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清华微电子13年磨一剑终示人,造出首枚多模态AI芯片-郑州小程序开发

梦之网科技2019-09-30文章动态

两年前,《麻省理工科技评论》曾经率先报道过一项来自清华大学微电子学院的智能芯片学术突破——思考者(Thinker)多模态神经网络计算芯片,称其为“至上突破”(a crowning achievement)

如今,当年这项研究中的核心技术——可重构计算——已经走出实验室。

清华微电子13年磨一剑终示人,造出首枚多模态AI芯片-郑州小程序开发

图|Thinker 芯片(来源:清华)

以清华微电子系可重构计算团队为背景于 2018 年成立的新公司“清微智能”(清代表清华,微代表微电子),在不久前的阿里云栖平头哥生态论坛,发布其全球首款可重构多模态智能芯片“TX510”。

在眼下行业纷纷推出专用 AI 芯片的大潮中,这颗面向通用计算而问世的 AI 芯片,似乎是个异类。

未来 AI 会究竟走向通用计算还是专用计算?

在这个巨大悬念之上,可以看到的是,一众人马在不断地提升工艺,这自然能提升芯片性能,但随着摩尔定律逐渐趋缓,在后摩尔时代,底层架构创新也已呈现来势汹汹、异军突起之势。

“可重构计算”:清华团队13年的芯片底层架构创新

作为一种架构创新,可重构计算可根据算法和应用的不同灵活配置硬件资源,执行不同的任务,同时具备通用芯片的灵活性和专用集成电路的高效性。

就像是芯片领域的“变形金刚”:硬件跟着软件变,软硬件双编程,“兵来将挡,水来土掩”。

清华微电子13年磨一剑终示人,造出首枚多模态AI芯片-郑州小程序开发

图|云栖现场展示的 TX510(来源:清微智能)

随着云计算、大数据、物联网等技术的发展,需要芯片具有更强的算力;万物智能孕育了巨大的市场需求,但这个市场碎片化,需求具有多样性,这要求芯片更灵活,更高效,能够适应不同的应用场景,同时,在对功耗敏感的场景下,依然能够保持一个较高的算力,可重构计算被寄予厚望以满足这样的需求。

而这也正是可重构计算在国际上备受重视的原因:《国际半导体技术路线图》称可重构技术是最具前景的未来计算架构。美国国防部高级研究计划局从 2017 年开始,投入巨大精力支持“运行时快速重构”的硬件架构研究。

不过,美国比较成型的研究和产品开发大概在 2016 年左右出现。在可重构技术的研究上,中国并不是跟随者:可重构计算是一种全新的芯片架构技术,拥有完全中国自主知识产权。

领导清华可重构计算研究的清华大学微电子学研究所所长魏少军教授也曾公开表示,“可重构计算芯片技术是集成电路领域非常有希望的差异化技术,具有广泛适用性。”

乍看之下,可重构计算和当下的主流做法异构计算有些类似,异构计算同样会调用不同的计算单元去执行各单元擅长的任务。

但事实上,两者并不相同。清微智能首席科学家、清华大学微电子副教授尹首一在接受 DeepTech 独家专访时解释道:“异构计算相对容易,因为 CPU、DSP 等都是现成的,将它们集成在一起即可。可重构计算是更底层的计算架构技术创新,本身具有挺高的技术含量和门槛。”

清华微电子13年磨一剑终示人,造出首枚多模态AI芯片-郑州小程序开发

图|清微智能首席科学家、清华大学微电子所副所长尹首一教授(来源:清微智能)

清华微电子团队从 2006 年开始研究可重构计算。在成立公司之前,团队总共在实验室内开发了共四颗芯片,并进行了技术验证。且自研究的初始,团队的目标就是朝向通用计算。

“可重构计算使得芯片有能力去做通用计算,诸如 DSP、FPGA 这种相对通用的处理任务,都能很好在重构计算上完成,从 2015 年开始,我们把这个技术应用到一些AI计算中,发现它也能发挥出很好的效果。可重构计算这个技术本身的特点验证了它能够处理通用计算”,他说。

2016 年,第一颗基于可重构计算的芯片在清华的实验室中诞生。

当时的成果也以论文的形式发表在行业的顶刊IEEE Journal of Solid-State Circuits(《IEEE固态电路期刊》),也正是那时候,《麻省理工科技评论》英文版专门报道了那颗芯片。

“经过实验室的多次验证以后,我们基本上对技术已经非常自信了,花了一些时间继续打磨,并对商业以及落地的方向,整个技术与产品模式做了规划,差不多在 2017 年开始筹备公司,2018 年公司成立”,他说。

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