智源首席科学家陈云霁:中国芯片研究并不晚于国外,但产业发展有短板

阅读数:747 2019 年 11 月 9 日 08:00

智源首席科学家陈云霁:中国芯片研究并不晚于国外,但产业发展有短板

10 月 31 日,由北京智源人工智能研究院主办的 2019 北京智源大会在国家会议中心开幕,会期两天。智源大会是北京创建全球人工智能学术和创新最优生态的标志性学术活动,定位于“内行的 AI 盛会”。

中科院计算所智能处理器中心主任、智源首席科学家陈云霁于 31 日下午参加了“智能体系架构与芯片”专题论坛,并就智能芯片敏捷开发平台的话题与众多科学家交流了观点。会后,陈云霁就芯片相关的问题回答了媒体的提问。

智能计算系统与芯片的重要性

陈云霁所在的部门代表的是智源人工智能研究院里第三个成立的方向:智能计算体系结构和芯片。该方向主要专注硬件和系统,从某种意义上来说,这是整个智源研究体系里最底层、最基础的。

陈云霁认为,智能计算系统对于整个人工智能发展来说都是非常关键的,纵观历史:工业时代必须要有发动机作为核心物质载体;信息时代需要有 CPU 作为核心物质载体;智能时代也需要有自己的核心物质载体,所以智能计算系统就是智能时代核心物质载体,智源设置一个专门的方向来进行研究,确实非常有必要。

智源首席科学家陈云霁:中国芯片研究并不晚于国外,但产业发展有短板

目前,智源在智能计算系统领域有四个层面的研究:

首先是最上层智能的整机,即交付一个完整的智能计算机;第二层面是编程语言和编译,怎么编写智能程序,用什么样的语言编写这样的智能程序,写出来的智能程序怎么又编译到底层的智能芯片,让智能芯片能理解,都属于这一层次要解决的问题;第三个层次是做具体的智能芯片,陈云霁称,智源研究院大概布局了四种智能芯片的研究;最底层是开源智能芯片的设计方法学的研究,直白点说就是研究如何快速使用开源工具设计出新的智能芯片。

编者注:9 月 18 日上午,智源研究院研究方向“智能体系架构与芯片”发布会上,陈云霁曾详细介绍过四种智能芯片的研究,包括类脑智能芯片、机器学习处理器、可重构智能芯片、时间序列神经网络芯片,感兴趣的读者可以点此阅读

中国芯片研究已有国际影响力,产业方面仍有差距

2018 年的中兴事件让中国科技界开始重新审视芯片产业的发展,2019 年华为在美国受到的种种针对更是让中国科学界意识到“芯片当自强”的重要性。然而由于缺乏早期的基础研究,中国的芯片产业仍然落后于发达国家。

意识到这些问题之后,不少中国芯片企业奋起直追,尤其在专用芯片领域取得了较为亮眼的成绩。以 AI 芯片为例,虽然英特尔等国际大厂在架构等方面总有大动作,但陈云霁表示:中国在这一方面也已经有了比较好的积累。

从基础研究层面上来说,中国对于 AI 芯片架构的研究并不晚于国外太多,芯片架构的研究其实已经相对比较成熟,2016 年国家也拥有了第一个深度学习指令集;从技术层面来说,2016 年到 2018 年有接近 1/4 的论文在引用中国的研究成果,很多国际上的同行,尤其是深度学习加速器的设计,也在参考中国科学家过去做的一些工作。

但是,并不是说中国的芯片产业就没有短板。

从学术研究的角度来说,中国的高校,如清华、北大,研究院如中科院等等机构,在 FPGA 或者可重构计算等方面的成果在国际学术界都能有一定的影响力,这些扎扎实实做研究的团队为中国的芯片研究贡献了不少的力量。

可从产业的角度来说,陈云霁认为,中国和美国的实力差距还是有不少,对于这样的差距毋庸讳言,积极面对才能得到更好的发展。

对芯片发展的展望

在陈云霁看来,未来可以有极大发展潜力的芯片绝对不止四种,但是究竟哪一个方向可以成功,则需要时间来检验。

长期来看,比如以 30 年、40 年或者 50 年为时间跨度,类脑芯片是有很大潜力的。虽然今天它发展得并不成熟,但是陈云霁认为,这肯定是科学研究的终极目标。

如果从比较实际的角度来看,能够在短期快速从基础研究变成应用技术的芯片,可能会是机器学习处理器,毕竟机器学习目前已经得到了广泛的使用;同时,可重构芯片、时间序列芯片也非常有价值,但就像陈云霁所说:今天判断这件事为时太早,还需要十年、二十年才能检验得出来。

总的来说,陈云霁表示:智源要去探索一些更新的东西,因为它的定位并不是一个企业的研究院,智源需要有更大的勇气和决心去探索更前瞻、更未知的东西。

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