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智能芯片论坛展现芯片架构创新

2019-07-09

2019627-29日,国际智能计算机大会在深圳召开。在27日“智能芯片”分论坛上,国防科技大学并行与分布处理重点实验室常务副主任窦勇、清华大学电子工程系长聘副教授刘勇攀、东南大学教授杨军和清华大学微纳电子系副主任、微电子学研究所副所长尹首一围绕着智能计算体系结构技术、神经网络加速器设计等问题做了分享。

窦勇教授从体系结构发展的角度总结异构体系结构的进展和规律,分析了当前体系结构技术现状。窦勇表示,随着人工智能的再次兴起,特别是深度学习方法,采用卷积神经网络广泛应用,面向智能计算的定制体系结构迅猛发展,是异构体系结构的新阶段。“未来智能计算将从感知型计算,向认知型计算发展,知识图谱类应用的计算模式将更加复杂,为定制体系结构技术带来新的挑战和机会。”

杨军指出,突破冯诺依曼架构瓶颈,探索新的神经网络计算模式成为了研究热点。针对这一问题,杨军团队首次研究和设计出了基于脉冲调制的存内计算神经网络芯片,名为Sandwich-RAM,形如三明治结构设计出“存储- 计算- 存储”的存内计算模式,大大减少了存储器访问次数,突破了传统架构的访存瓶颈。

尹首一分享了以架构创新提升芯片能效、实现无处不在的人工智能的技术和产业趋势。尹首一指出,当前芯片算力提升的要求日益迫切。“大家正在从算法和架构的维度(算法和架构)努力实现超高能效的计算。算法层面努力的方向是让深度神经网络模型更加紧凑。”尹首一表示从架构上,芯片设计必须满足三个条件:第一,具有良好的软件可编程性,这样才能适应算法和应用的持续演进;第二,具有高效的硬件架构变换能力,芯片架构需要能够动态调整,因为单一架构无法适应所有算法;第三,要兼具高性能和低功耗。”

2019国际智能计算机大会会期3天,期间举行了15个专题论坛,包含近百个专题报告。国家超算深圳中心同中科曙光、信诺公益一道承办了本次大会。

 

(内容未经演讲者审核,如有出入,责在报道者。)

 

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