本文主要包括九方面内容 ：第 1 章为发展 AI 芯片产业的战略意义以及白皮书基本内容概述。第 2 章综
述了 AI 芯片的技术背景，从多个维度提出了满足不同场景条件下 AI 芯片和硬件平台的关键特征。第 3 章
介绍近几年的 AI 芯片在云侧、边缘和终端设备等不同场景中的发展状况，总结了云侧和边缘设备需要解决
的不同问题，以及云侧和边缘设备如何协作支撑 AI 应用。第 4 章在 CMOS 工艺特征尺寸逐渐逼近极限的
大背景下，结合 AI 芯片面临的架构挑战，分析 AI 芯片的技术趋势。第 5 章讨论了建立在当前 CMOS 技
术集成上的云端和终端 AI 芯片架构创新。第 6 章主要介绍对 A
《人工智能芯片技术白皮书2018》深入探讨了人工智能(AI)芯片的重要性和发展趋势。这份报告由北京未来芯片技术高精尖创新中心编撰，汇集了国内外顶尖学者的智慧，旨在阐述AI芯片的关键特征、发展现状、技术挑战、架构设计趋势以及未来展望。
1. **关键特征**：AI芯片的特性包括新型计算范式，如深度学习和神经网络；训练和推断的能力，支持模型的构建与应用；大数据处理能力，应对海量数据的高效处理；数据精度，确保算法的准确度；可重构能力，适应不同应用场景；软件工具，提供友好的编程环境。
2. **发展现状**：AI芯片分为云端、边缘和终端设备三大场景。云端AI计算主要处理复杂任务，强调大存储、高性能和可伸缩性；边缘AI计算则追求效率最大化，适用于低功耗、实时响应的应用；云和端的配合形成协同计算，优化整体性能。
3. **技术挑战**：冯·诺伊曼架构的瓶颈限制了数据处理速度，CMOS工艺的物理极限导致功耗和性能问题。此外，新型计算模式对芯片架构设计提出了新的要求。
4. **架构设计趋势**：云端AI芯片注重存储和计算能力的平衡，边缘AI芯片侧重能效比，同时出现了软件定义芯片的概念，允许通过软件灵活调整硬件功能。
5. **存储技术**：AI芯片需要优化的存储解决方案，包括AI友好型存储器、片外和片上存储器，以及新兴存储技术，如近内存计算和存内计算，以减少数据传输延迟。
6. **新兴计算技术**：探索如近内存计算、存内计算、基于新型存储器的神经网络等技术，以克服传统计算架构的局限，提高计算效率。
7. **神经形态芯片**：这类芯片模拟人脑神经元工作原理，具备高并行、可伸缩的神经网络互联、众核结构、事件驱动和数据流计算等特点，但同时也面临技术成熟度和标准化的挑战。
8. **基准测试与路线图**：AI芯片的基准测试标准正在发展中，为评估和比较不同芯片性能提供依据，而发展路线图描绘了未来技术演进的方向。
9. **展望未来**：AI芯片将继续向更高性能、更低功耗、更灵活的架构发展，为AI在更多领域的应用提供强大支持。
这份白皮书对于理解AI芯片技术的现状和未来趋势至关重要，对于科研人员、工程师以及关注AI产业发展的决策者来说，提供了宝贵的参考。随着AI技术的持续进步，AI芯片将不断进化，推动社会向智能化转型。
