原標題：後摩爾時期，計算形態與設計自動化將何去何從？
在後摩爾時代下，我國的計算相關行業對於人工智慧、大數據應用中的關鍵性數學問題和晶片技術的發展，有著更迫切、更緊迫的需求。
新興的集成電路技術面臨著哪些機遇和調整？後摩爾時代下的計算機系統結構如何？下一代人工智慧的發展將如何發展？人工智慧應用的落地與開放情況如何？
1月10日，由首都師範大學交叉科學研究院與計算機學會(CCF)集成電路設計專業組聯合主辦、CCF 集成電路設計專業組教育工作組協辦的京區青年學者「後摩爾時期的計算形態與設計自動化」論壇在線上舉辦。來自北京大學、中國科學院、北京航空航天大學、清華大學、首都師範大學的專家、學者共同探討了後摩爾時期，計算形態與設計自動化將何去何從？
存內計算是緩解瓶頸的有效途徑之一
在北京大學信息科學技術學院長聘副教授、高能效計算與應用中心任副主任羅國傑看來，基於RRAM等新型非易失性存儲的存內計算是解決馮諾伊曼瓶頸的可行途徑。「面向存內計算的自動綜合和映射技術。針對RRAM狀態邏輯的綜合流程，設計高面積利用率的自動化綜合流程，通過減少原始輸入和中間變量帶來的面積開銷，流程相對已有工作提高33%的面積利用率和1.43倍的吞吐量。」羅國傑說。
人工智慧時代對計算能力以及效率的需求大大提高，傳統的基於存儲分層的計算機體系結構在處理大數據應用時呈現出計算訪存比低、緩存命中率低的特點，也就是常說的「馮諾依曼瓶頸」。為了緩解「馮諾依曼瓶頸」，新型計算機架構 「存內計算」或者說「存算一體」將計算與存儲在空間上合二為一，有效減少了數據通信帶來的能量消耗。對此，北京大學人工智慧研究院的助理教授燕博南認為，新興非易失存儲器(比如憶阻器)更是能夠便捷地實現存內計算處理器。
「現有的存算一體電路和架構多數都是專用設計，缺乏通用性。」中國科學院計算技術研究所副研究員陳曉明說，其課題組在提高存算一體通用性方面，利用新型非易失器件能同時實現存儲單元和開關單元的器件級特性，構建功能可配置的存算一體電路和架構，從而對不同的應用，可以更靈活地進行存算資源的配置。
使用開源軟體對教學科研有重要意義
當前，智慧財產權保護在全球範圍內受到廣泛重視。然而，很多時候，一些跨國科技企業會利用技術先發優勢來追求更高的壟斷利潤，從而阻礙技術創新。為了平衡智慧財產權保護和技術創新，上世紀80年代IT界開始了轟轟烈烈的自由軟體運動。
「近年來，開源理念逐漸覆蓋硬體領域。使用開源EDA軟體的開源晶片設計對於計算機硬體領域的教學科研工作有著重要意義。」中國科學院大學教授沈海華說。
「以『後摩爾時期』晶片設計教育為背景，以計算機系統能力培養為出發點，中國科學院大學本科生『計算機組成原理』課程以及『一生一芯』計劃探索出了開源處理器敏捷開發驗證環境平臺、實踐教學方法，取得了顯著的教學效果。」中國科學院計算技術研究所高級工程師張科介紹。
神經網絡技術是機器學習的核心技術
近年來，圖神經網絡方法在金融欺詐檢測問題上取得了顯著進展。「針對金融欺詐檢測中的類別不平衡問題，專門針對類別不平衡問題設計的圖神經網絡具有更優效果。但其更為複雜的計算會導致在大規模金融行為圖上的計算效率低下。我們期待對圖神經網絡加速的硬體技術的出現。」中國科學院計算技術研究所副研究員敖翔說。
北京航空航天大學計算機學院副教授楊建磊對他們「稀疏神經網絡訓練加速技術研究」方面開展的工作進行了分享。
隨著5G通信與物聯網技術的成熟，智聯網(AIoT) 時代即將來臨。「在未來 AIoT場景中強大的雲端能力將虛擬化下沉到終端，邊緣終端設備將呈現爆發式增長。邊緣計算能夠有效解決由以云為中心的計算引起的大量數據傳輸和隱私問題，然而日益複雜的神經網絡給計算能力和能源受限的邊緣設備帶來了新的挑戰，如何實現高能效神經網絡計算架構成為學術界和工業界關注的熱點問題。卷積神經網絡CNN和遞歸神經網絡RNN是邊緣設備上機器學習應用的核心技術。」首都師範大學信息工程學院科研副院長、研究員王晶說。
當日，論壇邀請到的12位專家分別進行了報告線上直播觀看論壇的觀眾人數的達到論壇還圍繞著「新興集成電路技術的機遇和調整」、「人工智慧應用的落地與開放情況」、「新興融合計算智能架構及軟硬體協同設計」、「智能晶片及系統設計與實踐」四個主題進行了報告和學術分享。線上直播觀看論壇的觀眾人數的達到1100多人，參加會議的學者達51人。論壇受到業界學者的關注，杜克大學的陳怡然教授等學者在線上與演講嘉賓討論。
專家表示，論壇為不同學科領域的學者搭建了交流平臺，加強了信息、數理以及計算機等多學科學者的溝通。「論壇報告人的報告體現了後摩爾時期的計算形態將以交叉融合的方式進行演進：器件、架構和應用算法之間的交叉融合；基礎數學、計算機、材料等多學科的交叉融合；教育、科學研究和產業實踐之間的交叉融合。」首都師範大學交叉科學研究院副研究員李冰說。
（文章來源：科技日報）
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