàn)。

魏少軍表示，智能化發(fā)展已經(jīng)取得了巨大進(jìn)步，以谷歌為例，谷歌的智能玩家比人類專業(yè)玩家能力強(qiáng)10倍，智能唇語(yǔ)識(shí)別的精準(zhǔn)度達(dá)93.4%，語(yǔ)音識(shí)別的錯(cuò)詞率只有5.9%。“雖然，人們依舊難以完全了解人腦計(jì)算，但能基于現(xiàn)有的芯片和軟件技術(shù)來(lái)構(gòu)建類腦計(jì)算機(jī)，并實(shí)現(xiàn)成就，已實(shí)屬不易。”魏少軍說(shuō)。

盡管，智能化發(fā)展已經(jīng)取得了階段性的進(jìn)展，但人工智能依舊存在兩個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。第一，算法在不斷演進(jìn)，新算法層出不窮。第二，沒(méi)有統(tǒng)一的算法，只能一種算法對(duì)應(yīng)一種應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)需要一款“智能計(jì)算引擎”，既能具備各類應(yīng)用的可編程能力，還具備計(jì)算和存儲(chǔ)密集型功能以及實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從“云端”向“邊緣端”遷移的能力。魏少軍認(rèn)為，這個(gè)“智能計(jì)算引擎”，便是如今人工智能領(lǐng)域萬(wàn)眾期待的新芯片架構(gòu)。

魏少軍介紹，基于軟件可編程性和硬件可編程性兩方面，可以把AI芯片劃分為四個(gè)維度。第一個(gè)維度是目前最通用的CPU、DSP等處理器，具有很強(qiáng)的軟件可編程性，但硬件可編程性弱。第二個(gè)維度是ASIC、SoC等專用集成電路，此類芯片在運(yùn)行過(guò)程中通常不需要軟件，也意味著軟件可編程性弱，但芯片一旦完成制作，硬件不可更改。此外，在芯片制程工藝進(jìn)入納米級(jí)后，高昂的成本使得具備多品種、小批量特點(diǎn)的專用集成電路難以維持。第三個(gè)維度是以FPGA、EPLD等為代表的可編程邏輯器件，在硬件編程方面具備高靈活性，但是軟件可編程性弱，且成本高、價(jià)格貴。第四個(gè)維度便是如今業(yè)內(nèi)追求的新型芯片架構(gòu)，該架構(gòu)既具備很強(qiáng)的軟件可編程性，也具備很強(qiáng)的硬件可編程性。因此，魏少軍認(rèn)為，“通用”仍然是人工智能芯片的主流架構(gòu)，然而此通用非彼通用，未來(lái)的通用人工智能芯片，需要在通用的基礎(chǔ)上，變得更加“智能”，以滿足各種各樣終端應(yīng)用的定制化需求。

實(shí)現(xiàn)智能，軟件是核心芯片作支撐

若想讓新的芯片架構(gòu)變得更加“智能”，離不開(kāi)軟件的加持。

魏少軍表示，如今，高性能計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力已經(jīng)進(jìn)入到了E級(jí)時(shí)代。E級(jí)超算是指每秒可進(jìn)行百億億次數(shù)學(xué)運(yùn)算的超級(jí)計(jì)算機(jī)，是國(guó)際上高端信息技術(shù)創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)，被全世界公認(rèn)為“超級(jí)計(jì)算機(jī)界的一頂皇冠”。如今已經(jīng)有企業(yè)實(shí)現(xiàn)了該技術(shù)，美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的新型超算“前沿”，是全球首臺(tái)實(shí)現(xiàn)每秒浮點(diǎn)運(yùn)算速度超過(guò)百億億次超算的超級(jí)計(jì)算機(jī)。

與此同時(shí)，人們對(duì)于更高算力的追求從未停滯。魏少軍表示，到2024年，全球數(shù)據(jù)量將超過(guò)100ZB（1021），這也意味著業(yè)內(nèi)對(duì)于計(jì)算能力的需求不僅限于E級(jí)，未來(lái)將很快達(dá)到Zetta級(jí)（數(shù)據(jù)量達(dá)到1021量級(jí)），且需求愈發(fā)迫切，但僅依靠現(xiàn)有的計(jì)算難以實(shí)現(xiàn)。例如，僅僅通過(guò)提升芯片工藝制程，難以實(shí)現(xiàn)Zetta量級(jí)的計(jì)算。“下一代超算處理器若達(dá)到Zetta級(jí)，即使使用尚未量產(chǎn)的3nm工藝，也會(huì)因?yàn)楹碾娏亢屯顿Y額巨大而難以落地。”魏少軍說(shuō)。

此外， CPU、FPGA、GPU等現(xiàn)有的計(jì)算芯片也難以滿足下一代計(jì)算的要求，這是由于，現(xiàn)有的計(jì)算芯片計(jì)算資源占比低，僅不到0.1%，技術(shù)資源利用率低，僅不到5%，但數(shù)據(jù)傳輸能耗高達(dá)90%。

因此，在強(qiáng)大算力需求的推動(dòng)下，若想讓芯片變得更通用、更智能，可以以應(yīng)用定義軟件，再用軟件定義芯片，保證芯片在具備靈活性的同時(shí)，還能大幅提升效率。這不僅可以滿足各種人工智能應(yīng)用的定制化需求，也能有效增強(qiáng)算力供給。

魏少軍表示，智能軟件是實(shí)現(xiàn)智能的載體，應(yīng)具備自我學(xué)習(xí)能力、形成知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的能力、持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化的能力、再生和組織能力、思維邏輯推理的能力以及做出正確判斷和決策的能力。智能芯片是計(jì)算的載體，需要具備高性能計(jì)算能力、多任務(wù)并行計(jì)算能力、足夠的吞吐量、極高的能量效率、靈活高效的存儲(chǔ)尋址功能以及實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)功能變化能力。因此，軟件和芯片是相輔相成的存在。

“實(shí)現(xiàn)智能的核心是軟件，支撐智能的基礎(chǔ)是芯片。”魏少軍說(shuō)。

來(lái)源：中國(guó)電子報(bào)