大数据推动信息通信家当迈入“新摩尔定律”时期。近年来，信息通信技能家当加速向万物互联、万物感知、万物智能时期演进，海量数据资源集聚增速远超摩尔定律，据IDC的数字宇宙报告，环球信息数据总量中靠近90%产生于近几年，到2020年将达到44ZB。图灵奖得到者JimGray更是提出“新摩尔定律”，即每18个月环球新增信息量是打算机有史以来全部信息量的总和。
人工智能等创新运用基于海量数据剖析发展而来，对打算芯片提出更高哀求。除数据年夜水催生打算芯片处理能力提升的普遍诉求外，以人工智能为范例代表的强算力花费型运用创新更是极大提升了对打算芯片的需求。据统计自2012年以来，人工智能演习任务利用的打算能力每3.5个月提升一倍，随着深度学习网络模型日益繁芜、数据样本持续扩大，其对打算能力的需求和花费进步神速，对打算芯片提出更高哀求。
打算芯片体系不断扩展，由通用打算向专用打算延伸。通用打算芯片领域，CPU、GPU、FPGA是三大主流架构，个中CPU适用于处理繁芜型强、重复性低的串行任务；GPU适宜通用并行处理，运用领域由早期图像处理逐步拓展至通用加速；FPGA具备可重构特性，可根据客户需求灵巧定制打算架构，适宜于航空航天、车载、工业等细分行业。专用打算领域，知足人工智能运用打算需求的专用打算芯片成为创新的焦点所在，现已吸引科研机构、互联网企业、中小创新企业等加速布局，抢占市场发展先机和生态计策高地。
三大主流利用打算芯片持续升级。一方面持续挖掘传统架构技能潜力。CPU不断优化现有架构技能能力，采取乱序实行、超标量流水线、多级缓存等技能提升整体性能表现；GPU持续探索高效的图形处理单元、流处理单元和访存存取体系等；FPGA不断强化运用功能和软件开拓工具的丰富完善，降落开拓者门槛。另一方面均通过引入专用打算能力迎合人工智能等新兴领域的打算需求。CPU环绕深度学习打算需求增加专用打算指令，如ARMCortex-A76芯片通过优化缩减深度学习常见的乘法累加运算周期等，实现边缘侧人工智能打算性能近4倍的提升；GPU持续优化针对人工智能打算的专用逻辑运算单元，英伟达图灵架构GPU芯片中内置全新张量打算核心，利用深度学习算法肃清低分辨率渲染问题；FPGA提升异构打算能力，以实现边缘智能等更多场景的规模运用。
结合运用处景个性需求定向优化，面向人工智能的专用打算芯片差异化创新加速。现阶段以深度学习为主的人工智能专用打算紧张包括演习和推理两部分。个中，模型演习需实现高性能、高精度、通用化的打算能力，目前英伟达GPU芯片霸占运用规模上风，据统计环球有超过三千家企业采取其产品进行深度学习项目研发。推理阶段则因运用处景的不同而各具差异，云端推理芯片需实现高通量、低延时、通用化的打算能力，目前GPU、FPGA及专用打算芯片均有运用；端侧推理芯片则需知足低时延或低功耗等差异化场景需求，智好手机、安防监控、自动驾驶等成为首轮爆发焦点，参与者不仅包括高通、intel、英伟达等传统芯片巨子，也包括谷歌、百度、寒武纪、地平线等新进入者。
二、我国紧抓发展机遇积极布局
我国通用打算芯片已基本可用，并在部分重点行业取得运用打破。CPU方面，申威、飞腾等持续推进做事器CPU产品创新和能力升级，个中申威SW26010成功运用于神威太湖之光超级打算机，连续霸占超算Top500排名首位；龙芯和兆芯在桌面PC CPU方面深耕多年，其范例产品已可与intel、AMD中端产品实现对标。GPU方面，景嘉微电子JM7200芯片产品已完成流片、封装和功能测试；FPGA方面，呈现出高云半导体、安路科技、遨格芯微、同创国芯等多家企业，干系产品能力可到千万门量级，并在国家安全重点领域得到运用。
海内企业积参与人工智能专用打算芯片布局。据统计目前参与的海内企业已超过60家，紧张包括两类：一是百度、阿里等为代表的互联网企业，百度已推出云端人工智能芯片“昆仑”，估量明年3月份正式量产。二是寒武纪、地平线等为代表的初创公司，个中寒武纪环绕云和端不同场景下的运用打算需求，推出多款人工智能专用打算芯片平台，与华为互助实现在麒麟970、麒麟980中内置和规模出货；地平线机器人推出“征程”系列芯片，结合自身在自动驾驶及智能摄像头等领域的布局推进运用。此外，海康、中星微、深鉴科技等也在加紧人工智能专用打算芯片的研发和布局。
我国打算芯片在快速创新的同时，也面临诸多寻衅。一是，生态根本依然薄弱。海内集成电路制造能力差距在两代以上，且与打算芯片设计企业间的耦合度不高；软件生态尚不完备，缺少统一的自主软件工具和运用平台。二是，参与企业体量偏小，缺少持续投入的能力。目前国际占主导的英特尔、英伟达、赛灵思等经由数十年景长，已形成通过自身盈利支撑技能创新投入的正向升级机制。海内企业仍处于少盈利或者不盈利阶段，无法支撑滚动升级所需的连续性投入。三是，国际竞争空前激烈，对外互助难度加大。国际巨子环绕大数据、人工智能等新兴领域加速布局、抢争先机，我国企业面临更为严厉的市场竞争压力，此外中国成本跨国并购难度不断加大，也提升了未来技能升级的门槛。
三、未来发展建议
强化自主核心技能攻关，加快推动海内技能家当发展。依托海内的市场上风和企业的发展上风，针对具有我国特色的个性化运用需求，加大对打算芯片产品的研发。鼓励科研院所及企业加强对深度学习指令集、芯片体系架构创新的重视，持续加大对CPU、GPU、FPGA等高端芯片的研发投入，提升核心芯片技能家当水平。
强化家当高下游联动，加快推动自主生态协同发展。一是强化家当高下游间的联动，加快推动“芯片与整机”、“芯片与运用”等的协同发展。二是推动海内芯片设计企业与中芯国际等制造企业间深化互助，环绕做事器、智好手机、自动驾驶等差异化需求，实现设计和制造的耦合升级和技能优化。三是，支持企业积极参与国际开源社区，深化对开源软件技能的理解，提升海内打算芯片配套的系统软件和运用软件供给能力。
强化运用创新驱动，加快推动海内技能家当持续升级。整合各种专项资金和社会资金，加大对核心技能/产品自主打破的支持力度，开展研发攻关和国产化运用支配。鼓励运用企业主导建立运用牵引、研用领悟的核心技能研发体系，形成研发、运用、纠错、完善的体系化迭代创新模式，实现技能研发与运用的协同效应。
作者简介
周兰，中国信息通信研究院信息化与工业化领悟研究所集成电路与软件研究部副主任，高等工程师。紧张从事集成电路、ICT制造及前辈打算干系研究事情。参与互联网行业发展方案、信息家当方案、战新家当方案等国家文件起草，支撑工信部、发改委等重大政策制订。两次得到中国通信学会科学技能奖，揭橥文章十余篇，参与撰写《移动互联网-模式创新的力量》、《指尖上的革命-移动智能终端》等多本书本。
联系办法：zhoulan@caict.ac.cn
