淺析人工智能芯片的架構(gòu)創(chuàng)新

在2018全球CEO峰會(huì)上，中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)IC設(shè)計(jì)分會(huì)理事長(zhǎng)、清華大學(xué)微納電子系魏少軍教授帶來(lái)“智能時(shí)代中國(guó)半導(dǎo)體市場(chǎng)需求”的主題演講。內(nèi)容涵蓋人工智能正向我們走來(lái)、架構(gòu)創(chuàng)新是人工智能芯片的必由之路、軟件定義芯片及芯片智能化、理性看待中國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)走向智能化以及結(jié)束語(yǔ)五個(gè)部分。

魏少軍教授指出，這些年人工智能非常熱，原因是一些重要事件的出現(xiàn)。最重要的是AlphaGo戰(zhàn)勝了韓國(guó)棋手李世石和中國(guó)棋手柯潔。這件事告訴我們，機(jī)器和人在很多時(shí)候比賽競(jìng)爭(zhēng)，機(jī)器可能會(huì)贏人。為什么？李世石要吃飯、要睡覺(jué)，AlphaGo則可以在他吃飯睡覺(jué)的時(shí)候不吃不睡地下一萬(wàn)盤，第二天早上就已經(jīng)不是第一天的AlphaGo了。過(guò)了半年再和柯潔下棋的時(shí)候，AlphaGo可能又已經(jīng)不是和李世石下棋時(shí)的AlphaGo了。因此，凡是規(guī)則清晰的情況下，機(jī)器一定贏過(guò)人。人工智能的發(fā)展非常快，最重要的原因是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)。

現(xiàn)在無(wú)行業(yè)不AI、無(wú)應(yīng)用不AI、無(wú)芯片不AI?，F(xiàn)在大家想申請(qǐng)國(guó)家項(xiàng)目、申請(qǐng)地方的資助，不提AI都不好意思拿出東西。

魏教授認(rèn)為，有些人對(duì)人工智能的發(fā)展充滿恐懼，不是他們對(duì)這件事產(chǎn)生恐懼，而是對(duì)人工智能無(wú)節(jié)制的發(fā)展會(huì)怎么樣產(chǎn)生恐懼?！叭绻覀儗?duì)人工智能有各種各樣不切實(shí)際的想法，有可能人工智能是人類最后一個(gè)發(fā)明。我們不需要發(fā)明什么東西，人工智能就可以自己發(fā)明?！彼J(rèn)為，在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，架構(gòu)創(chuàng)新很重要。

架構(gòu)創(chuàng)新是人工智能芯片的必由之路

圖靈獎(jiǎng)的獲得者John L. Hennessy和David A. Patterson在討論AI時(shí)，把架構(gòu)問(wèn)題放得非常高。他們特別講明，今天我們處在架構(gòu)創(chuàng)新的黃金年代。人工智能的崛起有三個(gè)基本要素：算法、數(shù)據(jù)和算力。

魏教授說(shuō)，這三點(diǎn)之間有些已經(jīng)存在，有些還在不斷發(fā)展，有些我們可以介入，有些我們沒(méi)法介入。芯片更多是考慮算力的問(wèn)題。算法研究不是做芯片的人應(yīng)該做，而是搞算法研究的人做的事情。即便是今天做算法的人，也解決不了以下兩個(gè)問(wèn)題。

將人類大腦與人工邏輯（天河-II超級(jí)計(jì)算機(jī)）作對(duì)比，大腦中有140億個(gè)神經(jīng)元，工作頻率200Hz，大腦皮層很大，可以完成大概1016CPS運(yùn)轉(zhuǎn)，重量1.2-1.6kg。電的傳導(dǎo)速度是300,000km/s，天河-II工作頻率4.2GHz，把芯片堆積起來(lái)可以實(shí)現(xiàn)比人腦快得多的運(yùn)算能力，但是占地面積720m2，重5噸，耗電42MW（需要一個(gè)發(fā)電站那么大的功耗）。

我們一直追求算力，但擁有超過(guò)人腦的算力不是我們的終極目標(biāo)——把做人工智能芯片歸結(jié)到追求算力就錯(cuò)了?！昂芏鄷r(shí)候算力不是我們的目標(biāo)，太容易達(dá)到。包括前面講到的超級(jí)計(jì)算機(jī)，我們已經(jīng)達(dá)到了?！彼赋?，“我們更多需要智能的計(jì)算引擎，也就是說(shuō)本身的計(jì)算需要有智能化?！钡沁@個(gè)智能化有很多的內(nèi)容，只舉三點(diǎn)，如下。

