清华大学:2018人工智能芯片技术白皮书(中英)

发布时间: 2018-12-17 18:35
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2018年12月11日,在第三届未来芯片论坛上,清华大学联合北京未来芯片技术高精尖创新中心发布《人工智能芯片技术白皮书(2018)》(2018 White Paper on AI Chip Technologies)。尽管全球人工智能产业还处于初期发展阶段,但随着政府和产业界的积极推动, 人工智能技术在大规模产业化应用方面突飞猛进,在算法和芯片等人工智能基础技术层面积累了强大的技术创新,这些成果未必能即时商业化,但对未来科技的影响深远。

为了更好地厘清当前AI 芯片领域的发展态势,进一步明确 AI 芯片在新技术形势下的路线框架、关键环节及应用前景,北京未来芯片技术高精尖创新中心根据学术界和工业界的最新实践,邀请国内外AI 芯片领域的顶尖研究力量,共同开展《人工智能芯片技术白皮书》的编制工作。

整个《白皮书》总共分为10个章节,第一章节首先对芯片发展的背景做了一个交代,然后从多个维度介绍了AI 芯片的关键特征,在第三章介绍了AI芯片的发展现状;第四章从冯·诺伊曼瓶颈和CMOS工艺以及器件瓶颈分析了AI芯片的技术挑战。从第六章到第八章,《白皮书》完成了对芯片各种技术路线的梳理。在最后一章对未来技术发展趋势和风险进行了预判。《白皮书》由斯坦福大学、清华大学、香港科技大学、加州大学、圣母大学的顶尖研究者和产业界资深专家,包括10余位IEEE Fellow共同编写完成。

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 AI 芯片至关重要的存储技术,包括传统存储技术的改进和基于新兴非易失存储(NVM)的存储器解决方案。第 7 章重点讨论在工艺、器件、电路和存储器方面的前沿研究工作,和以此为基础的存内计算、生物神经网络等新技术趋势。第 8 章介绍神经形态计算技术和芯片的算法、模型以及关键技术特征,并分析该技术面临的机遇和挑战。第 9 章主要讨论 AI 芯片的基准测试和技术路线图的相关问题。第 10 章展望 AI 芯片的未来。

在人工智能热潮面前,本文一方面希望与全球学术和工业界分享 AI 芯片领域的创新成果;另一方面希望通过对 AI 芯片的技术认知和需求的深入洞察,帮助相关人士更加清晰地了解AI 芯片所处的产业地位、发展机遇与需求现状,通过对 AI 芯片产业现状及各种技术路线的梳理,增进对未来风险的预判。目前人工智能技术整体发展仍处于初级阶段,未来还有很多技术和商业层面的挑战。我们要去除在产业发展过程中一窝蜂“逐热而上”的虚火,在充满信心、怀抱希望的同时,保持冷静和客观,推动 AI 芯片产业可持续发展。


《人工智能芯片技术白皮书(2018)》目录
1 前言
1.1 背景与意义
1.2 内容与目的
2 AI 芯片的关键特征
2.1 技术总述
2.2 新型计算范式
2.3 训练和推断
2.4 大数据处理能力
2.5 数据精度
2.6 可重构能力
2.7 软件工具
3 AI 芯片发展现状
3.1 云端AI 计算
3.2 边缘AI 计算
3.3 云和端的配合
4 AI 芯片的技术挑战
4.1 冯·诺伊曼瓶颈
4.2 CMOS 工艺和器件瓶颈
5 AI 芯片架构设计趋势
5.1 云端训练和推断:大存储、高性能、可伸缩
5.2 边缘设备:把效率推向极致
5.3 软件定义芯片
6 AI 芯片中的存储技术
6.1 AI 友好型存储器
6.2 片外存储器
6.3 片上(嵌入型)存储器
6.4 新兴的存储器
7 新兴计算技术
7.1 近内存计算
7.2 存内计算(In-memory Computing)
7.3 基于新型存储器的人工神经网络
7.4 生物神经网络
7.5 对电路设计的影响
8 神经形态芯片
8.1 神经形态芯片的算法模型
8.2 神经形态芯片的特性
8.2.1 可缩放、高并行的神经网络互联
8.2.2 众核结构
8.2.3 事件驱动
8.2.4 数据流计算
8.3 机遇与挑战
9 AI 芯片基准测试和发展路线图
10 展望未来
参考文献
索引


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