2022年7月21日，由清华大学电子工程系主办、清华大学电子工程系智能芯片及物联网中心团队承办的“人工智能芯片与异构集成研讨会”开门学术活动论坛在京线下线上同步举办，吸引了超过300名师生、系友和同行共同探讨人工智能芯片和异构集成的创新与实践落地，在人工智能芯片、新型存储器、传感器、芯片封装以及云端加速和自动驾驶等应用层面交流了最新进展和见解。
本次论坛的特约演讲嘉宾来自知名院校、研究所和企业，包括中国航天科技集团有限公司第九研究院副院长陈雷、北京航空航天大学集成电路科学与工程学院教授与副院长张悦、地平线智能驾驶感知研发部负责人苏治中、昆仑芯科技芯片研发总监漆维、登临科技联合创始人王平、后摩智能联合创始人与芯片研发副总裁陈亮、中国科学院计算所高级工程师唐丹、中国科学院微电子研究所研究员侯峰泽、一径科技联合创始人与首席科学家夏冰冰、清华大学电子工程系助理教授贾弘洋等知名专家学者。电子工程系智能芯片及物联网中心团队负责人杨华中及团队成员刘勇攀、李学清、蒋琛、贾弘洋共同主持了论坛。
论坛伊始，清华大学电子工程系教授、系党委书记沈渊代表电子系致开幕词。沈渊首先介绍了智能传感芯片团队的成员和研究方向，对各位参加论坛的嘉宾表达了感谢，表达了通过研讨会进行思想碰撞和分享交流、打造智能芯片产学研三位一体的期望，并预祝此次研讨会圆满成功。
沈渊致辞
昆仑芯科技芯片研发总监漆维与我们分享了题为《AI芯片：让计算更智能》的主题报告。漆维首先介绍了AI芯片的机遇和空前繁荣的AI生态环境，以及现阶段AI芯片面临的多重挑战，在如何支持多样化算法、克服行业巨头的生态壁垒、满足客户苛刻的需求和实现复杂的真实部署环境等方面进行了深入探讨。随后，漆维介绍了昆仑芯从定制到通用的AI芯片研究历程，并分析了通用AI处理器的设计目标和架构。漆维详细梳理了昆仑芯AI芯片在硬件架构和软件架构做出的全面探索研究，并介绍了一系列相关产品、落地应用和未来的规划。
漆维作主题报告
中国科学院计算所高级工程师唐丹介绍了RICS-V国内外发展现状。唐丹从开源芯片趋势讲起，梳理了开源芯片的设计制造流程，并指出RISC-V指令集的开源优势，希望构建开源开放共建共享的处理器芯片生态。随后，唐丹讲解了RISC-V国际基金会以及在其中的中国技术贡献，并介绍了国内RISC-V联盟，RISC-V加速发展的生态环境。最后，唐丹分析了RISC-V在国内发展情况以及中科院在开源芯片的布局、开源芯片生态方面建设进展。
唐丹作主题报告
地平线智能驾驶感知研发部负责人苏治中分享了题为《软件2.0时代：高性能AI芯片助力汽车智能化加速落地》的报告。苏治中介绍了软件2.0和智能汽车的行业趋势，讲述了AI算法的发展和机器学习的研发范式，推动了汽车的智能化发展。苏治中指出，智能汽车生态的发展使得智能芯片成为新的“角斗场”，算力需求持续提升，发展前景巨大。苏治中介绍了软硬架构联合优化，讲解了专为高等级自动驾驶打造的核心计算架构和多项核心突破技术。最后，苏治中介绍了在自动驾驶中数据驱动逐渐替代传统基于规则的运算，以及地平线的量产成果和商业模式。
苏治中作主题报告
登临科技联合创始人王平发表了《异构计算，构建未来》主题报告。王平指出，算力在数字经济中充当引擎的作用，算力工具作为基础设施，支撑大数据和智能化应用。为了突破传统GPU在AI加速时计算密度效率低、存储子系统低效、资源利用率不高等限制，王平分析了人工智能对异构计算的迫切需求，并且展示了GPU+（基于GPGPU的软件定义的片内异构体系结构）的独特性能优势：兼具GPU的通用性以及ASIC的高效率，此外，王平还介绍到GPU+的异构架构可兼容现有CUDA生态，同时配合高效的Tensor引擎，可既保证高效率又能保证灵活性和可编程性，并且首款基于登临GPU+的产品可同时支持推理和训练。最后，王平对未来的落地应用和产品发展方向提出了展望。
王平线上作主题报告
后摩智能联合创始人兼芯片研发副总裁陈亮分享了《从硬件架构到软件工具链，存算一体大算力AI芯片的创新与实践》。陈亮首先回顾了Tesla FSD和Tenstorrent Warmhole等典型的AI处理器架构，分析了各类架构的优势和不足，进而详细剖析了存算一体的AI处理器设计和计算过程、软件工具链的特点和使用场景、推理引擎的优化和编程模型。陈亮指出，该领域目前还有很大的创造空间，期待大家能够更多地参与进来。
陈亮作主题报告
