（本文來源于集微網，記者小北。本文作為轉載分享。）

雖然目前離真正的人工智能還有一段距離，但人工智能的創新、發展、落地速度非常迅速。普華永道統計數據顯示，到2030年，中國、美國與歐洲的AI產業規模將分別達到7.0萬億美元、3.7萬億美元、2.5萬億美元。李開復曾說過，中國的數據優勢將是美國無法比擬的。

對于AI技術快速發展，扮演核心角色的芯片首要任務就是提供更高算力。在今天舉行的第十六屆中國集成電路技術與應用研討會暨南京國際集成電路技術達摩論壇上，中國工程院院士許居衍先生進行了“AI浪潮與芯片架構創新”的演講。

GPU推動AI掀起第三次浪潮，芯片在AI演變中扮演中心角色

許院士開篇便表明，摩爾定律已死，人工智能萬歲的觀點。同時，許院士指出在AI爆發之前，ICT從未如此與芯片緊密相連。芯片在AI演變中扮演了中心角色，算力的需求又給芯片帶來壓力。

支持這一觀點的分析是，AI浪潮、計算浪潮、芯片浪潮發生時期大致重疊，即三種創新浪潮的關鍵時間節點大致相同。這說明半導體的變化在ICT演變中扮演了關鍵角色。

人工智能在1956年被提出，如今已有62年的歷史了，當下正處于第三次浪潮時期。三次浪潮的核心分別是神經元、專家系統以及深度學習，AI的發展依賴于算法及硬件。

計算演變浪潮表明，如今已經進入到了“片上式”階段，并行處理成為主流，這個時代的應用特色就是數字智能。片上計算呼應半導體創新。

許院士認為，芯片技術恰是計算與IT革命的引擎。GPU推動AI掀起第三次浪潮，算力需求牽引SoC進入超算，片上超算開啟泛在計算時代，架構創新牽引芯片可再編程，可重構芯片繼續推動AI再掀浪潮。

人工智能在1956年被提出，如今已有62年的歷史了，當下正處于第三次浪潮時期。三次浪潮的核心分別是神經元、專家系統以及深度學習，AI的發展依賴于算法及硬件。

計算演變浪潮表明，如今已經進入到了“片上式”階段，并行處理成為主流，這個時代的應用特色就是數字智能。片上計算呼應半導體創新。

許院士認為，芯片技術恰是計算與IT革命的引擎。GPU推動AI掀起第三次浪潮，算力需求牽引SoC進入超算，片上超算開啟泛在計算時代，架構創新牽引芯片可再編程，可重構芯片繼續推動AI再掀浪潮。

盡管芯片編程技術也在不斷發展，從封裝編程、軟件編程、硬件編程發展到軟硬雙編程。但不可回避的是，芯片如今受限于硅技術（Dennard Scaling難以為繼）、馮·諾依曼（指令流導致算力上不去）兩大方面存在的問題。因此，許院士提出，新時代應該聚焦于架構創新。

對于架構創新，許院士指出系統視野、多片和堆疊架構、異構架構是最主要的三大方向。其實，異構芯片已占據AI絕大部分的天下，GPU、FPGA、ASIC也是大眾所關注的焦點。

半導體亟需開啟新征程，可重構AI芯片前途可期

馬爾科姆-佩恩曾提出半導體三種創新模式，即顛覆性創新、指數性創新與循環性創新，但目前已遇到發展瓶頸或者發展到盡頭。以指數性創新為例，許院士認為摩爾定律已經失效，所以指數創新模式并不是AI芯片創新的最佳途徑。

許院士曾提出許氏循環理論，其預測的最后一個浪潮將是u-rSoC（用戶可重構SoC）。在此次論壇上，許院士表示，半導體將沿著循環模式發展，2018年~2028年將進入U-rSoC浪潮，這個時代的特點是片上泛在計算和萬物智能。

此外，許院士指出，目前半導體產業實際存在無效益的繁榮、產品（硬件）難度增大、產品研發費用增高盈利空間下降等三大問題。那么，就需要開啟新的征程，比如拓寬硬件開源業務、提升半定制技術。

在許院士看來，RISC-V值得關注，可重構“白片”（ rSoC）將大有可為。

可重構芯片具有低功耗、高性能、安全性、靈活性、并行性、低成本的特點。目前，國內有兩款可重構芯片，分別是清華Thinker可重構AI芯片和南大RASP可重構芯片。這兩款芯片都表現出了優異的性能。