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科技攻关促变迁 AI芯片竞相研——《AI芯片》一书有特点

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文/苏青

前瞻科技 | 书阅科苑 2022,1(3): 146-148

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科技攻关促变迁 AI芯片竞相研——《AI芯片》一书有特点

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文/苏青

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苏青,研究员。享受国务院政府特殊津贴专家,全国新闻出版行业领军人才。曾任北京理工大学出版社社长、科学普及出版社暨中国科学技术出版社社长、科技导报社社长等职。

Changes Brought by Technological Breakthroughs, Research Motivated by AI Chips: Distinctive AI Chips

Qing SU

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出版时间: 2022-09-20 doi:

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文/苏青. 科技攻关促变迁 AI芯片竞相研——《AI芯片》一书有特点. 前瞻科技, 2022 , 1 (3) : 146 -148 .

Qing SU. Changes Brought by Technological Breakthroughs, Research Motivated by AI Chips: Distinctive AI Chips[J]. Science and Technology Foresight, 2022 , 1 (3) : 146 -148 .

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2022年9月1—3日,第六届世界人工智能大会在上海召开,在各种人工智能技术中,作为人工智能产业的基础关键硬件,AI芯片成为本次大会主角。2022年9月15日,全国“大众创业、万众创新”活动周在合肥启动,中国具备领先创新技术的昆仑芯2代AI芯片登台亮相,全面展示昆仑芯科技“双创”落地成果,以强大的AI算力助推中国数字经济高速发展。

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学。芯片通常为半导体器件产品的统称,AI芯片则是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块,目前最主要的AI芯片的工作原理就是把当前主流的人工智能方法——深度神经网络学习算法固化到芯片中,以便对输入的信息进行智能处理,继而输出经处理后预想得到的结果。

金秋九月刚过一半,AI芯片就频频出镜,格外引人瞩目。我手头正好有一本人民邮电出版社2021年4月出版的《AI芯片——前沿技术与创新未来》（简称《AI芯片》）,认真研读并推介,希冀与广大读者一道获得更多的AI芯片知识,了解相应的技术未来发展趋势。

《AI芯片》从人工智能发展历史讲起,通过介绍AI芯片的工作原理、技术与市场现状、发展趋势,着重解析了深度神经网络芯片和类脑芯片等主流芯片,并结合产业格局深入分析了相关AI芯片案例,为读者勾勒出了这个领域的整体发展框架。我虽是这方面的外行,但研读这样一本大部头的高端科普图书,并没有觉得太费力,现根据自己的理解梳理出该书所具有的如下三大特点。

《AI芯片》是AI芯片主流大厂首席科学家多年研发经验和前瞻展望的倾心总结,阐明了AI芯片技术的发展离不开基础理论指导与工程实践突破。自1956年“人工智能”这一术语首次被提出,世界上第一块芯片1957年首次被发明,半个多世纪以来,人工智能学科和芯片技术得到了长足发展。从最初深度学习加速器的产业化,到基于神经形态计算的类脑芯片的迅猛发展,AI芯片技术在近些年来已取得了巨大的进步,并被广泛应用于人脸识别、汽车驾驶、艺术创作、新材料合成、新药开发、医学诊断、机器人研制以及人们的日常生活之中,彰显了其广阔、深远的应用前景。

《AI芯片》作者张臣雄本科毕业于上海交通大学电子工程系,在德国获工学硕士和工学博士学位。他曾任职于西门子公司和Interphase公司,并在上海通信技术中心及某世界500强大型高科技企业分别担任过CEO/CTO、首席科学家等职。《AI芯片》得益于他长期从事并主管半导体芯片研究和开发,致力于推动芯片产业化应用的丰富理论与实践经验,全书共5篇17章,全面讲述了AI芯片的发展历史、技术路线、理论基础和产业实践等内容。

在科技发展日新月异的今天,各种颠覆性的创新（包括基础理论的创新）正源源不断涌现。在张臣雄博士看来,AI的发展包含了两个并行演进的领域：一个是“AI发现”领域,该领域包含了不断在创新的新型神经网络等AI算法;另一个是“AI实现”领域,即如何通过芯片用最佳的架构、电路、器件和新的材料实现上述算法。换一句话说,AI芯片的发展主要依赖两个领域的创新和演进：一个是模仿人脑建立起来的数学模型和算法,这与脑生物神经学和计算机科学相关;另一个是半导体集成电路,也即芯片,这与计算机和电子领域的高新技术相关。

