中科院计算所张云泉：未来超算芯片的架构是超构众核，AI芯片重优化和场景落地能力

关于我国超算的发展，以及未来芯片设计的走向和趋势。

策划&撰写：巫盼

芯片领域最为老生常谈的话题便是摩尔定律，有人高举摩尔定律失效的大旗，有人始终为摩尔定律有效呐喊。

此起彼伏的辩论探讨中，似乎难以得出一个业界所认可的答案。关于这一点，中科院计算技术研究所研究员、国家超级计算济南中心主任张云泉表示，“摩尔定律只是一半失效，因为摩尔定律提到的晶体管数量依然在增加，但芯片相应的性能和主频并不能按照每年50%的增速提高。”

当摩尔定律遇到瓶颈，整个芯片的架构设计乃至形态都将有巨大的变化。在由比特大陆主办的福州城市大脑暨闽东北信息化战略合作发布会上，镁客网采访了张云泉，他和我们分享了我国超算的发展，以及未来AI芯片发展的走向和趋势。

超算芯片的未来：超级异构众核

谈及超算，就不得不提到神威·太湖之光，在经历了漫长的追赶期后，我国的超算水平已经闯入了全球两强，正在与美国争夺下一个超算世界冠军。张云泉表示我国的超算一直在美国和西方发达国家的封锁限制中快速发展，所以，超算国产化非常关键，“未来的百亿亿次超算计算机一定是国产化的处理器。”

据了解，此前的神威超算使用的就是国产申威SW26010处理器，能效非常之高，这也是我国首个自行设计、且不使用英特尔等美国公司核心产品而登上TOP500第一名宝座的超级计算机。

与此同时，张云泉谈到了超算芯片的发展方向：超级异构众核。即在一个大芯片上集成不同功能的芯片，包括CPU、GPU、DSP、FPGA等等，既可以做科学计算，人工智能，也可以做信号处理，甚至是加入一些加密算法等等。

“这些芯片具有不同的功能，会像我们大脑一样分区。而每一个区域又有不同的功能，有点往类脑方向在发展。”

以城市大脑的应用为例，首先它要有大数据的处理需求，其次是人工智能算法，再往后是科学计算，每种需求的计算负载方式、精度以及速度都不一样，一个芯片如果要尽可能满足这些多元化的需求，芯片设计也就需要多元化的功能。

在张云泉看来，这种超异构多核的芯片适用性广，可应用在多元化的场景，我们不用再为每个单独的应用场景设计芯片。

“这就是我们说的融合创新。此前我们为每一个应用场景设计芯片，多种芯片的使用和管理都会很麻烦。但统一后，既能降低功耗、使用效率也更高。”

但随之而来的的是芯片设计难度的提高，而且由于摩尔定律的部分失效，当半导体的尺寸缩小速度越来越慢，只有尽可能地将芯片的面积做大，从而满足晶体管的数量增加。

这种情况下，就需要对对芯片的体积进行创新，“我们要尝试把芯片面积做大，看看能设计出什么新东西。”

这也是为什么张云泉说未来的芯片会是一个“大芯片”，但芯片越来越大，良品率的控制和工艺的要求也越来越高，这其中也给芯片封装带来了新的挑战。

张云泉强调，封装不同的芯片在一个硅片上，会涉及到立体堆叠设计的问题，不过目前有些公司已经在做立体设计来提高数据带宽，缩短传输路径，降低延时。

除此之外，如何在一个芯片上把不同芯片模块连接起来，并且让它们分区运转缓解功耗值过高的问题，都是未来芯片设计需要攻克的难题。

AI芯片比拼的是优化和场景落地能力

算力是AI时代一切运算的基础，而算力的主要载体便是AI芯片，随着一些AI应用相继落地，AI芯片领域的竞争也愈加白热化。

就在福州城市大脑发布会活动上，比特大陆发布了城市大脑专用芯片：算丰第三代AI芯片BM1684，一款聚焦于云端及边缘应用的人工智能推理芯片。

以智慧城市领域的AI芯片应用为例，张云泉也谈到了他对AI芯片竞争壁垒的一些看法，他认为早期的AI芯片可能有一定的技术门槛，但是随着算法越来越成熟，如今很多人都可以为某个单独需求设计AI芯片。

所以，狭路相逢勇者胜，AI芯片最终比拼的不仅仅是参数，张云泉认为，“最后哪家能够胜出，还是取决于优化能力以及场景落地能力，是否能够为某一个场景打造特别合适的人工智能芯片，涉及到功耗、成本、实际效率、部署上的优化等，十分考验AI公司的应用能力和市场能力，而这些都是最后决胜的根本。”