清华大学人工智能芯片技术白皮书.docx

1、清华大学人工智能芯片技术白皮书清华大学：2018人工智能芯片技术白皮书2018人工智能芯片技术白皮书！在第三届未来芯片论坛上，清华大学联合北京未来芯片技术高精尖创新中心发布人工智能芯片技术白皮书（2018）(2018 White Paper on AI Chip Technologies)。尽管全球人工智能产业还处于初期发展阶段，但随着政府和产业界的积极推动， 人工智能技术在大规模产业化应用方面突飞猛进，在算法和芯片等人工智能基础技术层面积累了强大的技术创新，这些成果未必能即时商业化，但对未来科技的影响深远。为了更好地厘清当前AI 芯片领域的发展态势，进一步明确 AI 芯片在新技术形势下的路线

2、框架、关键环节及应用前景，北京未来芯片技术高精尖创新中心根据学术界和工业界的最新实践，邀请国内外AI 芯片领域的顶尖研究力量，共同开展人工智能芯片技术白皮书的编制工作。整个白皮书总共分为10个章节，第一章节首先对芯片发展的背景做了一个交代，然后从多个维度介绍了AI 芯片的关键特征，在第三章介绍了AI芯片的发展现状；第四章从冯诺伊曼瓶颈和CMOS工艺以及器件瓶颈分析了AI芯片的技术挑战。从第六章到第八章，白皮书完成了对芯片各种技术路线的梳理。在最后一章对未来技术发展趋势和风险进行了预判。白皮书由斯坦福大学、清华大学、香港科技大学、加州大学、圣母大学的顶尖研究者和产业界资深专家，包括10余位IEE

3、E Fellow共同编写完成。本文主要包括九方面内容 ：第 1 章为发展 AI 芯片产业的战略意义以及白皮书基本内容概述。第 2 章综述了 AI 芯片的技术背景，从多个维度提出了满足不同场景条件下 AI 芯片和硬件平台的关键特征。第 3 章介绍近几年的 AI 芯片在云侧、边缘和终端设备等不同场景中的发展状况，总结了云侧和边缘设备需要解决的不同问题，以及云侧和边缘设备如何协作支撑 AI 应用。第 4 章在 CMOS 工艺特征尺寸逐渐逼近极限的大背景下，结合 AI 芯片面临的架构挑战，分析 AI 芯片的技术趋势。第 5 章讨论了建立在当前 CMOS 技术集成上的云端和终端 AI 芯片架构创新。第

4、6 章主要介绍对 AI 芯片至关重要的存储技术，包括传统存储技术的改进和基于新兴非易失存储（NVM）的存储器解决方案。第 7 章重点讨论在工艺、器件、电路和存储器方面的前沿研究工作，和以此为基础的存内计算、生物神经网络等新技术趋势。第 8 章介绍神经形态计算技术和芯片的算法、模型以及关键技术特征，并分析该技术面临的机遇和挑战。第 9 章主要讨论 AI 芯片的基准测试和技术路线图的相关问题。第 10 章展望 AI 芯片的未来。在人工智能热潮面前，本文一方面希望与全球学术和工业界分享 AI 芯片领域的创新成果；另一方面希望通过对 AI 芯片的技术认知和需求的深入洞察，帮助相关人士更加清晰地了解AI 芯片所处的产业地位、发展机遇与需求现状，通过对 AI 芯片产业现状及各种技术路线的梳理，增进对未来风险的预判。目前人工智能技术整体发展仍处于初级阶段，未来还有很多技术和商业层面的挑战。我们要去除在产业发展过程中一窝蜂“逐热而上”的虚火，在充满信心、怀抱希望的同时，保持冷静和客观，推动 AI 芯片产业可持续发展。2018人工智能芯片技术白皮书！