AI芯片

当GPU等AI加速器因等待数据而空闲时，组织实际上在浪费昂贵资源。存储瓶颈会严重影响GPU吞吐量，将高性能计算变成昂贵的等待游戏。

AI芯片设计不是画一张图纸那么简单。从架构定义到RTL实现，从物理设计到流片验证，任何一个环节的微小偏差都可能导致整颗芯片“推倒重来”。

人工智能的浪潮正以前所未有的深度和广度重塑全球半导体产业。

尽管半导体行业的许多企业都将目光聚焦于为全球近12000个数据中心研发人工智能芯片，但为全球超过200亿台物联网设备提供动力的芯片也在经历着重大革新。

随着人工智能产业的持续升温，GPU与ASIC的竞争将推动整个AI芯片行业不断突破性能、功耗和成本的边界，为人工智能技术的规模化应用注入源源不断的算力动力……

对芯片架构师与产品团队而言，RISC-V为差异化设计提供了“空白画布”。其可扩展的指令集架构（ISA）支持宽向量单元、矩阵引擎及其他领域专用加速模块，且所有组件均可集成在统一的软硬件栈中。

中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室联合中国科学院软件研究所，推出了全球基于人工智能技术的处理器芯片软硬件全自动设计系统——“启蒙”。

高性能计算系统面临着比以往任何时候都更大的压力，对系统的速度、数据和能耗提出了更高的要求。与此同时，我也看到高性能计算面临着一些严峻的技术问题。

本文将从技术进展、市场趋势、应用场景等多个方面探讨AI芯片如何助力AI的繁荣发展。