秋季学期学术讲座

　　课程培养/学术报告

　　2024-2025

　　2024年12月15日下午，上海交通大学电子信息与电气工程学院工程教育中心邀请到了上海交通大学教授、副院长贺光辉院长为同学们开展学术讲座。围绕《人工智能芯片技术发展与挑战》这一主题，贺院长为MEM同学带来了精彩纷呈的分享。讲座由工程教育中心主任齐开悦主持。

　　主讲人介绍

　　贺光辉，上海交通大学教授、副院长，入选教育部重点人才计划特聘教授，荣获中国仿真学会创新技术奖一等奖、北京市技术发明二等奖、国家级教学成果二等奖及上海市教学成果特等奖等多项殊荣。其主要研究方向包括高能效智能计算和信号处理芯片架构、Chiplet异构集成技术及在智能驾驶中的应用。

　　01

　　AI计算发展

　　贺院长首先回顾了AI计算的发展历程，从1.0计算智能时代到4.0具身智能时代，AI算力引擎始终扮演着关键角色。他提到，随着AI算法从CNN演进到Transformer，AI计算模型的表征能力显著增强，计算量也随之急剧增加。Transformer模型的计算量是RNN/CNN模型的近100倍，这对芯片的设计提出了更高的要求，既要注重算力提升，也要注重可编程性的增强，以更好地支持最新的网络架构。

　　02

　　AI芯片发展

　　贺院长向同学们详细介绍了专用AI处理器、GPGPU和数据流架构三类AI芯片的发展现状。他从能效、可编程性、工具链、通用性和可扩展性等多个角度，深入剖析了这三类AI芯片的优缺点及应用场景。此外，贺院长还分享了三类AI芯片的代表产品架构，如专用AI处理器中的Baidu昆仑、高通AI100，GPGPU中的Nvidia H100、壁仭BR100，以及数据流架构的SambaNova SN10 RDU。理论与实践相结合的讲解方式，让同学们对AI芯片的发展有了深刻的认识。

　　03

　　AI芯片挑战

　　随着AI算法的快速迭代，AI芯片的设计也面临着诸多挑战，如通用性、性能、功耗等问题。针对这些挑战，贺院长带领同学们从数据表示方法、核心运算方式、存储结构设计和软硬件协同设计优化等方面进行了深入探讨。通过Chiplet示例的学习，同学们了解了并行处理、折叠、脉动阵列、随机计算、新型存储器件等电路级技术，以及量化、稀疏化、层次化的存储设计、片上网络等架构级技术在人工智能芯片设计中的应用。

　　04

　　面向智驾的AI计算架构

　　智能驾驶分为L1级辅助驾驶、L2级部分自动驾驶、L3级有条件的自动驾驶和L4级高度的自动驾驶四个等级。贺院长指出，多模态和算力需求是高阶自动驾驶的关键。数据闭环、大算力和软硬件协同是智驾芯片的发展趋势。他向同学们介绍了众多现有智驾芯片的优势与不足，并特别展示了原生领域通用高阶AI Soc芯片R1。这款芯片是大模型时代的第一颗原生具身智能芯片，具备图灵完备的通用可编程计算引擎和完善的异构协同计算配置，是数据闭环定义的高阶智能芯片。

　　05

　　交流互动，启迪思维

　　讲座接近尾声时，同学们的热情依然不减，积极提问。贺院长以深入浅出的方式逐一解答，使同学们受益匪浅。此次讲座拓宽了同学们的知识视野，让大家深刻理解了人工智能芯片技术的发展与挑战，以及其在智能驾驶领域的广泛应用。同学们深受启发，必将把所学应用到未来的学习和工作中，努力为推动科技事业的创新发展贡献自己的力量。

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　　编辑：包秋辰

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