清華大學尹首一：《以架構創(chuàng)新，突破算力“卡脖子”問題》的主題演講

7月13日至14日，中國集成電路設計創(chuàng)新大會暨IC應用博覽會（ICDIA 2023）在無錫太湖國際博覽中心隆重召開。在大會高峰論壇上，清華大學集成電路學院副院長尹首一教授發(fā)表了名為《以架構創(chuàng)新，突破算力“卡脖子”問題》的主題演講，指出算力是數(shù)字經(jīng)濟時代的核心生產(chǎn)力，但卻面臨嚴重的“卡脖子”問題。而國內(nèi)要實現(xiàn)算力突破，主要有五條創(chuàng)新路徑。同時，無論采用先進集成還是采用先進架構設計技術，都離不開架構上的創(chuàng)新。

尹首一表示，隨著數(shù)據(jù)需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，算力已經(jīng)成為近幾年業(yè)界非常關注的話題，并且被視為數(shù)字經(jīng)濟時代的核心生產(chǎn)力。據(jù)IDC的統(tǒng)計，國家計算力指數(shù)與GDP發(fā)展呈正相關趨勢，算力指數(shù)每增長1個百分點，國家數(shù)字經(jīng)濟和GDP將分別增長3.5%和1.8%。而到2026年，整個算力需求最迫切的五個行業(yè)分別是互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信和制造，尤其是隨著ChatGPT人工智能大模型席卷全球，更加引發(fā)了算力需求的大爆炸。

但現(xiàn)在的客觀情況是國家算力供給面臨著嚴重的“卡脖子”問題，即美國限制高算力芯片對華出口，而且可能進一步收緊出口限制。歸根結底其動機要限制中國得高算力芯片、數(shù)字經(jīng)濟和人工智能等方面的發(fā)展。尹首一指出，“中國要自己做高算力芯片正面臨雙重‘工藝墻’，第一是在迫切的算力需求下，芯片制造工藝逼近物理極限帶來的技術升級限制；第二道‘工藝墻’來自國際封鎖，這將導致國內(nèi)業(yè)界要持續(xù)提升芯片算力會遭遇很大困難?！?/p>

要實現(xiàn)算力突圍，滿足人工智能、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對算力的需求，路在何方？尹首一認為，可以將算力看成三個因子的乘積：晶體管密度×芯片面積×算力/晶體管，它們分別與制造工藝、***口徑、芯片計算架構有關。而在當前國際產(chǎn)業(yè)環(huán)境下，需要重新審視芯片算力公式，在可獲取的低世代成熟工藝下去尋找持續(xù)提升算力的新途徑，其中包括在芯片面積上探索先進集成技術和先進封裝技術發(fā)展的可能性，以及在算力方面更加聚焦新型計算架構。

基于對算力公式的分析，尹首一進一步稱，在當前算力受限的情況下，國內(nèi)仍然能夠?qū)ふ页掷m(xù)提升芯片算力的空間?！拔覀冇萌S空間表達未來芯片算力提升的路徑，其中的三個軸分別是計算架構、三維集成和二維擴展。常言道，‘他山之石，可以攻玉’，我們把最近幾年國際上在高算力芯片進展方面發(fā)布的每一顆芯片，放進這個坐標系里并找到確定性位置，然后統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)我們在高算力芯片發(fā)展中的不同嘗試可以歸結為幾條不同的創(chuàng)新路徑?！?/p>

第一條創(chuàng)新路徑是數(shù)據(jù)流芯片，即在計算架構層面通過架構改進提升芯片性能，實現(xiàn)算力系統(tǒng)級的優(yōu)化提升；第二條路徑是可重構芯片，這是因為可重構計算比較靈活，可以重復利用；第三條路徑是存算一體，通過將計算跟存儲結合起來，提升芯片整體算力；第四條路徑是將晶圓級芯片持續(xù)做大，提升芯片面積必然能進一步提升算力。第五條路徑是三維芯片，通過把各種芯片堆疊起來拓展性能和技術，豐富的選擇將帶來很多能力提升的可能性。

“通過五種不同創(chuàng)新路徑可以看出，提升算力除了技術路徑以外還有多種工具選擇，而這些工具怎么組合是未來實現(xiàn)算力拓展的關鍵?！币滓槐硎?，在這些創(chuàng)新路徑之外，還可以進一步提升算力的突破點還包括，集成不同的架構和三維集成，集成三維集成和晶圓級芯片，以及集成存算一體技術、晶圓級芯片和三維芯片集成等，不同組合會碰撞出不同火花。

尹首一總結道，基于當前國際上新技術的進展，路徑創(chuàng)新將是突破“卡脖子”問題的關鍵手段。只有通過技術創(chuàng)新、路徑創(chuàng)新，才有可能實現(xiàn)算力突破。如今，隨著人工智能應用帶來了新技術和新架構優(yōu)化的可能性，計算架構+集成架構的聯(lián)合創(chuàng)新，將有機會重塑芯片算力提升空間?！爸袊?a target="_blank">信息產(chǎn)業(yè)高度發(fā)達，算力應用領域在全是最豐富，同時技術創(chuàng)新路徑也是最全面的。通過應用領域的支撐和路徑創(chuàng)新，中國的高算力芯片最終一定能夠取得突破?！?/p>