正是基于这样的认识,《AI芯片》的第一篇“导论”和第三篇“用于AI芯片的创新计算范式”,尤其是第六篇“促进AI芯片发展的基础理论研究、应用与创新”,重点介绍了促进AI芯片技术发展的相关基础理论的创新和突破,以及这些基础理论对AI芯片技术发展的指导作用。《AI芯片》的第二篇“最热门的AI芯片”、第四篇“下一代AI芯片”,尤其是第五篇“推动AI芯片发展的新技术”,则专门介绍了AI芯片技术发展的历史轨迹,“旨在带领读者俯瞰AI这片‘森林’中AI芯片一隅的概貌,以了解AI芯片最新研发情况、技术进展以及新的研究方向。”

作者同时强调,中国要在AI芯片核心关键技术方面迎头赶上,就必须加强上述两个领域的基础研究和应用研究;要做出高性能、高能效并且可以覆盖较大应用范围、解决实际问题的AI芯片,既需要实践中的突破,也需要理论上的创新。作者用新型元件忆阻器的研发过程来佐证自己的观点：从1971年的理论创新,到2008年的实践突破,再到2018年成功用于深度学习的AI芯片,这个过程说明了理论（尤其是基础理论）指导的重要性,也说明了这些理论研究最后被应用到芯片之前,还需要先在电路、元器件、材料等工程实践领域有所突破。

《AI芯片》覆盖了AI芯片相关技术路线、理论基础和产业实践诸多方面内容,彰显了AI芯片技术发展离不开持之以恒攻关和接续竞争合作。被尊称为“忆阻器之父”、美国加州大学伯克利分校的蔡少棠教授这样推荐《AI芯片》：“这是一本关于深度学习和神经形态计算等类别AI芯片的及时、全面而富有远见的图书,覆盖了理论和硬件等诸多方面。尽管使AI芯片成为可能的革命性前沿进展层出不穷,作者还是成功地以循循善诱的口吻分享了最新进展的精髓,让众多读者能够理解和领会。对于任何有兴趣了解AI芯片如何引领下一次工业革命的人来说,这本图书都是必不可少的读物。”确实,在当前多如牛毛的介绍AI和芯片的图书中,专门系统介绍AI芯片的还不多。但你只要阅读《AI芯片》各个篇、章、节清晰、明确、通俗的标题,大致就能把握AI芯片的主要发展脉络。

AI芯片是人工智能计算硬件的“大脑”,从最初的利用图形处理器作为深度学习加速芯片开始,到当下人们为AI定制的专用芯片,短短的几年时间里,AI芯片就飞速发展成为一个朝阳产业。这其中自然离不开相关领域科研人员久久为功的刻苦攻关。作者在第一篇“导论”中举例指出,要使AI芯片达到更高的智能水平,非常重要的一点就是要使神经网络的运作模式更像人类的大脑。为此,除了大学和研究所外,很多开发AI芯片的公司专门成立了“脑神经科学”部门（如被谷歌收购的Deep Mind）,以便进一步研究人脑的思考过程,建立更科学、更符合生物特性、更细致的神经网络模型。由此可见,谁在这方面的理论攻关有了新的突破,谁就能在AI芯片技术上取得重大的创新,继而把握先机,取得更加领先的地位。

AI芯片的发展历史是一部接续竞争合作的历史。虽然AI芯片出现的历史并不是很长,但对深度学习意义重大的“反向传播”算法却早在1986年就被杰弗里·辛顿等人发明并用于改善神经网络性能,最近10年里,研究者更是把这些智能算法从实验室的试验推向了市场的产业发展。当前,“AI芯片领域不光是半导体芯片公司竞争的舞台,连互联网公司、云计算公司都纷纷发布推出芯片的计划”,更多国际研究项目的涌现更是彰显了合作在促进AI芯片技术发展中的重要作用。