“智能計(jì)算”芯片應(yīng)該具備以下一些基本要素：

這樣的芯片現(xiàn)在還不存在。如下圖所示，我們今天用的芯片基本在第二、三、四象限。第二象限有ASIC和SoC等，有很強(qiáng)的軟件可編程性，硬件不太可編程。專用集成電路基本在第三象限，它的最大好處是能量效率、計(jì)算效率都很高。第三類是FPGA和EPLD等，是硬件可編程，軟件不需要。第一象限不知道是什么，我們就有了一些想象空間（見(jiàn)后）。

軟件定義芯片與芯片智能化的關(guān)系

軟件定義芯片的概念很有意思。首先我們得了解，“規(guī)格”定義不出芯片產(chǎn)品的差異化，如下。

回到“軟件定義芯片”話題，它指的是軟件和硬件均可以編程，而且是混合顆粒度?！拔覠o(wú)法擺脫作為硬件工程師的心態(tài)，但是它給我們打開(kāi)另外一扇窗，這扇窗存在的話，很可能走出全新的道路?！蔽航淌谡f(shuō)。

軟件定義芯片是怎么工作呢？“我們知道，今天的應(yīng)用都用軟件實(shí)現(xiàn)。不考慮代碼復(fù)雜性的情況，假如有一個(gè)軟件和硬件完全一致的結(jié)構(gòu)，這種實(shí)現(xiàn)方式是最直接的。再設(shè)想一下，我的應(yīng)用是C或者C++寫出來(lái)的。每次變換C和C++，我的硬件自動(dòng)跟著變換，而且永遠(yuǎn)是一樣的結(jié)構(gòu)，這樣的效率是最高的?！蔽航淌诮忉屨f(shuō)，“這是美好的想法，但并不是如此，軟件可以很復(fù)雜，硬件可以有邊界。直接的是我把軟件分塊，一塊一塊做。按照所謂的任務(wù)依賴關(guān)系，那就要求硬件一定要能夠動(dòng)態(tài)地按照軟件實(shí)時(shí)地改變它的架構(gòu)，這就是軟件定義芯片最原始的想法。當(dāng)然不那么簡(jiǎn)單，當(dāng)你有硬件以后要改變它，改變什么？有很多內(nèi)容要研究。這個(gè)想法是不是可以通過(guò)這種方式打通從應(yīng)用到芯片之間的通道呢？我們有一個(gè)軟件，通過(guò)某種東西實(shí)現(xiàn)一個(gè)硬件，讓硬件隨時(shí)跟著軟件變。只要我能夠讓軟件實(shí)現(xiàn)智能化的功能，硬件就可以實(shí)現(xiàn)智能化，這個(gè)直接推理很清晰。”

是不是我們一家獨(dú)自在做這件事？并不盡然。美國(guó)去年啟動(dòng)電子復(fù)興計(jì)劃，6個(gè)計(jì)劃中有1個(gè)是軟件定義硬件。其中的內(nèi)容基本上和上述所談軟件定義芯片一致?！八岢鲆粋€(gè)指標(biāo)，要變換的是300-1000ns，只要這個(gè)時(shí)間變換都屬于他們的要求。我們做的遠(yuǎn)好于它。我們只要花1/10的時(shí)間，而且早10年做完了?！蔽航淌谡f(shuō)。

“我們用軟件定義芯片的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)AI芯片的方式，全世界都沒(méi)有用這種方式做，只有我們用這種方式做。我們做了以后，今年年初專門對(duì)我們的芯片進(jìn)行報(bào)道。報(bào)道告訴我們，這是中國(guó)取得所謂的Crowning Achievement，給我們很高的評(píng)價(jià)。”魏教授補(bǔ)充說(shuō)，你在架構(gòu)上如果不按照傳統(tǒng)的方式走，去找新的途徑，很可能會(huì)起到事半功倍的效果，但是沒(méi)有太多的規(guī)則。

我們需要理性看待中國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)走向智能化。

總結(jié)

魏教授總結(jié)說(shuō)，現(xiàn)在很麻煩的是太多人吹牛，所以我們會(huì)看到“嚇尿體”盛行。實(shí)際上，無(wú)論是嚇尿體還是被嚇尿體，都沒(méi)有冷靜看到目前實(shí)際的情況。實(shí)際情況遠(yuǎn)沒(méi)有想象那么好。雖然我們有些地方做得不錯(cuò)，但是總體來(lái)看既不像有些人說(shuō)得那么差，也沒(méi)有像有些人說(shuō)得那么好，還是需要努力。什么是我們真正要關(guān)注的？這個(gè)行業(yè)最重要的是關(guān)注應(yīng)用。應(yīng)用是王；能不能找到應(yīng)用的發(fā)展方向，特別是具體的技術(shù)發(fā)展方向，這是我們的關(guān)鍵。