超越极限！探索AI算力增长新拐点！科学峰会｜计算机科学-人工智能与芯片 #2024未来科学大奖周

科技 2024-10-26 18:32 北京

近年来，人工智能也正在逐渐成为新质生产力的引擎之一，在“无芯片不AI”的背景下，人工智能与芯片相互促进，二者之间的关系密不可分。

11月2日，2024未来科学大奖周-科学峰会期间将举办【计算机科学专场 – 人工智能】专场。届时，将由香港科技大学讲座教授、国际计算机学会（ACM）和电气与电子工程师协会（IEEE）会士、美国科学促进会（AAAS）会士、2024未来科学大奖周程序委员会委员谢源领衔，邀请苏黎世联邦理工学院计算机科学教授Onur MUTLU，美国超威半导体公司（AMD）Senior Fellow Gabriel LOH，清华大学电子工程系教授、系主任汪玉，香港大学人工智能讲座教授、同心基金数据科学研究院首任院长、计算与数据科学学院首届总监马毅共同展开学术分享与探讨。

Onur MUTLU：探索以内存为中心的计算，重塑计算系统设计

随着对人工智能实时数据分析需求的激增，单纯依靠CPU来集中处理如此庞大的计算任务可能并非最佳策略。而当前设计计算系统的方式存在严重问题，尽管数据集不断增长，且处理复杂度日益提高，但真正进行计算的组件仅占系统的一小部分。超过98%的部分用于存储、控制和数据传输，而用于处理数据的处理器仅占很小一部分。

我们的系统设计过度集中在处理器上。处理器是核心，所有数据都必须传输到处理器才能进行计算。而存储系统、内存系统和互联设备都是被动组件，无法有效参与计算过程。当数据在处理器、内存或存储子系统之间频繁传输时，这就会形成严重的瓶颈。

本次活动中，苏黎世联邦理工学院计算机科学教授，国际计算机学会（ACM）和电气与电子工程师协会（IEEE）会士，欧洲科学院院士Onur MUTLU，将以《以内存为中心的计算》为题，分享其与团队在解决计算系统设计方式、处理器过度集中，数据传输等问题上所做出的探索与研究。

Gabriel LOH：后摩尔时代，芯片与算法算力创新

随着半导体工艺制程的不断逼近物理极限，以及制程微缩带来的成本不经济性，摩尔定律逐渐失效，整个算力产业进入后摩尔时代。

而应对摩尔定律失效有几个方法，包括新器件、新工艺、新架构和新方法。新器件可以使用新的材料来制作相关的器件；新工艺是在现有的晶体管层面上研制其他各种工艺手段，以实现新晶体管的制造；新架构包括存算、感算以及拟态计算；新方法是在领域和软件定义方面，制定新的定义。

本次活动中，美国超威半导体公司（AMD）Senior Fellow，国际计算机学会（ACM）和电气与电子工程师协会（IEEE）会士Gabriel LOH，将以《在后摩尔时代提供人工智能算力》为题，分享其与团队在“AI芯片创新设计”“AI算法算力需求”“AI算力基础设施建设”等方面的探索与发现。

汪玉：AI 2.0挑战，探索节能电路与系统设计的算力与能效革新

进入生成式 AI 时代后，应用侧日益高涨的服务需求给基础设施的算力规模提出了巨大的挑战。与此同时，不断扩张的计算设施对能源供应和生态环境的压力也在飞速增长，迫使产业采取多种手段提升从芯片到集群，再到整个数据中心生态的能耗效率。SemiAnalysis 不久前发布的一篇报告指出，能耗水平将成为 AI 计算产业的核心竞争力要素，对整个产业的发展起到关键作用。

清华大学电子工程系教授、系主任，电气与电子工程师协会（IEEE）会士汪玉教授长期从事智能芯片、高能效电路与系统研究，主要面向并行电路分析、低功耗系统设计方法、特定应用的硬件计算、MPSOC 的片上通信/控制策略等方面。近年来，汪玉教授与其团队的研究目标瞄准计算能量效率的提升。

本场活动中，汪玉教授将以《面向AI 2.0时代的节能电路和系统设计》为题进行主旨演讲，分享其在“软硬件协同优化”“AI 2.0 时代的算力生态建设”“算力和能源的联合优化” 等方面做出的探索与研究。

马毅：如何理解智能的本质？

在人工智能的快速发展中，我们见证了从简单的自动化工具到复杂的智能系统的演变。随着深度学习技术的突破，大模型如GPT系列已经能够执行从文本生成到图像识别等多样化任务。然而，这些模型虽然在功能上取得了显著进展，但其内部工作机制往往被视为黑箱，缺乏透明度和可解释性。

香港大学人工智能讲座教授、同心基金数据科学研究院首任院长、计算与数据科学学院首届总监，美国计算机学会会士（ACM Fellow）、电气与电子工程师协会会士（IEEE Fellow）和工业与应用数学学会会士（SIAM Fellow）马毅教授，以其独到的见解和深入的研究，填补研究的空白。他提出了白盒模型的概念，旨在提高模型的可解释性，同时探索智能的本质。

本场活动中，马毅教授将以《追寻智能的本质》为题进行主旨演讲，围绕“黑盒模型的局限与白盒模型的探索”“AI系统的透明度和可解释性”“智能理论在学术界与工业界的合作与挑战” 等方面做出的探索与研究。

*温馨提示: 如无法亲临现场参与这场科学盛宴，别担心！留下你的科学问题，就有机会获得我们科学界巨擘的亲自解答。快来参与吧，让您的好奇心与科学大咖的智慧碰撞出精彩的火花！

参考及部分引用资料：

https://mp.weixin.qq.com/s/SFzczoho3qm9k1jDg6YkyA

https://mp.weixin.qq.com/s/RW6lISCDPBO9aW6RPBo4Qg

https://new.qq.com/rain/a/20240712A04O8800

https://blog.csdn.net/kunpengtingting/article/details/140182741

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