軟體吞噬硬體的 AI 時代，晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |

身為 AI 時代的幕後英雄，晶片業正經歷漸進持續的變化。

2008 年之後，深度學習演算法逐漸興起，各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律，但不是物理定律或自然定律，而是半導體業發展的觀察或預測，內容為：單晶片整合度（積體電路中晶體管的密度）每 2 年（也有 18 個月之說）翻倍，帶來性能每 2 年提高 1 倍。

保證摩爾定律的前提，是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米，指的就是製程，數字越小製程越先進。隨著製程的演進，特別進入10 奈米後，逐漸逼近物理極限，難度越發增加，晶片全流程設計成本大幅增加，每代較上一代至少增加 30%~50%。

這就導致 AI 對算力需求的增長速度，遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算，從 2012 年開始，全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長，平均每 3.4 個月便會翻 1 倍，通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。

當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展，針對 AI 演算的專用處理器便誕生了，也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富，從架構創新到先進封裝，再到模擬大腦，都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後，都有共同主題：以更低功耗，產生更高性能。

更靈活

2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時，他們聚焦於架構創新主題，指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷，AI 晶片不斷出現新架構，比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器，已逐漸被業界認可，並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。

名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array（粗顆粒可重構陣列），是「可重構計算」理念的落地產物。

據《可重構計算：軟體可定義的計算引擎》一文介紹，理念最早出現在 1960 年代，由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代，直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構：製造後晶片功能仍可客製，形成加速特定任務的硬體功能；演算功能的實現，主要依靠任務到晶片的空間映射。

簡言之，可重構晶片強調靈活性，製造後仍可透過程式語言調整，適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC（application-specific integrated circuit，專用積體電路）。ASIC 晶片雖然性能高，卻缺乏靈活性，往往是針對單一應用或演算法設計，難以相容新演算法。

2017 年，美國國防部高級研究計劃局（Defence Advanced Research Projects Agency，DARPA）提出電子產業復興計劃（Electronics Resurgence Initiative，ERI），任務之一就是「軟體定義晶片」，打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。

照重構時的顆粒分別，可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA（field-programmable gate array，現場可程式語言邏輯門陣列）。FPGA 在業界有一定規模應用，如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心，用於加速 Bing 搜索引擎，驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性，不僅性能和 ASIC 有較大差距，且重程式語言門檻比較高。

CGRA 由於實現原理差異，比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計，面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。

隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備，不僅演算法多樣性日益增強，晶片更零碎化，且保證低功耗的同時，也要求高性能。在這種場景下，高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。

由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善，CGRA 未被業界廣泛使用，但已可看到一些嘗試。早在 2016 年，英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。

中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210，同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊，從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導，語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆，多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上，主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。

先進封裝上位

如開篇提到，由於製程逼近物理極限，摩爾定​​律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步，對算力需求增長迅猛，逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向，之一便是先進封裝。

「在大數據和認知計算時代，先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求，正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。

先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步：將製作好的晶片器件放入外殼，並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低，有很大改良空間，而先進封裝技術致力提高整合密度。

先進封裝有很多技術分支，其中 Chiplet（小晶片／芯粒）是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」，是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法，是在同一塊矽晶片上，用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解，儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片（Die）。這些裸晶片可用不同製程製造，甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後，就形成一個 Chiplet 晶片網路。

據壁仞科技研究院唐杉分析，Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合（Heterogeneous Integration）。總體來說，此技術趨勢較清晰明確，且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟，除了成本較高，很多高端晶片已經在用。

如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路，CPU 用的是 7 奈米製程，I/O 使用 14 奈米製程，與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。

不過，Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰，最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎？如果是在大公司內部，比如英特爾或 AMD，有專用協議和封閉系統，在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連，同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗，互連介面就非常重要了。

2017 年，DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃（通用異構整合和 IP 重用戰略），試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是，側重國防相關計畫，晶片數量不大，與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA（開放領域特定架構）工作組」，透過制定開放的互連介面，為 Chiplet 的發展掃清障礙。

另闢蹊徑

除了在現有框架內做架構和製造創新，還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構，開發真正模擬人腦的計算模式。

范紐曼架構，數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度，造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線，連續在處理器和儲存器之間更新，導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據，不是算術邏輯單元，又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題，處理訊息和儲存一體，計算和記憶可同時進行。

