《人工智能芯片技术白皮书2018》深入探讨了人工智能(AI)芯片的关键特征、发展现状、技术挑战、架构设计趋势以及新兴计算技术。该报告由北京未来芯片技术高精尖创新中心编撰，汇聚了多位业界和学术界的专家智慧。
1. 关键特征：
- 技术总述：AI芯片没有严格的定义，但普遍认为是针对人工智能任务设计的处理器。
- 新型计算范式：AI芯片采用不同于传统冯·诺伊曼架构的计算方式，如并行处理和分布式计算。
- 训练和推断：AI芯片需支持深度学习模型的训练和部署，即数据预处理和实时决策。
- 大数据处理能力：处理大规模数据集的能力是AI芯片的重要要求。
- 数据精度：不同的应用场景对数据精度有不同的需求，从低精度到高精度。
- 可重构能力：适应不同AI算法和工作负载的能力，实现硬件资源的有效利用。
- 软件工具：强大的软件支持和编程接口，简化AI应用的开发和优化。
2. AI芯片发展现状：
- 云端AI计算：大型数据中心的高性能AI运算，强调高速度和大规模存储。
- 边缘AI计算：在终端设备上的轻量级计算，侧重低功耗和高效能。
- 云和端的配合：结合云端和边缘计算的优势，实现数据的快速响应和智能决策。
3. 技术挑战：
- 冯·诺伊曼瓶颈：传统架构的计算速度受限于内存访问速度，导致性能瓶颈。
- CMOS工艺和器件瓶颈：随着微缩工艺的极限，芯片性能提升面临挑战。
4. 架构设计趋势：
- 云端训练和推断：大型存储、高性能、可伸缩的设计满足大数据处理需求。
- 边缘设备：优化功耗和面积，提高能效比。
- 软件定义芯片：通过灵活的软件配置实现硬件功能的多样化。
5. 存储技术：
- AI友好型存储器：优化存储器以适应AI算法的需求。
- 片外和片上存储器：平衡容量、速度和功耗。
- 新兴存储器：探索新型存储技术，如MRAM和ReRAM，以提升性能。
6. 新兴计算技术：
- 近内存计算：减少数据传输，提高计算效率。
- 存内计算：将计算功能集成到存储单元中，降低延迟。
- 基于新型存储器的神经网络：利用新型存储技术实现更高效的神经网络计算。
7. 神经形态芯片：
- 仿生特性：模拟生物神经网络，实现低功耗、高并行的计算。
- 事件驱动：仅在需要时进行计算，节省能源。
- 数据流计算：按需流动数据，提高计算效率。
8. 基准测试和发展路线图：设立AI芯片的性能标准，规划未来发展路径。
9. 展望未来：AI芯片将持续推动人工智能的进步，助力各行各业的智能化转型。
AI芯片作为AI技术的物理基础，其关键技术、发展趋势和面临的挑战都对整个AI行业的进步起着决定性作用。随着技术的不断演进，AI芯片将在提高计算效率、降低能耗和推动新型计算范式等方面发挥更大的作用。