当然,和其他芯片技术一样,AI芯片同样占据着各国高新技术的制高点,竞争成为必然,合作则有限制,尤其是相互处于对抗状态时,更是具有“卡脖子”效应。2020年8月,国务院印发《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》,这对促进中国国产芯片行业发展、摆脱受制于人局面无疑十分利好。正是意识到了中国等发展中国家的奋起直追,美国国会众议院2022年7月28日也正式通过了《芯片与科学法案》,强调在国际冲突尤其是美国实力走弱的背景下,芯片等涉及半导体的产业布局不能再以商业自由主义运行,而是必须深刻地融入国家竞争和安全战略进程中。

《AI芯片》提供了下一代AI芯片技术发展路线图,引领读者走进一个异彩纷呈的新世界,昭示了AI芯片技术发展离不开学科交叉融合与科技伦理约束。《AI芯片》的作者预测,下一代AI芯片将与量子物理、脑科学和光学等学科密不可分,超低功耗、自供电等技术将成为AI芯片发展的重要支撑技术。为此,本书给出了AI芯片的技术发展路线图,对AI芯片领域的研究现状、产业发展和未来展望进行了精要的介绍、点评和前瞻,给广大读者呈现了一个异彩纷呈的新世界。作者同时试着回答了“在更远的将来,哪些基础方面的研究将影响和重塑AI芯片领域?”“如何在AI芯片上体现AI的智能程度向生物大脑的靠拢?”“AI芯片还会有哪些意义重大的发展和应用?”等一系列重大问题。

作为一门方兴未艾的前沿学科,人工智能涉及数学、物理学、生物学、逻辑学、图像学、信息论、艺术学等众多学科领域,由此昭示了AI芯片技术发展离不开多学科的深度交叉、融合,将会吸引更多领域的科学家和技术专家投身于其中。作者给出了这样一个实例：半导体芯片和生物大脑的构建模块在纳米尺度上是相同的……随着芯片技术的发展,尤其是具有生物相容性的有机材料的应用,仿制人类大脑的可能性正在不断提高。但是,要解决这其中一系列的科学、技术难题挑战,需要来自多个学科的协调研究工作,这种协调不仅包括材料器件、电路、架构和算法等领域的协调,还包括许多创新的计算范式。

在图书的最后,也即第17章“AI芯片的应用和发展前景”中,作者在抒发“AI从辅助人类到代替人类工作直至最后超越人类的过程中,虽然还很漫长,但是,人类创造的高新技术正在大踏步向前迈进”的豪情时,也理性地表达了“在部署此类系统之前,还必须解决与可靠性、安全性、隐私、道德和法规相关的问题”的警醒。

是的,人们通常乐于看到人工智能给人类社会发展带来的正向作用,却容易忽略它的负面影响：人工智能及其相应的AI芯片技术的滥用,会不会使人类越来越依赖科技,继而沦落为科技的奴隶?人的各种能力尤其是独立自主思考的能力,会不会在这种懒惰、依赖中逐步退化,继而被更高效、更智能的机器所取代,以至于在未来的某一天智能机器将不再受人类的控制?人工智能可替代人类从事各种繁重、危险的技术工作以及紧张、枯燥的脑力劳动,其广泛应用所带来的大量失业会不会造成社会的动荡和危机?

2016年3月,人工智能机器人“阿尔法狗”（AlphaGo）对弈当时世界围棋第一人——韩国的李世石（九段）,以4∶1的总比分轻松获胜;2017年5月,它又以3∶0的总比分碾压式打败当时积分排名世界第一的中国九段棋手柯洁。我当时就想,应用了AI芯片技术的“阿尔法狗”的棋力已远超人类职业围棋顶尖水平,当这类机器人被应用于职业围棋比赛,围棋这一极富魅力的古老双人对弈游戏,还有存在的必要吗?

没有在这些重大的科学伦理问题上进行深入探讨,不得不说是《AI芯片》的一大缺憾。有感于斯,特填《浣溪沙》词一首,以表情怀：科技攻关促变迁,AI芯片竞相研,纷繁人类启新篇。福祸相生谋远虑,智能滥用惑疑连。且将发展顾周全。

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2022年第1卷第3期

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表12种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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