大數據推動(dòng)信息通信產(chǎn)業(yè)邁入“新摩爾定律”時(shí)代。近年來(lái)，信息通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)加速向萬(wàn)物互聯(lián)、萬(wàn)物感知、萬(wàn)物智能時(shí)代演進(jìn)，海量數據資源集聚增速遠超摩爾定律，據IDC的數字宇宙報告，全球信息數據總量中接近90%產(chǎn)生于近幾年，到2020年將達到44ZB。圖靈獎獲得者JimGray更是提出“新摩爾定律”，即每18個(gè)月全球新增信息量是計算機有史以來(lái)全部信息量的總和。

計算芯片迎來(lái)新一輪創(chuàng )新熱潮

人工智能等創(chuàng )新應用基于海量數據分析發(fā)展而來(lái)，對計算芯片提出更高要求。除數據洪流催生計算芯片處理能力提升的普遍訴求外，以人工智能為典型代表的強算力消耗型應用創(chuàng )新更是極大提升了對計算芯片的需求。據統計，自2012年以來(lái)，人工智能訓練任務(wù)使用的計算能力每3.5個(gè)月提升一倍，隨著(zhù)深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )模型日益復雜、數據樣本持續擴大，其對計算能力的需求和消耗與日俱增，對計算芯片提出更高要求。

計算芯片體系不斷擴展，由通用計算向專(zhuān)用計算延伸。在通用計算芯片領(lǐng)域，CPU、GPU、FPGA是三大主流架構，其中CPU適用于處理復雜性強、重復性低的串行任務(wù)；GPU適合通用并行處理，應用領(lǐng)域由早期圖像處理逐步拓展至通用加速；FPGA具備可重構特性，可根據客戶(hù)需求靈活定制計算架構，適合于航空航天、車(chē)載、工業(yè)等細分行業(yè)。在專(zhuān)用計算領(lǐng)域，滿(mǎn)足人工智能應用計算需求的專(zhuān)用計算芯片成為創(chuàng )新的焦點(diǎn)所在，現已吸引科研機構、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、中小創(chuàng )新企業(yè)等加速布局，搶占市場(chǎng)發(fā)展先機和生態(tài)戰略高地。

三大主流通用計算芯片持續升級。一方面持續挖掘傳統架構技術(shù)潛力。CPU不斷優(yōu)化現有架構技術(shù)能力，采用亂序執行、超標量流水線(xiàn)、多級緩存等技術(shù)提升整體性能表現；GPU持續探索高效的圖形處理單元、流處理單元和訪(fǎng)存存取體系等；FPGA不斷強化應用功能和軟件開(kāi)發(fā)工具的豐富完善，降低開(kāi)發(fā)者門(mén)檻。另一方面均通過(guò)引入專(zhuān)用計算能力迎合人工智能等新興領(lǐng)域的計算需求。CPU圍繞深度學(xué)習計算需求增加專(zhuān)用計算指令，如ARMCortex-A76芯片通過(guò)優(yōu)化縮減深度學(xué)習常見(jiàn)的乘法累加運算周期等，實(shí)現邊緣側人工智能計算性能近4倍的提升；GPU持續優(yōu)化針對人工智能計算的專(zhuān)用邏輯運算單元，英偉達圖靈架構GPU芯片中內置全新張量計算核心，利用深度學(xué)習算法消除低分辨率渲染問(wèn)題；FPGA提升異構計算能力，以實(shí)現邊緣智能等更多場(chǎng)景的規模應用。

結合應用場(chǎng)景個(gè)性需求定向優(yōu)化，面向人工智能的專(zhuān)用計算芯片差異化創(chuàng )新加速?，F階段以深度學(xué)習為主的人工智能專(zhuān)用計算主要包括訓練和推理兩部分。其中，模型訓練需實(shí)現高性能、高精度、通用化的計算能力，目前英偉達GPU芯片占據應用規模優(yōu)勢，據統計，全球有超過(guò)3000家企業(yè)采用其產(chǎn)品進(jìn)行深度學(xué)習項目研發(fā)。推理階段則因應用場(chǎng)景的不同而各具差異，云端推理芯片需實(shí)現高通量、低延時(shí)、通用化的計算能力，目前GPU、FPGA及專(zhuān)用計算芯片均有應用；端側推理芯片則需滿(mǎn)足低時(shí)延或低功耗等差異化場(chǎng)景需求，智能手機、安防監控、自動(dòng)駕駛等成為首輪爆發(fā)焦點(diǎn)，參與者不僅包括高通、英特爾、英偉達等傳統芯片巨頭，也包括谷歌、百度、寒武紀、地平線(xiàn)等新進(jìn)入者。

