8月16日，英特爾公司高級(jí)副總裁、英特爾中國(guó)區(qū)董事長(zhǎng)王銳在英特爾2023中國(guó)學(xué)術(shù)峰會(huì)上表示，中國(guó)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上的大模型已經(jīng)有近80個(gè)。大模型及其參數(shù)指數(shù)級(jí)的疊加，大大增加了對(duì)算力的巨大需求，如何有效提升算力成為大家關(guān)注的焦點(diǎn)。

　　如何有效提升算力

　　在芯片制造層面上，算力的提升不僅僅是制程數(shù)字持續(xù)縮小，還是材料、設(shè)備、芯片架構(gòu)、制造工藝、供電技術(shù)、封裝技術(shù)的全面升級(jí)。

　　英特爾研究院副總裁、英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)介紹，先進(jìn)制程是為了實(shí)現(xiàn)在單一計(jì)算設(shè)備中集成更多的晶體管，單一計(jì)算設(shè)備指的不僅是單芯片，而是單個(gè)封裝中所有芯片的總和。目前在單一計(jì)算設(shè)備中能集成1000億個(gè)晶體管，但是英特爾的愿景是到2030年在單一計(jì)算設(shè)備中集成10000億個(gè)晶體管，將來(lái)會(huì)通過(guò)高數(shù)值孔徑的EUV光刻、GAA晶體管架構(gòu)、背面供電等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

　　此外，推動(dòng)先進(jìn)封裝技術(shù)，是保障芯片在有限的面積內(nèi)，依舊能持續(xù)性地提升芯片性能。未來(lái)，2.5D以及3D封裝技術(shù)能夠大幅度減少芯片封裝的尺寸。

　　探索創(chuàng)新類腦計(jì)算、量子計(jì)算等高能效算力技術(shù)，也為算力提升帶來(lái)了新思路。宋繼強(qiáng)表示，比如神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算等類腦計(jì)算芯片不僅通過(guò)模仿神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)構(gòu)建硬件，還能采用脈沖式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線學(xué)習(xí)，甚至可以對(duì)多種不同的模態(tài)進(jìn)行整合。高密度量子比特芯片技術(shù)同樣具有可觀的增長(zhǎng)潛力。

　　據(jù)了解，量子比特是計(jì)算機(jī)比特的量子版本，是計(jì)算機(jī)中最小的數(shù)據(jù)單元。和傳統(tǒng)的比特一樣，量子比特的編碼信息可以是1或0。但與傳統(tǒng)比特不同的是，量子比特能夠利用量子力學(xué)的概念，完成傳統(tǒng)比特?zé)o法完成的任務(wù)。宋繼強(qiáng)表示，在高密度量子比特芯片中，硅自旋量子位很受業(yè)內(nèi)關(guān)注，其性能方面與超導(dǎo)量子位旗鼓相當(dāng)，但是面積縮小了100萬(wàn)倍。

　　此外，高能效數(shù)據(jù)傳輸也能夠進(jìn)一步提升算力。例如，集成硅光子技術(shù)能夠替代金屬材料為各服務(wù)器節(jié)點(diǎn)提供高帶寬傳輸技術(shù)。該項(xiàng)技術(shù)適用于大規(guī)模圖計(jì)算等連接節(jié)點(diǎn)較多的大型計(jì)算領(lǐng)域，能夠有效提升數(shù)據(jù)傳輸效率。

集成硅光子技術(shù)未來(lái)愿景

　　軟件定義芯片另辟蹊徑

　　很多專家強(qiáng)調(diào)了軟件對(duì)于AI芯片設(shè)計(jì)的重要性，并表示軟件是滿足芯片定制化功能的關(guān)鍵，讓芯片變得更加“智能”，這也是提升算力的關(guān)鍵。

