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

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《2016—2045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