我國緊抓發(fā)展機遇積極布局

我國通用計算芯片已基本可用，并在部分重點(diǎn)行業(yè)取得應用突破。CPU方面，申威、飛騰等持續推進(jìn)服務(wù)器CPU產(chǎn)品創(chuàng )新和能力升級，其中申威SW26010成功應用于神威太湖之光超級計算機，連續占據超算前五百名的首位；龍芯和兆芯在桌面PC CPU方面深耕多年，其典型產(chǎn)品已可與英特爾、AMD中端產(chǎn)品實(shí)現對標。GPU方面，景嘉微電子JM7200芯片產(chǎn)品已完成流片、封裝和功能測試；FPGA方面，涌現出高云半導體、安路科技、遨格芯微、同創(chuàng )國芯等多家企業(yè)，相關(guān)產(chǎn)品能力可到千萬(wàn)門(mén)量級，并在安全重點(diǎn)領(lǐng)域得到應用。

國內企業(yè)積極參與人工智能專(zhuān)用計算芯片布局。據統計目前參與的國內企業(yè)已超過(guò)60家，主要包括兩類(lèi)：一是百度、阿里等為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，百度已推出云端人工智能芯片“昆侖”，預計明年3月份正式量產(chǎn)。二是寒武紀、地平線(xiàn)等為代表的初創(chuàng )公司，其中寒武紀圍繞云和端不同場(chǎng)景下的應用計算需求，推出多款人工智能專(zhuān)用計算芯片平臺，與華為合作實(shí)現在麒麟970、麒麟980中內置和規模出貨；地平線(xiàn)機器人推出“征程”系列芯片，結合自身在自動(dòng)駕駛及智能攝像頭等領(lǐng)域的布局推進(jìn)應用。此外，?？?、中星微、深鑒科技等也在加緊人工智能專(zhuān)用計算芯片的研發(fā)和布局。

我國計算芯片在快速創(chuàng )新的同時(shí)，也面臨諸多挑戰。一是生態(tài)基礎依然薄弱。國內集成電路制造能力差距在兩代以上，且與計算芯片設計企業(yè)間的耦合度不高；軟件生態(tài)尚不完備，缺乏統一的自主軟件工具和應用平臺。二是參與企業(yè)體量偏小，缺乏持續投入的能力。目前國際占主導的英特爾、英偉達、賽靈思等經(jīng)過(guò)數十年發(fā)展，已形成通過(guò)自身盈利支撐技術(shù)創(chuàng )新投入的正向升級機制。國內企業(yè)仍處于少盈利或者不盈利階段，無(wú)法支撐滾動(dòng)升級所需的連續性投入。三是國際競爭空前激烈，對外合作難度加大。國際巨頭圍繞大數據和人工智能等新興領(lǐng)域加速布局、搶爭先機，我國企業(yè)面臨更為嚴峻的市場(chǎng)競爭壓力。此外中國資本跨國并購難度不斷加大，也提升了未來(lái)技術(shù)升級的門(mén)檻。

自主核心技術(shù)攻關(guān)是關(guān)鍵

強化自主核心技術(shù)攻關(guān)，加快推動(dòng)國內技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。依托國內的市場(chǎng)優(yōu)勢和企業(yè)的成長(cháng)優(yōu)勢，針對具有我國特色的個(gè)性化應用需求，加大對計算芯片產(chǎn)品的研發(fā)。鼓勵科研院所及企業(yè)加強對深度學(xué)習指令集、芯片體系架構創(chuàng )新的重視，持續加大對CPU、GPU、FPGA等高端芯片的研發(fā)投入，提升核心芯片技術(shù)產(chǎn)業(yè)水平。

強化產(chǎn)業(yè)上下游聯(lián)動(dòng)，加快推動(dòng)自主生態(tài)協(xié)同發(fā)展。一是強化產(chǎn)業(yè)上下游間的聯(lián)動(dòng)，加快推動(dòng)“芯片與整機”“芯片與應用”等的協(xié)同發(fā)展。二是推動(dòng)國內芯片設計企業(yè)與中芯國際等制造企業(yè)間深化合作，圍繞服務(wù)器、智能手機、自動(dòng)駕駛等差異化需求，實(shí)現設計與制造的耦合升級和技術(shù)優(yōu)化。三是支持企業(yè)積極參與國際開(kāi)源社區，深化對開(kāi)源軟件技術(shù)的理解，提升國內計算芯片配套的系統軟件和應用軟件供給能力。

強化應用創(chuàng )新驅動(dòng)，加快推動(dòng)國內技術(shù)產(chǎn)業(yè)持續升級。整合各類(lèi)專(zhuān)項資金和社會(huì )資金，加大對核心技術(shù)/產(chǎn)品自主突破的支持力度，開(kāi)展研發(fā)攻關(guān)和國產(chǎn)化應用部署。鼓勵應用企業(yè)主導建立應用牽引、研用融合的核心技術(shù)研發(fā)體系，形成研發(fā)、應用、糾錯、完善的體系化迭代創(chuàng )新模式，實(shí)現技術(shù)研發(fā)與應用的協(xié)同效應。

文章引用于：中國信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng)

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