　　“如果把AI比喻成工具，那么軟件就是駕馭工具的能力。通過(guò)軟件編程主要可以從四個(gè)方面更好地駕馭AI功能。第一，分而治之，通過(guò)軟件編程把大問(wèn)題化成小問(wèn)題。第二，循序漸進(jìn)，即用編程解決小問(wèn)題后，在逐步提升能力解決大問(wèn)題。第三，試錯(cuò)迭代，用軟件編程的方式對(duì)技術(shù)進(jìn)行迭代，并不斷修復(fù)程序錯(cuò)誤。第四，異常處理，通過(guò)編程語(yǔ)言來(lái)處理各種異常情況，并掌握正確的發(fā)展方向。”華東師范大學(xué)副校長(zhǎng)周傲英表示。

　　宋繼強(qiáng)也表示，若想讓AI芯片在AI生態(tài)中蓬勃發(fā)展，需要軟件的加持。芯片要與上層操作系統(tǒng)進(jìn)行搭接，并適配不同的垂直軟件棧，才能揮出最大的作用。

　　盡管如今高性能計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力已經(jīng)進(jìn)入到了“E級(jí)”時(shí)代(“E級(jí)”是指每秒可進(jìn)行百億億次數(shù)學(xué)運(yùn)算的超級(jí)計(jì)算)，但人們對(duì)于更高算力的追求從未停滯，這也使得軟件定義芯片的概念愈發(fā)深入人心。

　　“軟件定義芯片才是創(chuàng)新的關(guān)鍵。”清華大學(xué)教授魏少軍表示，“通用”仍然是人工智能芯片的主流架構(gòu)，然而此通用非彼通用，未來(lái)的通用人工智能芯片，需要在通用的基礎(chǔ)上，變得更加“智能”，以滿足各種各樣終端應(yīng)用的定制化需求。而若想讓芯片變得更通用、更智能，可以以應(yīng)用定義軟件，再用軟件定義芯片，保證芯片在具備靈活性的同時(shí)大幅提升效率。這不僅可以滿足各種人工智能應(yīng)用的定制化需求，也能有效增強(qiáng)算力供給。

　　合理分配算力也是關(guān)鍵

　　盡管算力提升的方式多種多樣，但算力分配不均的現(xiàn)象仍存在，如何合理分配算力，成為了產(chǎn)業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。

　　魏少軍提出，由于ChatGPT需要大量算力的堆積，一定程度上帶來(lái)了高校算力緊張。據(jù)了解，ChatGPT的爆火引發(fā)算力需求劇烈擴(kuò)張，本屬于其他AI領(lǐng)域的算力資源被大模型分走，使得研發(fā)能力受到掣肘，加劇了算力的“貧富分化”。

　　有數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT的用戶基數(shù)在今年7月驟降，下降了12%，從17億下跌至15億。可見，AI技術(shù)已經(jīng)從第一階段過(guò)渡到了第二階段，從盲目的算力堆積，到廣大從業(yè)者逐漸趨于理性，并思考如何合理化分配有限的算力資源，使得AI技術(shù)能夠更廣泛地賦能千行百業(yè)。

　　“算力作為AI技術(shù)的動(dòng)能，在采集之前，要更加具有目的性并明確技術(shù)需求，這有助于讓算力流向真正所需要的地方，讓更多真正所需的AI技術(shù)得到發(fā)展。”周傲英說(shuō)。

　　周傲英表示，科技發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)嶄新的階段，即科學(xué)與技術(shù)融合發(fā)展的時(shí)代。此前，是科學(xué)引領(lǐng)著技術(shù)的發(fā)展，而現(xiàn)在是技術(shù)在倒逼著科學(xué)的進(jìn)步。因此，未來(lái)AI技術(shù)的發(fā)展需要產(chǎn)業(yè)發(fā)展、應(yīng)用場(chǎng)景、科技創(chuàng)新三者緊密相連，并且要以產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用的需求帶動(dòng)科技創(chuàng)新的發(fā)展，有效保障算力的合理分配，避免“算力荒”的出現(xiàn)。

　　作者：沈叢　　來(lái)源：中國(guó)電子報(bào)、電子信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng)