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聚焦之江实验室最新动态及媒体关注热点。

作者: 徐画 盛汪淼芷 肖乐  发布日期:2020-09-08

存算一体、类脑计算、高性能计算……这场头脑风暴带你了解智能计算发展前沿

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计算基础设施已成为支撑未来智慧社会发展的核心基础,计算技术在日趋激烈的科技竞争中成为焦点。智能时代来临,存算一体、类脑计算、高性能计算将如何突破算力极限?还有哪些新型计算方式值得期待?9月7日,由之江实验室主办、中国计算机学会协办的智能计算前沿学术论坛正式举行。论坛邀请了清华大学、北京大学、复旦大学和中科院等国内外顶尖高校和科研院所的8位专家学者,围绕各自的研究领域探讨智能计算前沿技术和当下面临的挑战。

大数据时代,计算机的计算能力面临功耗墙、存储墙和摩尔定律接近极限三大难题,现有人工神经网络和脉冲神经网络芯片对算力的提升难以满足大数据计算的需求。“以忆阻器为代表的新原理器件可作为提升算力的解决方案。可以说,这类器件是实现新一代高智能、低功耗神经形态芯片的关键。通过忆阻器存算一体器件与存算一体架构相结合,可以实现计算能效的突破。”之江实验室特聘专家、复旦大学教授刘琦说。

面对人机物三元空间产生的海量数据,类脑计算成为近年来人工智能领域的热门方向。之江实验室类脑计算芯片及系统项目负责人、浙江大学潘纲教授分享了神经拟态计算研究新态势,“当前人工智能主要针对特定任务,缺乏适应动态、复杂的开放式环境和求解通用问题的智能属性。人脑作为自然界中的复杂系统,能够实现感知、运动、思维、智力等各种功能。类脑计算将脑与机连接起来,让大脑智能与计算机的智能优势互补、相互融合,进而实现智能能力的提升。”近日,浙江大学联合之江实验室共同发布我国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机,是类脑计算研究领域的一大突破性进展。

来自中科院计算所的包云岗研究员带来了题为《面向下一代计算的开源芯片与敏捷设计实践》的学术分享。包云岗认为,“人工智能不仅能与人脑产生联系,跟我们所在的城市也有千丝万缕的相似之处。一块芯片的复杂程度不亚于一座城市。在共享环境下,多应用共享硬件会出现无序竞争,进而引起严重性能波动,影响运行效率,如同大城市中常见的‘堵车’现象。”如果将计算机结构视为一个网络结构,利用SDN架构、标签化网络等技术,就能有效解决“堵车”问题,并显著降低芯片设计的人力、EDA、IP成本,加速芯片这一人工智能系统核心部件的研发速度。

在圆桌论坛环节,六位嘉宾围绕“智能时代计算技术面临的挑战与机遇”相关问题展开讨论。刘琦表示,智能社会最重要的是感知万物。在未来,智能计算将针对智能传感发展低功耗、高集成的感知终端设备。从器件角度来说,要发展传感和存算结合的高阶传感器;从集成电路的工艺角度来说,未来异质异构集成和三维封装会更加重要。包云岗指出,“下一代计算机是能够嵌入万物的计算机。如果将计算机芯片嵌入到多种设备,并加上传感器,就可以把物理世界的信息采集传输到数字世界之中,建立数字孪生世界,产生很多新的应用场景,驱动技术加快发展。”

之江实验室装置规划与管理中心的王舒随后分享了自己的观点。她表示,《Data-Centric & Intelligent Computing》报告使人受益匪浅。专家提出“高性能计算应以数据为中心”,将成为高性能计算技术未来发展的大趋势。在这一趋势下,科研人员仍需探索平衡计算效率与编程效率等问题。“我们应当牢牢把握高性能计算发展的趋势,融合实验室相关科研团队的力量,探索创新以数据为核心的高性能计算技术。”

智能机器人研究中心沈方岩就清华大学陈文光教授《张量编程与张量编译器》报告分享了自己的观点,他认为,当前常用的编程接口主要针对神经网络编程,对大模型、非神经网络机器学习算法、数据预处理和后处理以及新型算法的支持不足。张量编程方法及其编译器具有表达简洁、融合数据处理和智能计算等特点,能在一个系统中整合数据处理和人工智能技术,并能表达多种算法、处理数值和非数值类型及表达稀疏和稠密数据。这些优势使张量编程比传统编程在复杂数据处理领域效率更高,极大地加速了人工智能算法相关领域的研究。



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