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　　随着人工智能技术的快速发展ღ◈，对计算能力的需求日益增长ღ◈，传统计算架构已无法满足需求ღ◈，因此新型人工智能芯片应运而生并不断迭代升级ღ◈。对2024年人工智能芯片技术领域的主要发展动向进行了综合评述ღ◈。首先介绍推动人工智能芯片技术发展的主要举措ღ◈，随后探讨了人工智能芯片技术的发展现状ღ◈，最后展望了人工智能芯片技术的未来发展趋势ღ◈。综述表明ღ◈，构建技术及产业联盟ღ◈、持续加大投资力度ღ◈，成为当前人工智能芯片技术与产业发展的重要推动力ღ◈；以光子芯片为代表的新型人工智能芯片ღ◈、新型材料（例如仿生仿脑材料）在人工智能芯片中的应用ღ◈、人工智能技术赋能人工智能芯片设计与制备ღ◈，是当前人工智能芯片技术的发展重点ღ◈；从应用场景与需求出发ღ◈，人工智能芯片技术已经呈现出向高容量密度ღ◈、低功耗ღ◈、高定制集成等方向发展的趋势ღ◈。

　　人工智能芯片ღ◈，是一种专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的硬件ღ◈，又被称为人工智能加速器或计算卡ღ◈。当前ღ◈，人工智能技术的高速发展对人工智能芯片提出了新的需求ღ◈：以深度学习算法为核心的人工智能技术的训练和推理需要处理海量数据ღ◈，然而传统计算架构无法有效支撑当前人工智能应用对大规模计算的需求［1-2］ღ◈，因此ღ◈，旨在更好地适应数据流式处理模式从而优化计算效率ღ◈、全新架构的人工智能芯片应运而生并不断迭代升级ღ◈。随着人工智能芯片技术的发展ღ◈，新的设计方法和计算架构不断涌现ღ◈，也在一定程度上推动了整个半导体产业的进步ღ◈。

　　美欧等国家地区尝试通过构建技术及产业联盟ღ◈、持续加大投资力度等多重手段ღ◈，谋求巩固其在人工智能芯片技术领域的竞争力ღ◈，从而强化其在全球人工智能产业的竞争力ღ◈。

　　高度重视产业链完整与安全ღ◈，通过大力推动产业同盟建设ღ◈，以凸显集群效应ღ◈，来提升芯片供应链的自给率ღ◈。美商务部2月指出ღ◈，美应持续加大对人工智能芯片等半导体制造业的投资力度ღ◈，旨在重塑其在全球范围内的领导地位ღ◈，并满足人工智能技术发展的需求ღ◈，为此有可能需要出台《芯片法案2.0》［3］ღ◈，助力美建立新的人工智能芯片代工厂和半导体创业企业ღ◈。为此ღ◈，7月ღ◈，美国务院和美洲开发银行启动了“西半球半导体倡议”ღ◈，寻求在拉美地区建立人工智能芯片产业同盟［4］ღ◈，以提高主要伙伴国家（墨西哥ღ◈、巴拿马和哥斯达黎加等）的半导体组装ღ◈、测试和封装能力ღ◈，以期减少对亚洲地区的依赖ღ◈，并在美洲地区完成美国芯片的封装工作ღ◈。该计划将促进公私合作伙伴关系的建立ღ◈，并遵循经济合作与发展组织的建议ღ◈，以发展这些国家的半导体产业生态系统ღ◈。据透露ღ◈，该计划的首批项目将在墨西哥ღ◈、巴拿马和哥斯达黎加启动ღ◈，后续将扩展至美洲其他国家和地区ღ◈。1月ღ◈，作为全球半导体制造行业主要国家地区之一的韩国拟定了至2047年在首尔南部地区打造全球最大半导体产业集群的计划［5］ღ◈，其目的是为了进一步巩固该国在全球芯片产业中的领先地位ღ◈。目前该集群已经包含了19家生产工厂和2家研究机构ღ◈；预计到2047年ღ◈，该集群将新增13家生产工厂和3家研究机构ღ◈，其中包括三星电子和SK海力士的622万亿韩元（折合约4714亿美元）的投资项目ღ◈。为了保障这一超大规模产业集群的顺利发展ღ◈，韩国政府将致力于推动供应链的自给自足ღ◈，设定了到2030年实现关键材料ღ◈、零部件和设备50%自给自足的目标ღ◈。