另一方面，推動 AI 發展的深度神經網路，雖然名稱有「神經網路」四字，但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元，透過 100 萬億個神經突觸連接，使人腦能以非常低功耗（約 20 瓦）同步記憶、演算、推理和計算。相比之下，目前的深度神經網路，不僅需大規模資料訓練，運行時還要消耗極大能量。

因此如何讓 AI 像人腦一樣工作，一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期，加州理工學院教授卡弗·米德（Carver Mead）提出神經形態工程學的概念。經過多年發展，業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。

軟體方面，稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」（Spike Neural Network，SNN）應運而生。這種網路以脈衝信號為載體，更接近人腦的運作方式。硬體方面，大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。

早在 2008 年，DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Sc​​alable Electronics，簡稱 SyNAPSE，正好是「突觸」之意），希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。

IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元，能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片，功耗僅 63 毫瓦，比范紐曼架構電腦有質的飛躍。

英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片，包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸，比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月，研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。

中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊，開發針對人工通用智慧的「天機」晶片，同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日，天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。

儘管已有零星研究成果，但總體來說，脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一，沒有在業界大規模應用，主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破，達不到業界標準，且成本較高。

附圖：▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。（Source：ICBank）
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。（Source：中國科學）
▲ 異構整合成示意動畫。（Source：IC 智庫）
▲ 通用處理器的典型操作耗能。（Source：中國科學）

資料來源：https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I

《新加坡聯合早報》10/26

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* 馬來西亞國家元首阿都拉昨日拒絕首相慕尤丁希望實施緊急狀態的要求，並訓斥政治人物停止不負責任的政治謀算。他說，由於對政府持續採取的對抗冠病疫情措施有信心，因此他認為現階段沒有必要頒布緊急狀態。他也肯定政府已經採取良好及有效的抗疫措施。

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衛生部今天也發表文告，指它已建議兩款流感疫苗SKYCellflu Quadrivalent和VaxigripTetra暫停使用。衛生部證實，新加坡目前沒有出現接種流感疫苗後死亡的個案。

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* 路透社統計顯示，美國過去兩天的新增2019冠狀病毒疾病確診病例持續攀高，週六（24日）新增7萬9852起確診病例，逼近週五的紀錄8萬4244起。

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* 法國的單日新增2019冠狀病毒疾病確診病例首次超過5萬起。

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* 美國駐土耳其外交官員警告，美國公民及其他外國人在土耳其可能遭到恐怖襲擊。

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* 【潘斯幕僚長確診染病 疫情持續成為總統選戰焦點】

潘斯辦公室週六發表聲明，宣佈蕭特Marc Short的冠病病毒檢測結果呈陽性，他已開始隔離，並協助追蹤接觸者。彭斯與夫人凱倫當天進行的檢測結果則呈陰性，他將繼續競選活動。

另據彭博社當天較早時報道，潘斯最親密政治顧問之一奧布斯特（Marty Obst）也在週三確診感染冠病。

消息人士透露，蕭特與奧布斯特都出現輕微症狀。

潘斯幕僚確診感染的消息，可能進一步衝擊川普選情。川普因為應對疫情不力而備受抨擊，他近來多次聲稱美國疫情正在好轉，但事實上，許多地區的病例仍在增加。

* 【馬克洪為教師被殺案批評回教 引發回教國家抵制法國商品】

法國總統馬克洪要取締國內回教分離主義分子的言論，引發回教國家不滿，紛紛抵制法國商品，還導致法國和部分國家關係緊張。

土耳其總統埃爾多安週六發表電視演講，抨擊馬克龍針對回教徒的政策，諷刺後者有問題，須接受精神檢查。

他說：「對於一個國家首長，如此對待數以百萬計不同宗教信仰的群體，我們能說什麼？首先，這個人需要檢查一下精神狀態。」

法國總統府隨即指埃爾多安語帶侮辱，當晚就召回法國駐土耳其大使。法國輿論普遍認為這是罕見的外交舉動。

法國一名中學歷史科教師，因在課堂展示回教先知穆罕默德漫畫，結果在巴黎巿郊街頭被一名18歲少年斬首。

馬克洪上週三針對這一事件發表談話時，批評回教是「在全世界都面臨危機的宗教」。

馬克洪的言論引起中東回教世界不滿，海灣阿拉伯國家合作委員會秘書長納伊夫指責馬克龍說話不負責任，只會增加仇恨文化的傳播。

約旦、科威特及卡塔爾等國家紛紛出現抵制法國貨的情況。卡塔爾兩家主要超市發聲明指出，將下架法國美容產品、果醬、奶酪等商品，直到另行通知為止。

卡達大學也宣佈，由於發生「蓄意攻擊回教及其象徵」的事，因此，原本配合今年法國—卡塔爾文化年而舉辦的法國文化周，將無限期展延。

在約旦，許多網民更換個人社群媒體賬號的頭像，附文「尊重先知穆罕默德」，以示不滿。以色列城市特拉維夫附近一個阿拉伯人居多的城鎮雅法，週六傍晚則有約200人到法國駐以色列大使的官邸外示威抗議。

* 【周小川：年輕一代儲蓄率下降 或影響一帶一路融資格局】

中國人民銀行原行長周小川說，中國年輕一代的儲蓄率在明顯下調，未來將影響「一帶一路」的融資格局。

周小川前天出席第二屆外灘金融峰會時指出，亞洲國家從亞洲金融風暴中恢復後，擴大出口和增加儲蓄等，這些儲蓄的增加在隨後就變成了一帶一路債權融資的主力軍。

他說，包括中國在內的一些東亞國家，儲蓄率遠高於全球平水平，從儲蓄的角度解釋了為何中國雖然人均GDP不高但仍有融資能力和資金配置推動「一帶一路」。

周小川預測，中國的儲蓄率還會進一步變化，在「雙循環」的發展戰略情況下，內循環將會更加暢通。

他也觀察到，年輕一代的儲蓄率在下降，好處是有助於擴大內需；但令人擔心的是一些年輕人過多地靠借債過度消費、奢侈消費，將來是不是好事也不完全知道，「但是總的來說儲蓄率會進一步地調整，一帶一路的融資格局會與此相關」。

* 【學者：中國獨居人數30年後增至1.33億 將改變社會結構】

新加坡國立大學社會學系講座教授楊李唯君教授上週五在新加坡國立大學東亞研究所舉辦的線上研討會上介紹，通過多維家庭人口預測模型，基於大量文獻綜述對出生率等主要人口參數做出恰如其分的假設，可以推測出未來30年中國一人戶的情況和特徵。推測結果顯示，一人戶數量增加是未來數十年中國人口的主要趨勢，將從根本上改變基本社會結構。

當中國家庭數量從2010年的4億增至2050年的5.54億時，一人戶數將增長一倍以上至1.33億。到2040年，一人戶佔比就達到24.03％，兩代同堂和三代同堂的家庭數將逐步遞減至30％和5％左右。

人口老齡化是上述變化的一個主因，獨居老人的佔比很大，增張速度最快，其中80歲以上的獨居者年均增長率達到3.95％。由於中國的養老金制度和社會養老服務仍不發達，大多數老人依靠家庭成員生存。但是長期實施獨生子女政策導致低生育率，使得近數十年來，可承擔護理責任的成年子女人數迅速下降。楊李唯君指出，獨居老人的抑鬱感較高，生活滿意度較低，社會參與和社區支持至關重要。

她引述彭博社2016年6月的文章指，部分中國人的獨居狀況是獨生子女政策的餘波所致。由於家庭規模及可與之同住的子女減少，許多老人只能獨自居住，而且越來越多男性到了適婚年齡仍無法找到配偶。

* 據美國之音：名為「全球集結聲援」的行動本週末和下週末，分別在美國、加拿大、印度、英國、蘇格蘭、荷蘭、澳大利亞、韓國、台灣和紐西蘭等地的20多個城市舉行。

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* 印度移交給緬甸一艘潛艇，作為對其東部鄰國進行軍事開展行動的一部分。戰略分析家認為，印度的這個舉措是為了反制中國在東南亞日益增長的影響力。

印度向緬甸提供潛艇 或為反制中國影響力 https://www.zaobao.com/realtime/china/story20201026-1095864?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share

*新加坡政府計劃在未來五年內大幅度增加本地的太陽能板裝置容量，從目前的約0.4千兆峰瓦，增至2025年的1.5千兆峰瓦。

陳振聲：新加坡政府計劃2025年太陽能達1.5千兆峰瓦 https://www.zaobao.com/realtime/singapore/story20201026-1095847?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share