编者按：7月12日至7月14日，2019年，全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）在深圳举行。这场盛会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）承办，与深圳市人工智能与机器人研究院协办，并获得了深圳市政府的大力支持。作为国内AI和机器人的交流平台，它旨在促进学术界、工业界及投资界的跨领域合作。
AI芯片热潮再次点燃行业火花，自2015年以来，一批初创公司涌现，并由传统巨头、科技企业以及新兴公司共同构成了激烈竞争的市场环境。然而，随着资本寒流和中美贸易摩擦的影响，以及全球半导体市场衰退的挑战，这一领域对落地的需求变得尤为迫切。
在CCF-GAIR 2019 AI芯片专场论坛上，不少重量级嘉宾齐聚讨论前沿技术和落地难题。在演讲中，他们频繁提及软硬融合问题，这背后隐藏着什么秘密？
英特尔夏磊：硬件与软件必须并进
英特尔是全球领先的半导体制造商，其首席工程师夏磊以《异构统一》为主题发表演讲。他强调，在数据中心时代背景下，无论是大数据还是AI技术，都需要专业设计方案来应对不同类型数据的问题。英特尔通过提供多种架构组合、采用先进封装技术和光速互连，以此实现超异构计算理念。此外，他们推出了DL Boost加速指令集，以软硬结合提升性能，在某些场景甚至超越了GPU加速器。
目前，这种软硬结合已成功应用于实际项目，如与美的一合作，将AI用于缺陷检测，提高产品质量控制能力。对于英特尔而言，“异构”代表着针对不同的需求定制解决方案，而“统一”则意味着开发人员不需学习不同平台便能使用同一套工具。这就是OneAPI策略得以实施之处，即推动软件通用化标准化，为四种不同加速方案提供一个软件平台和工具集，使开发更加便捷。
黄畅：追求极致效能比
地平线联合创始人兼副总裁黄畅带来了《打造极致效能AI计算平台》的分享，他指出，大规模数据处理给能源消耗带来了巨大压力。黄畅强调算法优化要兼顾灵活性与通用性，并追求极高效能比。他认为这不仅限于算法或架构，还包括编译器等延伸工作，比如未来重要场景中的关键算法探索。
他还提到地平线正在努力预测哪些算法将成为主流，从而将这些趋势融入到其设计中，让未来可能成为主流最有效算法早日融入计算架构。这也是他们提出“Journey Together”的公司战略——打造面向产业界通用的AI应用平台，使客户能够更好更早享受到AI技术成果。
包云岗：弥补性能差距有两条路径
中科院计算所研究员包云岗在《敏捷开发方法与开源芯片生态》的主题演讲中分析了今天软件与硬件间巨大的性能差异。他认为这个差距可以通过雇佣高水平程序员写出优质代码或者让硬件进行加速来弥补，但第一种方式有限第二种存在成本问题。
他提出了两个思路来解决这一问题。一是雇用更多优秀程序员；二是在硬件上进行改善，如创建专门体系结构。但这样的体系结构需要成本较高且时间长才能实现。而如果我们可以像做软件那样协作开发芯片，那么未来的可能性就很明确——每个月都有新的更新，可以使软硬共存更加紧密。
包云岗还强调当前开源生态系统包括开源指令集IP、开放EDA工具链以及仿真/模拟等四个要素。他希望打开当前死锁状态，即由于成本过高导致企业不愿意开源，而消费者只能购买昂贵且不可信赖的IP，再次验证其可靠性增加风险并投入大量资源时才发现无法降低风险。
朱澄宇：边缘计算得益于软-hard融合
深聪智能CTO朱澄宇谈到了端侧专用芯片如何成为理想载体。他认为语音识别技术发展趋势自然匹配IoT时代，这将是未来十年的增长重点之一。在移植复杂算法至各类设备时，他建议直接研发自己的专属芯片，以形成闭环从而增强生态系统建设能力。这正是思必驰成立专注于芯片研发的事业单位之后采取行动的一部分，其目的是为了解决移植过程中的各种限制，最终达到最佳效果。
综上所述，每位嘉宾都从自身角度阐述了为什么在探讨AI芯片落地时软-hard融合被广泛关注。它们揭示了这一领域内创新发展潜力的多方面实践，同时也展现了一系列跨学科合作模式，对未来的行业格局产生深远影响。
