10月15日上午，电子系因材施教特色培养项目在电子工程系馆11层报告厅举办第五期集成电路方向系列讲座。本期讲座由壁仞科技研究院执行院长唐杉博士作为主讲嘉宾，讲座主题为“GPU Computing——起源·发展·现状·未来”的精彩讲座。电子工程系主任汪玉，集成电路因材施教项目组导师蒋琛、贾弘洋以及项目组同学等参与了此次讲座。
贾弘洋主持讲座
汪玉作开场致辞。他表示，同学们在这一系列的讲座中不仅要学习技术，还要广交朋友，和老师进行深度交流。集成电路是国家重点发展的学科之一，希望同学们在听讲座的过程中，力争对整个行业的形势形成清晰的认知。
汪玉开场致辞
接下来，唐杉博士作主题讲座。唐杉首先介绍了GPU Computing的起源。为了应对信息产业不断增大的图像处理需求，GPU起初以一种专用加速架构的形式出现。发展至2006年到2007年间，GPU的算力和内存带宽已远超同时期CPU。于是，为了满足产业应用对并行计算能力的巨大需求，使用GPU做更为通用的计算，即GPU Computing，开始快速发展。
唐杉演讲
紧接着唐杉从三个方面描述了GPU Computing发展的挑战，即硬件架构、软件生态和并行编程。他指出，由于GPU Computing擅长的是大规模并行处理，与传统的串行编程有着很大的逻辑上的区别，人们需要在了解硬件架构的基础上，设计并改造适配算法。同时，数据特征的不同会导致GPU实际性能的波动，需要充分利用数据特征优化程序算法。为了应对这些挑战，人们在硬件上努力完成GPU从图形处理到通用计算架构的过渡，在软件上努力构建完善的生态，发展出了如CUDA这样的并行编程模型和编程语言。
之后，唐杉介绍了GPU Computing的现状。他表示，AI对算力的要求越来越大，GPU可以提供比CPU更强的算力。他对比了CPU、GPU和专用加速平台在AI时代各自的优势与不足，并通过分析GPU架构演进，指出了GPU与领域专用加速结合的趋势。
讲座现场
讲座的结尾，唐杉表示，他认为GPU Computing未来发展有两大关键：一是算法和应用需求的牵引以及半导体技术的发展；二是更为先进的封装技术将对GPU进行更灵活的设计解析与功能重构。除此之外，唐杉还就计算系统的长远目标进行了展望。
同学们积极提问
交流讨论环节，唐杉耐心地回答了同学们关于芯片产业状况、芯片专用性和通用性的权衡、芯片设计等方面的问题，让同学们有了更深层次的了解。最后，汪玉向唐杉颁发了纪念证书，全体与会嘉宾、老师、同学合影留念。
汪玉为唐杉博士颁发证书
供稿 | 集成电路因材施教项目组、电路与系统研究所
编辑｜陶旋姿
审核｜汪 玉 李冬梅
