南京大学电子信息创新创业系列讲座新型智能计算方法及芯片简介

　　讲座简介

　　2019年10月18日18点30分，在南京大学基础实验楼丙区409，我们邀请到了南京大学电子科学与工程学院的潘红兵教授做名为“新型智能计算方法及芯片简介”的讲座。讲座吸引了各年级学生的参与。除线下外，本次讲座也开通了线上直播。

　　讲座开始

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　　潘教授首先以工智能驱动力及瓶颈引入讲座的主题。近年来，海量数据，深度学习算法，集成电路的发展为人工智能技术的广泛应用提供了基础条件。但是，经典计算机芯片的计算能效限制了人工智能的进一步发展，经典计算机系统面临的问题亟待解决。

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　　在介绍计算方法前，潘教授首先介绍了一些经典计算的数学基础，如布尔代数。并列举了一些与之相关的重要人物、事迹，如香农利用布尔代数分析并优化开关电路，冯诺依曼提出了沿用至今的经典计算机架构架构---即冯诺依曼架构。此外，潘教授还介绍了如英伟达，ARM等芯片行业内最为重要的企业，由此引出各种类型的计算芯片与特性。

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　　随后，潘教授着重讲述了经典计算的极限，所谓的冯诺依曼瓶颈。尽管近年来，片上存储/运算单元比例得到提高，然而无法满足诸如人工智能，可穿戴设备，物联网等新兴应用场景对更高能效，更高计算力，更低功耗的硬件处理系统日益增长的需求。

　　为克服经典架构的瓶颈，目前潜在的超越经典计算技术包括有:类脑计算-基于忆阻器；类脑芯片-基于异步电路以及量子计算计算等。尽管近年来许多企业、组织有过此类尝试，譬如IBM的 TrueNorth，尽管其引入了神经元模型等思路，但从应用实例对比来看计算能力仅仅比GPU只提升了3倍，而存储单元占有巨大面积，本质上并没有突破冯诺依曼瓶颈半岛bandao体育。

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　　此外，为让同学们对行业有比较清晰的认知，潘教授还介绍了譬如人工智能视觉系统硬件现状、存算一体技术研究、人工智能芯片技术研究现状、OPU感存算一体芯片等内容。讲座临近尾声时，潘教授向同学们分享了对于VPS-OPU技术的展望，并列举了不少实验室已经落地或是进行中的项目。

　　THE END

　　最后的提问环节中，同学们踊跃发言，向潘教授提出了不少问题，都得到了教授细心的回复，希望借助此次讲座，同学们对于智能计算及芯片等前沿技术有了更加清晰的认知，提升视野的广度与深度。

　　图文：张志俭 陈原

　　美编：南大电子实验中心

　　责编：张志俭

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