AI芯片的未来密码：揭秘2019年的六大关键词与2020年的四大趋势背后的半导体之谜
在过去的一年里，两位图灵奖得主John L. Hennessy和David A. Patterson展望了未来十年将是计算机体系架构领域的“新的黄金十年”。这一时期，架构创新、小芯片获得了更多关注，从初创公司到巨头公司，从终端到云端，都有AI芯片相继推出。然而，大多数面临着落地难题。
回顾2019年的AI芯片发展，我们发现6个关键词贯穿其中：架构创新、专用芯片、Chiplet技术、软硬融合以及内存墙挑战。这6个关键词为我们提供了理解这一新兴领域的重要线索。
展望2020年的AI芯片市场，我们不容忽视4大趋势：通用加专用的异构系统、边缘计算、大数据分析以及人工智能算法的不断演进。
让我们深入探讨这6个关键词及其背后对未来的影响：
架构创新
两位图灵奖得主认为，未来十年将会看到比过去50年更大的架构优化和提升。例如，耐能发布了一款具有可重组设计物联网专用AI SoC，该设计能够满足语音和视觉需求。此外，探境科技推出了SFA，这是一种以存储调度为核心的计算架构，可以实现更高能效比并支持任意神经网络。
专用芯片
AI芯片往往是为了特定应用而设计，如NPU（神经处理单元），这些单元能够显著提高性能和效率。不过随着时间的推移，这些专用的加速器可能会逐渐被通用的处理器所取代，因为它们能够适应更多种类的任务。
Chiplet技术
Chiplet是一种新型IP重用模式，它允许通过先进集成技术封装不同的裸板来创建一个完整SoC。这使得对于不同功能要求非常灵活，并且可以根据需要轻松添加或删除部分模块，以适应不同场景下的需求。
软硬融合
随着异构系统变得越来越普遍，对于编程复杂性的挑战也日益明显。因此，有必要开发全新的软件平台或编程语言，如英特尔提出的oneAPI，以及基于标准跨架构语言DPC++。这些解决方案旨在简化跨不同计算架构应用开发工作，并确保最佳性能匹配。
内存墙挑战
AI算法对内存访问速度极其敏感，因此如何有效利用内存成为一个重大问题。在2019年，一些公司开始采用特殊设计来解决这个问题，比如使用闪存作为数据传输媒介，同时进行高速数据处理，这样做可以降低延迟并提高效率。
最后，让我们思考2020年的四大趋势：
通用加专用的异構系統
边缘計算（Edge Computing）
大數據分析（Big Data Analytics）
人工智慧算法演進
这些趋势预示着未来的方向，将带动整个行业向前发展，同时也给予研发者新的希望去克服现有的难题，为人们带来更加便捷、高效的人工智能服务。
