中科院計算所張云泉：未來(lái)超算芯片的架構是超構眾核，AI芯片重優(yōu)化和場(chǎng)景落地能力

關(guān)于我國超算的發(fā)展，以及未來(lái)芯片設計的走向和趨勢。

芯片領(lǐng)域最為老生常談的話(huà)題便是摩爾定律，有人高舉摩爾定律失效的大旗，有人始終為摩爾定律有效吶喊。

此起彼伏的辯論探討中，似乎難以得出一個(gè)業(yè)界所認可的答案。關(guān)于這一點(diǎn)，中科院計算技術(shù)研究所研究員、國家超級計算濟南中心主任張云泉表示，“摩爾定律只是一半失效，因為摩爾定律提到的晶體管數量依然在增加，但芯片相應的性能和主頻并不能按照每年50%的提高。”

當摩爾定律遇到瓶頸，整個(gè)芯片的架構設計乃至形態(tài)都將有巨大的變化。在由比特大陸主辦的福州城市大腦暨閩東北信息化戰略合作發(fā)布會(huì )上，鎂客網(wǎng)采訪(fǎng)了張云泉，他和我們分享了我國超算的發(fā)展，以及未來(lái)AI芯片發(fā)展的走向和趨勢。

圖 | 中科院計算技術(shù)研究所研究員、國家超級計算濟南中心主任張云泉

超算芯片的未來(lái)：超級異構眾核

談及超算，就不得不提到神威·太湖之光，在經(jīng)歷了漫長(cháng)的追趕期后，我國的超算水平已經(jīng)闖入了全球兩強，正在與美國爭奪下一個(gè)超算世界冠軍。張云泉表示我國的超算一直在美國和西方發(fā)達國家的封鎖限制中快速發(fā)展，所以，超算國產(chǎn)化非常關(guān)鍵，“未來(lái)的百億億次超算計算機一定是國產(chǎn)化的處理器。”

據了解，此前的神威超算使用的就是國產(chǎn)申威SW26010處理器，能效非常之高，這也是我國首個(gè)自行設計、且不使用英特爾等美國公司核心產(chǎn)品而登上TOP500第一名寶座的超級計算機。

與此同時(shí)，張云泉談到了超算芯片的發(fā)展方向：超級異構眾核。即在一個(gè)大芯片上集成不同功能的芯片，包括CPU、GPU、DSP、FPGA等等，既可以做科學(xué)計算，人工智能，也可以做信號處理，甚至是加入一些加密算法等等。

“這些芯片具有不同的功能，會(huì )像我們大腦一樣分區。而每一個(gè)區域又有不同的功能，有點(diǎn)往類(lèi)腦方向在發(fā)展。”

以城市大腦的應用為例，首先它要有大數據的處理需求，其次是人工智能算法，再往后是科學(xué)計算，每種需求的計算負載方式、精度以及速度都不一樣，一個(gè)芯片如果要盡可能滿(mǎn)足這些多元化的需求，芯片設計也就需要多元化的功能。

在張云泉看來(lái)，這種超異構多核的芯片適用性廣，可應用在多元化的場(chǎng)景，我們不用再為每個(gè)單獨的應用場(chǎng)景設計芯片。

“這就是我們說(shuō)的融合創(chuàng )新。此前我們?yōu)槊恳粋€(gè)應用場(chǎng)景設計芯片，多種芯片的使用和管理都會(huì )很麻煩。但統一后，既能降低功耗、使用效率也更高。”

但隨之而來(lái)的的是芯片設計難度的提高，而且由于摩爾定律的部分失效，當半導體的尺寸縮小速度越來(lái)越慢，只有盡可能地將芯片的面積做大，從而滿(mǎn)足晶體管的數量增加。

這種情況下，就需要對對芯片的體積進(jìn)行創(chuàng )新，“我們要嘗試把芯片面積做大，看看能設計出什么新東西。”

這也是為什么張云泉說(shuō)未來(lái)的芯片會(huì )是一個(gè)“大芯片”，但芯片越來(lái)越大，良品率的控制和工藝的要求也越來(lái)越高，這其中也給芯片封裝帶來(lái)了新的挑戰。

張云泉強調，封裝不同的芯片在一個(gè)硅片上，會(huì )涉及到立體堆疊設計的問(wèn)題，不過(guò)目前有些公司已經(jīng)在做立體設計來(lái)提高數據帶寬，縮短傳輸路徑，降低延時(shí)。

除此之外，如何在一個(gè)芯片上把海量半導體連接起來(lái)，并且讓它們分區運轉緩解功耗值過(guò)高的問(wèn)題，都是未來(lái)芯片設計需要攻克的難題。

AI芯片比拼的是優(yōu)化和場(chǎng)景落地能力

算力是AI時(shí)代一切運算的基礎，而算力的主要載體便是AI芯片，隨著(zhù)一些AI應用相繼落地，AI芯片領(lǐng)域的競爭也愈加白熱化。

就在福州城市大腦發(fā)布會(huì )活動(dòng)上，比特大陸發(fā)布了城市大腦專(zhuān)用芯片：算豐第三代AI芯片BM1684，一款聚焦于云端及邊緣應用的人工智能推理芯片。

以智慧城市領(lǐng)域的AI芯片應用為例，張云泉也談到了他對AI芯片競爭壁壘的一些看法，他認為早期的AI芯片可能有一定的技術(shù)門(mén)檻，但是隨著(zhù)算法越來(lái)越成熟，如今很多人都可以為某個(gè)單獨需求設計AI芯片。

所以，狹路相逢勇者勝，AI芯片最終比拼的不僅僅是參數，張云泉認為，“最后哪家能夠勝出，還是取決于優(yōu)化能力以及場(chǎng)景落地能力，是否能夠為某一個(gè)場(chǎng)景打造特別合適的人工智能芯片，涉及到功耗、成本、實(shí)際效率、部署上的優(yōu)化等，十分考驗AI公司的應用能力和市場(chǎng)能力，而這些都是最后決勝的根本。”

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