　　为应对外部竞争压力ღ◈，部分全球人工智能巨头企业正在构建技术联盟ღ◈。例如ღ◈，5月ღ◈，美国英特尔ღ◈、谷歌ღ◈、微软ღ◈、META等八家科技企业联合组建名为“超加速器链接（Ultra Accelerator Linkღ◈，UALink）”的推广联盟［6］ღ◈，该联盟的宗旨是引领数据中心内人工智能芯片连接组件的技术发展三人大战波多野结衣ღ◈，同时也为了应对美国英伟达公司在全球人工智能芯片领域一家独大的局面ღ◈。该联盟致力于制定开放性行业标准ღ◈，以促进人工智能加速器之间的顺畅通信ღ◈，为数据中心的纵向扩展人工智能系统链接推进高速和低延迟通信三人大战波多野结衣ღ◈，从而提高处理人工智能任务海量数据的能力ღ◈。其中九州ku游官网ღ◈，UALink 1.0规范预计将向联盟成员企业提供ღ◈。最终ღ◈，该联盟期望使系统人工智能芯片设备制造商ღ◈、相关行业从业人员和系统集成商能够为其人工智能连接的数据中心创建一个更容易集成ღ◈、更大灵活性和可扩展性的途径ღ◈。

　　通过在人工智能芯片领域的持续性投资ღ◈，不仅能够满足对人工智能芯片持续增长的需求ღ◈，而且额外的资金支持将使得更多的企业能够继续开展人工智能算法和服务的研发ღ◈。截至7月ღ◈，美已承诺向半导体及电子产业投资3950亿美元［7］ღ◈。自《芯片与科学法案（The CHIPS Act）》签署实施以来ღ◈，美国商务部已批准多笔资金ღ◈，以促进半导体技术的研发与生产ღ◈。这些公共投资也激发了私营企业的投资热情ღ◈，共同推动了半导体及电子行业的发展三人大战波多野结衣ღ◈。例如ღ◈，1月起ღ◈，全球生成式人工智能领军科研企业ღ◈、美国OpenAI公司持续与全球范围内的投资者进行接洽ღ◈，实施一项旨在推动人工智能芯片全球制造的大规模投资计划ღ◈，以期筹集高达数十亿美元的资金［8］ღ◈，与全球顶尖的芯片制造商（潜在的合作伙伴包括英特尔ღ◈、台积电和三星电子等企业）携手合作ღ◈，建立一个半导体芯片制造工厂网络ღ◈。目前OpenAI公司已与数家大型潜在投资者展开对话ღ◈，合作伙伴包括总部位于阿布扎比的G42公司以及软银集团等ღ◈。

　　美ღ◈、欧ღ◈、韩等全球人工智能芯片领军国家和地区ღ◈，期待通过投资方式来谋求或巩固行业领导地位ღ◈。7月ღ◈，美DARPA宣布与得克萨斯大学奥斯汀分校建立一项为期5年ღ◈、资金投入达14亿美元的合作伙伴关系ღ◈，旨在共同创建美国首个先进微电子制造中心［9］ღ◈，以促进美国本土微电子制造业的发展ღ◈，并实现未来芯片的快速原型设计ღ◈。作为“下一代微电子制造计划”的一部分ღ◈，该研究中心将聚焦于三维异构集成微系统的研究ღ◈，旨在为美国军事部门研发新一代的芯粒技术等ღ◈，其首要任务是建立一个位于美国本土ღ◈、开放的3DHI微系统原型设计和试验线制造中心ღ◈。该项目计划分为两个阶段实施ღ◈，其中第一阶段将着重于构建基础能力和基础设施ღ◈，第二阶段则将正式启动制造工作ღ◈。5月ღ◈，依托《欧洲芯片法案》ღ◈，欧盟委员会宣布已经以直接财政拨款的形式向意法半导体公司投资20亿欧元［10］ღ◈，支持该公司在意大利建立一家碳化硅芯片制造厂九州ku游官网ღ◈。此举旨在提升欧洲在半导体技术领域的供应链安全ღ◈、产业韧性和数字主权ღ◈。据悉ღ◈，该芯片制造厂的总投资预计将达到约50亿欧元ღ◈，主要用于开发基于200毫米直径晶圆的高性能SiC芯片的生产技术ღ◈，预计到2032年将达到满负荷运行状态ღ◈。5月ღ◈，为了保持在芯片设计和制造等领域的领先地位ღ◈，韩国总统府宣布了一项总额达26万亿韩元（折合约190亿美元）的人工智能芯片及半导体产业支持计划［11］ღ◈。该计划涵盖了17万亿韩元（折合约119亿美元）的财政补贴和税收减免ღ◈，针对特定投资提供支持ღ◈，并计划将原定于2024年底到期的半导体产业税收优惠政策予以延期ღ◈。一直以来ღ◈，韩国的半导体产业投资主要由三星ღ◈、SK等私营企业主导ღ◈，但是在人工智能芯片设计和代工芯片制造等领域已经落后于一些竞争对手ღ◈，因此韩国政府正在采取更为积极的干预措施来扭转被动局面ღ◈。

