许居衍院士：摩尔定律已死，可重构AI芯片前途可期

（本文来源于集微网，记者小北。本文作为转载分享。）

虽然目前离真正的人工智能还有一段距离，但人工智能的创新、发展、落地速度非常迅速。普华永道统计数据显示，到2030年，中国、美国与欧洲的AI产业规模将分别达到7.0万亿美元、3.7万亿美元、2.5万亿美元。李开复曾说过，中国的数据优势将是美国无法比拟的。

对于AI技术快速发展，扮演核心角色的芯片首要任务就是提供更高算力。在今天举行的第十六届中国集成威廉希尔官方网站 技术与应用研讨会暨南京国际集成威廉希尔官方网站 技术达摩william hill官网 上，中国工程院院士许居衍先生进行了“AI浪潮与芯片架构创新”的演讲。

GPU推动AI掀起第三次浪潮，芯片在AI演变中扮演中心角色

许院士开篇便表明，摩尔定律已死，人工智能万岁的观点。同时，许院士指出在AI爆发之前，ICT从未如此与芯片紧密相连。芯片在AI演变中扮演了中心角色，算力的需求又给芯片带来压力。

支持这一观点的分析是，AI浪潮、计算浪潮、芯片浪潮发生时期大致重叠，即三种创新浪潮的关键时间节点大致相同。这说明半导体的变化在ICT演变中扮演了关键角色。

人工智能在1956年被提出，如今已有62年的历史了，当下正处于第三次浪潮时期。三次浪潮的核心分别是神经元、专家系统以及深度学习，AI的发展依赖于算法及硬件。

计算演变浪潮表明，如今已经进入到了“片上式”阶段，并行处理成为主流，这个时代的应用特色就是数字智能。片上计算呼应半导体创新。

许院士认为，芯片技术恰是计算与IT革命的引擎。GPU推动AI掀起第三次浪潮，算力需求牵引SoC进入超算，片上超算开启泛在计算时代，架构创新牵引芯片可再编程，可重构芯片继续推动AI再掀浪潮。

人工智能在1956年被提出，如今已有62年的历史了，当下正处于第三次浪潮时期。三次浪潮的核心分别是神经元、专家系统以及深度学习，AI的发展依赖于算法及硬件。

计算演变浪潮表明，如今已经进入到了“片上式”阶段，并行处理成为主流，这个时代的应用特色就是数字智能。片上计算呼应半导体创新。

许院士认为，芯片技术恰是计算与IT革命的引擎。GPU推动AI掀起第三次浪潮，算力需求牵引SoC进入超算，片上超算开启泛在计算时代，架构创新牵引芯片可再编程，可重构芯片继续推动AI再掀浪潮。

尽管芯片编程技术也在不断发展，从封装编程、软件编程、硬件编程发展到软硬双编程。但不可回避的是，芯片如今受限于硅技术（Dennard Scaling难以为继）、冯·诺依曼（指令流导致算力上不去）两大方面存在的问题。因此，许院士提出，新时代应该聚焦于架构创新。

对于架构创新，许院士指出系统视野、多片和堆叠架构、异构架构是最主要的三大方向。其实，异构芯片已占据AI绝大部分的天下，GPU、FPGA、ASIC也是大众所关注的焦点。

半导体亟需开启新征程，可重构AI芯片前途可期

马尔科姆-佩恩曾提出半导体三种创新模式，即颠覆性创新、指数性创新与循环性创新，但目前已遇到发展瓶颈或者发展到尽头。以指数性创新为例，许院士认为摩尔定律已经失效，所以指数创新模式并不是AI芯片创新的最佳途径。

许院士曾提出许氏循环理论，其预测的最后一个浪潮将是u-rSoC（用户可重构SoC）。在此次william hill官网 上，许院士表示，半导体将沿着循环模式发展，2018年~2028年将进入U-rSoC浪潮，这个时代的特点是片上泛在计算和万物智能。

此外，许院士指出，目前半导体产业实际存在无效益的繁荣、产品（硬件）难度增大、产品研发费用增高盈利空间下降等三大问题。那么，就需要开启新的征程，比如拓宽硬件开源业务、提升半定制技术。

在许院士看来，RISC-V值得关注，可重构“白片”（ rSoC）将大有可为。

可重构芯片具有低功耗、高性能、安全性、灵活性、并行性、低成本的特点。目前，国内有两款可重构芯片，分别是清华Thinker可重构AI芯片和南大RASP可重构芯片。这两款芯片都表现出了优异的性能。