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架构-算法-器件协同设计技术.docx
资料介绍
架构-算法-器件协同设计：人工智能芯片设计新范式
一、协同设计提出的背景与必要性
摩尔定律放缓下的芯片性能提升瓶颈
过去半个多世纪，摩尔定律一直是半导体行业发展的核心驱动力，集成电路的晶体管密度每18-24个月翻一番，芯片性能随之同步提升。进入7nm及以下工艺节点后，短沟道效应、量子隧穿效应等物理限制开始凸显，晶体管微缩的成本急剧上升，摩尔定律逐渐逼近物理极限，依靠工艺迭代提升芯片性能的传统路径越来越难以为继。在后摩尔时代，行业需要寻找新的技术路径突破性能瓶颈，而体系结构、算法与器件层面的协同优化，就是最具潜力的方向之一。
人工智能场景对芯片的特殊需求
人工智能尤其是深度学习技术的爆发式增长，给芯片计算带来了全新的挑战。传统通用计算芯片CPU遵循冯·诺依曼架构，存储与计算分离，在处理深度学习高并行度的张量计算时，会遭遇严重的“存储墙”问题，带宽和功耗都难以满足大规模模型的推理与训练需求。不同AI算法对计算、存储、通信的需求差异极大：大语言模型需要超大内存带宽和高矩阵乘算力，计算机视觉算法需要高并行卷积计算，端侧低功耗应用对能效比有极致要求，传统从器件到架构到算法的自上而下单向设计流程，无法匹配AI场景的定制化需求，只有通过架构、算法、器件三个层面的协同设计，才能针对特定应用场景实现性能与能效的最优解。
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