　　近来ღ◈，以光子人工智能芯片为代表的新型芯片作为最新研发热点ღ◈，在高速通信与并行计算领域取得技术突破ღ◈；新型材料（例如仿生仿脑材料）的开发ღ◈，显著提升了人工智能芯片的性能与稳定性ღ◈；同时ღ◈，人工智能技术促进了芯片设计的高效发展ღ◈。

　　3.1适用于高速通信和并行计算等场景的光子芯片成为研发热点并得到政策大力支持ღ◈，技术突破的同时应用场景不断明晰

　　光子人工智能芯片是一种利用光波在芯片中的传播来进行计算的新型芯片ღ◈，将传统的电子计算载体转换为光学计算ღ◈，通过光电混合架构来实现高速和高并行的计算能力ღ◈，尤其适用于需要大量计算和高能效的人工智能计算任务［12］ღ◈。目前ღ◈，光子芯片已经频繁出现在世界主要国家的人工智能发展规划和投资计划中ღ◈。7月ღ◈，美商务部下属经济发展局宣布将向全国12个科技创新中心提供总额达5.04亿美元的资助ღ◈，旨在扩大关键技术的生产规模ღ◈，并创造新的就业机会ღ◈，其中智能光子传感器及芯片ღ◈，将作为重点的科技创新资助方向［13］ღ◈。同期ღ◈，加拿大政府启动名为“互联网边缘网络集成组件制造（Fabrication of Integrated Components for the Internet’s Edge （FABrIC））”的计划ღ◈，用以资助人工智能芯片原型产品的生产ღ◈，并为相关利益方提供更为经济的工具ღ◈、软件及培训支持ღ◈，其中为光子人工智能芯片等现金硬件开发领域提供1000万加元（折合约735万美元）的资金支持［14］ღ◈。

　　2024年ღ◈，光子人工智能芯片技术研发出现多个首创ღ◈，其在大规模通信与并行计算领域的优势呈现扩大化趋势（如图1所示）ღ◈。4月ღ◈，西班牙瓦伦西亚理工大学联合研究团队成功研制出全球首款通用型ღ◈、可编程且多功能的光子人工智能芯片ღ◈。该芯片实现了通信网络中无线与光子部分的按需编程与互连ღ◈，有效突破了通信容量与带宽限制的问题ღ◈。此研究成果预期将为数据中心及网络中的数据流管理提供高效的解决方案九州ku游官网ღ◈，从而在电信行业ღ◈、数据中心以及人工智能计算系统等多个领域展现出广阔的应用前景ღ◈，相关成果发表于《自然（Nature）》期刊［15］ღ◈。9月ღ◈，美国康奈尔大学成功研制了世界上首个“光子-电子”双面人工智能芯片（如图2所示）ღ◈，该芯片实现了电子与光子功能的集成并结合了二者的优点ღ◈。该研究利用了氮化镓（GaN）材料的独特性质——该材料沿晶轴方向展现出显著的电子迁移率差异ღ◈，导致其两个表面的物理与化学特性存在显著差异ღ◈，即镓（阳离子）一侧适合于制备发光二极管和激光器等光子器件ღ◈，而氮（阴离子）一侧则适合于集成晶体管等电子器件三人大战波多野结衣ღ◈，在此基础上ღ◈，在氮化镓芯片上实现了高电子迁移率晶体管与发光二极管的结合ღ◈。这一创新可以缩小功能器件的尺寸ღ◈，使其更节能ღ◈，降低制造成本ღ◈，该成果标志着在电子与光子集成领域的一次重要突破ღ◈，有望促进光子人工智能芯片及设备的进一步发展ღ◈，相关成果发表于《自然（Nature）》期刊［16］ღ◈。

