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AI芯片要具备可编程性 应具备学习成长能力

时间:2019-08-31

人工智能会不会超过人脑?这个话题在“2019世界人工智能大会”上引发热议。“至少在计算能力上,人工智能超过人脑,还不算太遥远。”清华大学微电子所所长魏少军表示。不过他说,作为人工智能基石的AI芯片,正面临两个现实问题,未来发展还要找准突破点。

有人说,机器的计算能力不是已经超过人脑了吗?实际上,机器的体积和功耗远远大于人类,这个困境至今没有得到解决。魏少军把人脑和“天河二号”超级计算机进行对比:人脑在计算方面的处理速度是每秒120米,但是人脑占地小、消耗少,“只要吃一顿饭、休息一下又能回归正常运作状态”。相比之下,“天河二号”运算速度很快――运算1小时,相当于13亿人同时用计算器计算1000年,但它的占地达到720平方米,重量超过5吨。最关键的是能耗问题,“功率达到24兆瓦,相当于需要一台小型发电站”。

不过,体积和能耗并不是最主要问题。AI芯片面临的关键问题在于,一方面,算法还在不断演进,新算法层出不穷,每隔几个月算法就发生新的变化。“一旦算法变化,意味着之前做的集成电路就没有办法使用”。

一种算法对应一种应用,但让芯片处理不同算法十分困难。魏少军说,未来的AI芯片将是智能化、智慧化的,不是迭代芯片,而是让芯片和人类一样具有自我学习的能力。他认为,智慧化的AI芯片要具备这些因素:学习能力、接受教育并成长的能力;算法和软件的自主演进能力;自主认知、自主判断、自主选择和自主决策。

此外,AI芯片还要具备可编程性,适应算法的演进和应用的多样性;架构的动态可变性,适应不同的算法,实现高效计算;高效的架构变换能力;高计算效率;高能量效率;低成本,能够进入家电和消费类电子;体积小,能够装载在移动设备上;应用开发简便,不需要芯片设计方面的知识。


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