中国航天科技集团有限公司第九研究院副院长陈雷分享了《新一代空间高可靠智能可重构处理器技术发展与应用》。陈雷指出，随着太空科技的逐渐发展，未来空间处理器面临挑战，要求太空体系具备高智能海量数据计算能力、自主性自动化性和高可靠性。陈雷介绍了美国和欧洲的空间处理器发展规划，总结当前该领域在空间人工智能、异构多核集成、多维度高可靠等方面的重点发展趋势。陈雷随后分享了新一代中国空间高可靠智能可重构处理器规划，以进一步提升寿命、增强算力并实现高可靠封装集成，从而满足太空多种不同场景需求。
陈雷作主题报告
中国科学院微电子研究所副研究员侯峰泽分享了《Chiplet异质集成先进封装技术进展与探讨》。面对摩尔定律的延续面临存储墙、面积墙和功耗墙的挑战，侯峰泽介绍了从SoC到Chiplet的收益评估和“改道”趋势，并对比了当前世界主流公司设计的几种Chiplet的架构、特点和性能。随后，侯峰泽分析了Chiplet封装集成的内容、手段、功能和目的，以低功耗、高带宽和高算力为目标，并探讨了正在研究的多个系统集成的技术。最后，侯峰泽总结了晶体管尺寸微缩面临的挑战和Chiplet的机遇，并提出了对未来的展望和合作意愿。
侯峰泽作主题报告
一径科技联合创始人兼首席科学家夏冰冰分享了《基于固态激光雷达的智能化应用》。夏冰冰指出，激光雷达是自动驾驶所需的一种重要传感器，通过主动发光并精准测距可以捕捉低光照情况下的信息并显著提升自动驾驶的性能和可靠性，当前固态激光雷达的集成化、芯片化、可靠性、低成本和规模化生产的潜力展现出了较好的发展前景。夏冰冰指出，近年来主流厂商纷纷开始布局固态化激光雷达，MEMS路线在未来10年将处于主导地位。夏冰冰随后介绍了一径科技的激光雷达相关产品线，并展示了产品在各类任务下的功能和性能。
夏冰冰作主题报告
北京航空航天大学集成电路科学与工程学院教授、副院长张悦分享了《自旋存算一体技术》。张悦指出，随着新一轮信息技术革命，新型电子器件和集成电路的研发必须面向大数据、物联网、工智能、云计算等新兴信息技术需求。张悦介绍了非易失低功耗的自旋电子器件的抗辐射、高耐久、高速等特点和优势，并从材料到电路到系统，以跨层次的探索模式讲述了自旋存算一体技术的优势和挑战。
张悦作主题报告
清华大学电子工程系助理教授贾弘洋分享了《可扩展存算一体架构及其系统集成》。贾弘洋从深度学习推理中的数据搬移问题对传统的计算架构提出的挑战开始，分析了深度学习模型的应用挑战和存算一体减少访存开销的独特优势。贾弘洋指出，能效并非存算一体技术唯一指标，信噪比、可扩展性等指标也非常关键。贾弘洋还进一步介绍了电荷域SRAM存算电路和多比特运算电路等高信噪比的存算一体电路，并指出了存算一体技术中软硬件的可扩展性面临的机遇和挑战。最后，贾弘洋老师介绍了架构和映射的协同优化，并分享了对未来的展望和思考。
贾弘洋作主题报告
电子工程系智能芯片及物联网中心团队负责人杨华中教授最后进行总结。他表示，随着人工智能逐步发展，AI的重要性为大家所认可，而AI的核心问题在于芯片问题。杨华中认为芯片的进展还有巨大的发展空间，在航天和智能驾驶等诸多领域和场景有广阔应用前景，但AI在诸多领域还没有形成标准模式，具有非常多的探索空间和方向，在相当长的未来时间内将会多路并举、协同发展。杨华中指出，中国未来的AI芯片发展道路任重而道远，通过专用芯片的研发和异构计算系统的集成将是后摩尔时代的重要课题，需要广大从业人员广泛交流合作，共同推动发展。
杨华中总结
智能芯片及物联网团队简介
智能芯片及物联网团队负责人是杨华中，该团队是电子系极具特色的芯片方向的研究团队。团队成员包括刘勇攀、王贵锦、李学清、蒋琛、贾弘洋等多名教授，主要研究方向包括智能传感芯片与系统、数模混合集成电路、新兴电路与系统设计及其自动化等。
在智能传感芯片与系统方向，该团队开展了低功耗、高能效智能芯片与系统的研究，完成了一系列稀疏神经网络处理器芯片STICKER、非易失处理器等成果。相关低功耗芯片技术在轨道交通、基础设施、工业设备、文物保护等领域进行了应用。科技成果已成功转移至源清慧虹、湃方科技等公司进行产业化。在数模混合集成电路方向，该团队近年完成了系列高性能数模转换器芯片与模数转换芯片，相关技术在国防领域得到应用。在新兴电路与系统设计方向，该团队开展了新型非硅薄膜晶体管的器件与电路研究，设计了从逻辑门，到存算电路，到电荷域新型计算架构的全链条薄膜晶体管技术方案。相关成果发表于Science、Nature子刊以及IEDM等期刊会议。
智能芯片及物联网中心
团队主要成员
供稿 | 智能芯片及物联网中心团队
电路与系统研究所
编辑｜徐璇、陶旋姿
审核｜汪玉、李冬梅