　　新型材料的开发是技术进步的重要方向ღ◈，为人工智能芯片设计提供了新的可能性ღ◈。研究人员持续探索在保障甚至提升人工智能芯片小型化ღ◈、密集化水平前提下保证运行稳定性ღ◈、耐用性ღ◈、可靠性的新材料制备ღ◈。7月九州ku游官网ღ◈，美国麻省理工学院成功研制了一款创新的超薄铁电晶体管ღ◈，并基于此材料制成了新型晶体管ღ◈。该晶体管能够在正负电荷之间实现高速切换ღ◈，以模拟计算机编码中的“0”和“1”状态ღ◈，即使在经历了1000亿次的开闭操作后ღ◈，仍能保持稳定运行ღ◈，且其厚度仅为十亿分之一米（世界上同类材料中最薄之一）ღ◈，从而允许更密集的计算内存存储ღ◈，由此可以衍生更节能的晶体管（开关所需的电压随材料厚度而变化）ღ◈。该晶体管因其卓越的性能表现ღ◈，预计将在用于人工智能芯片制备的逻辑运算设备和非易失性存储设备中得到广泛应用ღ◈，相关成果发表于《科学（Science）》期刊［17］ღ◈。

　　模拟大脑连接结构与功能机理的仿生材料ღ◈，为提升人工智能芯片通信效率ღ◈、降低人工智能芯片使用能耗提供可能性ღ◈，成为2024年研究热点ღ◈。具有多模式信号处理的脑启发人工智能芯片被普遍视为下一代半导体平台［18］ღ◈，但是当前传统冯·诺伊曼架构限制了数据处理和能耗效率ღ◈，2月ღ◈，韩国庆尚大学联合团队首次实现基于通道表面分子动力学的可调电子诱导人工突触装置可塑性的分子重构（如图3所示）ღ◈，从而实现高逼真度模仿生物突触的神经递质释放等生物突触性能和复杂功能［19］ღ◈。此外ღ◈，由于该器件的分子可重构性ღ◈，兴奋性和抑制性突触模式的突触重量显著增强ღ◈，为在人工智能芯片（乃至多模态信息接口）上复制和设计人脑的基本特征奠定基础ღ◈。4月ღ◈，受人脑高效率信号传递机制启发ღ◈，荷兰乌得勒支大学联合研究团队成功构建了一种新型的人造突触ღ◈，此举为开发类脑人工智能芯片及计算系统提供了新的可能性ღ◈，相关成果发表于《美国国家科学院院刊（Proceedings of the National Academy of Sciences）》期刊［20］ღ◈。该人造突触的尺寸规格为150微米×200微米ღ◈，被命名为离子电子忆阻器ღ◈，包含一个充满水和盐离子的锥形微通道ღ◈，能够依据所接收电脉冲的强度来调节通道的电导率ღ◈，从而模拟神经元间连接的强化或弱化过程ღ◈，其工作机制与生物突触相似ღ◈。该成果通过采用与人脑相似的介质来模仿人脑的通信模式ღ◈，为研制能够更逼真地再现人脑卓越功能的人工智能芯片及相关计算系统奠定了理论基础ღ◈。在仿生材料与元器件高密度集成方面ღ◈，1月ღ◈，韩国科学技术研究院成功研发一种先进的仿生元件集成技术ღ◈，使得人工神经元与人工突触的连接如同搭建积木般便捷［21］ღ◈，从而为硬件层面实现人工神经网络奠定了基础（如图4所示）ღ◈。该研究采用二维材料hBNღ◈，该材料有助于实现高集成度和超低功耗ღ◈，成功制造出垂直堆叠的忆阻器器件ღ◈；通过将这些器件进行集成和连接ღ◈，在硬件中构建了人工神经网络的基本单元模块——“神经元—突触—神经元”结构ღ◈，实现了神经元间尖峰信号信息的调制ღ◈，并能根据人工突触装置的突触权重进行调节ღ◈。该成果为大规模人工神经网络硬件的开发提供了关键支持ღ◈，同时显著降低能源消耗ღ◈。

　　如何使用人工智能技术为人工智能芯片制备效率提速ღ◈，近年来逐渐成为各界关注焦点［22］ღ◈。5月ღ◈，依据《芯片与科学法案》提供的总计2.85亿美元的资助ღ◈，美国家标准与技术研究院宣布计划建立一个全新的芯片制造研究所ღ◈，将重点采纳数字孪生技术ღ◈，以促进以人工智能芯片为核心的下一代半导体在制造ღ◈、封装KU酷游ღ◈，ღ◈、组装及测试流程中的开发与验证工作［23］ღ◈。在该计划中ღ◈，数字孪生技术将作为一种模拟物理实体结构ღ◈、环境及行为的虚拟模型ღ◈，在云端运行ღ◈，以促进工程师与研究人员在设计和流程开发方面的协作ღ◈。最终ღ◈，美国家标准与技术研究院期望通过运用人工智能ღ◈、数字孪生等前沿技术ღ◈，加速新型芯片的开发与制造进程并降低成本ღ◈，进而提升美国在芯片制造领域的竞争力ღ◈。

