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电路技术与应用研讨会暨南京国际集成电路技术达摩论坛上，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）。在此次论坛上，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。