传统计算机芯片“算力”不足问题日益凸显 研究新一代计算机芯片成为当务之急.doc
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1、传统计算机芯片“算力”不足问题日益凸显 研究新一代计算机芯片成为当务之急前不久,美国公布的20162045年新兴科技趋势报告将人工智能作为最值得关注的科技发展趋势之一。随着人工智能快速发展,传统计算机芯片“算力”不足问题日益凸显,研制更能满足人工智能计算需求的新一代计算机芯片成为当务之急。拥有澎湃之“芯”的人工智能将大幅提高机器人、无人机等装备的自主能力,实现无人作战及云计算能力的巨大提升。未来,发展成熟的人工智能芯片将拥有强大的计算能力,或将引发计算体系的革命性变革。传统处理器已“老态龙钟”长期以来,摩尔定律作为一项基本原理,一直推动着计算机芯片产业的快速发展。然而,随着人类精密制造领域遇到
2、硅基极限的挑战,集成电路上晶体管数量约每隔18-24个月就增加一倍已经愈发艰难。基于“冯诺伊曼体系结构”的计算机体系已经长期没有实质性变化,单是现在海量数据消耗的运算能力,就足以让传统计算机芯片“倍感压力”。人工智能的快速发展,对芯片的要求越来越高。人工智能所采用的深度学习模式,本质上是多层次的人工神经网络算法。这种算法主要从输入的海量数据中自发总结相关规律,这就需要对海量数据进行大量的计算处理。此时,传统处理器架构需要上百甚至上千条指令才能完成人脑一个“神经元”的反应过程,显得“老态龙钟”。深度学习模式,尤其需要加速计算过程。人工智能芯片设计的“初心”,就是加速深度学习算法,从底层架构上更好
3、地模拟人脑的神经特征,进而实现更加智能的计算。这种人工智能芯片将更能满足深度学习系统进行数据计算的需求,同时还能对海量参数进行调整,将成为人工智能发展应用的“催化剂”。对此,科研人员一直寻求研制新一代芯片用于突破摩尔定律失效“瓶颈”,满足人工智能的计算需求。挖掘智能芯片“无限可能”目前,人工智能芯片的发展还处在研发探索阶段。从技术架构上看,人工智能芯片主要可分为通用类芯片(GPU、FPGA)、基于FPGA的半定制化芯片、针对深度学习算法的全定制化ASIC芯片以及类脑计算芯片等。典型代表就是谷歌公司的TPU芯片和我国自行研制的“寒武纪”芯片。人机围棋大战中,谷歌“阿尔法狗”大约使用了170个GP
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