芯片巨头齐聚旧金山传达一个信号：将AI放进芯片

7月18日，计算出来产业跑到了转折点，一方面，深度自学（机器学习的一种）风行，对芯片明确提出新的拒绝，另一方面，摩尔定律慢慢过热。几天前，来自各大芯片巨头的高管齐集旧金山，辩论未来大计。周二时，在AppliedMaterials赞助商下，A．I．DesignForum（AI设计论坛）揭幕；就在刚好，另一场芯片年度盛会SemiconWest也拉开序幕。

从聚会表达的信号看，既有好消息，也有坏消息。再行谈谈的一面，厂商研发许多新的工具，例如，AMD、Xilinx研发的异构芯片可以符合深度自学的拒绝。再行看很差的一面，计算出来市场需求更加大，数据中心压力增大，究竟厂商研发的新玩意能否减低数据中心的压力呢？大家没得出具体答案。

摩尔定律渐渐过热，芯片架构必须谋变在Semicon展览上我们看见许多新的芯片，AI论坛的重点不是展出产品，而是辩论未来，比如机器学习大爆炸有何影响，对计算机来说意味著什么。AppliedMaterialsCEOGaryDickerson公开发表演说，他刚一开口就说道摩尔定律正在滑行，他还援引加州大学伯克利分校教授DavidPatterson、Alphabet董事长JohnHennessy获取的数据说道，每年新的处置的速度只提高3．5％。

这一数据实质上有点过时了，2月份的新数据说道提高速度只有3％。Dickerson预测，在未来约10年的时间里，全球数据中心的AI阻抗将不会占计算出来周期（ComputeCycles）的80％，占有全球用电量的10％。如何应付这种变化？Dickerson指出行业应当从多个角度找寻解决方案，比如设计新的芯片架构，研发新型内存芯片。

他提及几种新的内存，比如MRAM、ReRAM（resistiveRAM）、PCRAM（phase－changeRAM）和FeRAM。行业还要研究新的逻辑芯片设计方法，开发新芯片，这种芯片可以用倒数实值信号处理数据，而不是用线性单元的形式处置，除了硅之外，行业还要希望找寻新材料。AMDCEOLisaSu和XilinxCEOVictorPeng都谈及了异构计算。LisaSu讲解了Epyc服务器芯片，它将多块硅片PCB在一起，在硅片之间有高速存储器总线。

VictorPeng谈及了Xilinx研发的可编程芯片，也就是FPGA，它既能处置AI矩阵乘法，还能处置机器学习运营前后的传统软件任务。因心存不安，谷歌TPU首度迈进一步谷歌高级工程师CliffYoung讲解了TensorProcessingUnit（全称TPU）的进展，从2013年开始，谷歌仍然在研发TPU。CliffYoung说明说道，谷歌之所以拚命研发TPU，主要是心存不安。

为什么这样谈呢？谷歌平台经常出现更加多的机器学习服务，矩阵乘法早已沦为谷歌数据中心计算出来周期中非常最重要的部分，如果每个人每天向手机说道2分钟的话，或者每天分析2分钟的视频片段，都用机器学习来已完成，那么谷歌的计算机就不会过于用。CliffYoung告诉他大家，AI服务市场需求经常出现大爆炸，既有有可能带给顺利，也有可能带给灾难，谷歌早已启动15个月的瓦解测试，期望能让性能提高10倍。现在TPU早已发展到第三代，不过危机并没完结。

CliffYoung说道计算出来必须正在飞速快速增长。谷歌有仓库一样大的建筑，里面装进架子，上面装有TPU，可是依然过于用。如何不断扩大数据中心？即使是谷歌也受到限制，更加别说其它企业了。

CliffYoung指出，硬件设计师、软件程序员应当联手合作，联合设计，还要与材料物理学家一起设计。CliffYoung问大家：“我们能无法用光收发器操控神经网络呢？”光计算出来在矩阵乘法方面具有极强展现出，但是用它处置神经网的其它关键部分展现出却很肤浅。CMOS是基本的芯片材料，CliffYoung指出行业应当希望找寻替代材料。内存计算出来某种程度很最重要，我们可以让计算出来附近内存单元，延长数据传输距离。

CliffYoung还说道，机器学习或许能为模拟计算带给新的机会。摩尔定律已杀，必须调整步调跟上AI速度会议将要完结时，主持人与5位风投家座谈，谈论如何为尖端技术开发商（比如AI企业）获取资金反对。5位风投家分别是LuxCapital管理合伙人ShahinFarshchi，SpiritVentures普通合伙人LauraOliphant，HardwareClub普通合伙人AymerikReynard，AppliedVentures普通合伙人RajeshSwaminathan和英特尔风投投资主管JenniferArd。

座谈开始时，主持人问小组成员：摩尔定律是不是早已杀了？有4人问说道“YES”，只有ShahinFarshchi得出驳斥问。ShahinFarshchi说明说道，虽然我们无法再行用摩尔定律来预测晶体管的变革，但是计算力依然可以用完全相同的速度快速增长，只是来自于整个计算出来生态系统。

不管这种众说纷纭准不精确，他的论调和会议的其它言论是完全一致的。整个行业正在调整步伐，期望能跟上AI的节奏。

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