　　人工智能技术从“算法-系统-硬件”的全维度介入芯片设计过程ღ◈，极大提升人工智能芯片的开发速度并降低开发成本ღ◈。从算法模型角度九州ku游ღ◈。ღ◈，9月ღ◈，美国谷歌DeepMind公司正式发布用于人工智能芯片设计的AlphaChip模型ღ◈，达到几小时内完成精度比肩人类专家的芯片布局设计图的效果ღ◈。该模型基于深度强化学习和智能体ღ◈，从之前的芯片布局中进行学习ღ◈，生成新的设计方案（如图5所示）ღ◈；此外ღ◈，利用一种新型的基于边缘的图神经网络ღ◈，支持学习互联芯片组件之间的关系ღ◈，并应用在芯片之间ღ◈，因此能对设计的每个布局进行改进ღ◈。该成果已经应用在谷歌目前最先进TPU芯片（包括Trillium芯片）的设计过程中ღ◈，相关成果发表于《自然（Nature）》期刊［24-25］ღ◈。从系统平台角度ღ◈，2月ღ◈，英国Arm公司发布创新性的人工智能芯片设计工具［26］ღ◈，该工具能够将数据中心处理器的开发周期缩短至不到一年三人大战波多野结衣ღ◈，从而有望帮助人工智能芯片设计公司加快步伐以应对市场竞争的日益加剧ღ◈。Arm公司的CPU架构因其与英伟达显卡的高效协同作业能力ღ◈，已成为数据中心的人工智能处理器构建的首选架构ღ◈，并得到广泛应用ღ◈。该设计工具将计算核心与Arm的其他产品相整合ღ◈，形成更为完整的芯片设计方案ღ◈，用户利用该工具能够在不到一年的时间里完成人工智能芯片设计的全过程ღ◈。微软公司已采用该工具设计了Cobalt芯片ღ◈。硬件方面ღ◈，4月ღ◈，美国楷登电子公司发布人工智能芯片设计专用超级计算机Palladium Z3和Protium X3［27］（如图6所示）ღ◈，旨在提升人工智能芯片（包括大模型专用芯片）与软件的开发效率ღ◈。这两款超级计算机具备构建人工智能虚拟芯片版本的能力ღ◈，使得在物理芯片尚未生产完成之前酷游KU游平台ღ◈！ღ◈，即可着手进行相应软件的开发ღ◈，从而显著缩短芯片及其配套软件的迭代周期三人大战波多野结衣ღ◈，当前版本比上一版本产品速度提升1.5倍ღ◈。其中ღ◈，Palladium Z3采用全新定制Cadence仿真处理器ღ◈，提供最快ღ◈、最可预测的编译和全面的预芯片硬件调试ღ◈；Protium X3能够为十亿门设计的预硅软件验证提供最快的启动时间ღ◈。目前英伟达正在对这一新型芯片设计超级计算机进行测试ღ◈，其仿真能力较上一代系统提高了整整一倍ღ◈。

　　人工智能芯片的发展正在经历从传统的CPU架构向更适用于深度学习算法的特殊定制芯片转变ღ◈，这些芯片需要具备高算力ღ◈、高容量和快速的数据访问及传输速率ღ◈。高容量密度人工智能芯片成为支撑高性能计算的关键ღ◈，这种需求不仅在数据中心等云端部署中显著ღ◈，也逐渐向边缘端扩散ღ◈，形成分布式高算力网络ღ◈。

　　因此ღ◈，以计算密度ღ◈、内存带宽为代表的容量密度指标ღ◈，逐渐成为人工智能技术执行推理任务的瓶颈ღ◈。6月ღ◈，美国美光科技公司推出业界容量密度最高的新一代GDDR7人工智能芯片［28］ღ◈，实现了速率高达32 Gb/s的高性能内存ღ◈，同时系统带宽超过每秒1.5 TB（相较于前一代提升了60%）ღ◈，配备了4个独立通道以优化工作负载ღ◈，实现了更快的响应和更短的处理时间ღ◈，同时提升了50%的能效ღ◈；此外ღ◈，芯片增强了设备的可靠性和数据完整性ღ◈，使其适用于包括人工智能ღ◈、游戏和高性能计算在内的多种应用场景ღ◈。为了实现高密度和高容量ღ◈，未来的人工智能芯片技术将依赖于新材料和更先进的制造工艺ღ◈，例如使用粗粒度可重构架构等ღ◈，可以在不增加功耗的前提下提高芯片的容量密度ღ◈；此外ღ◈，随着技术发展ღ◈，集成封装技术也在不断进步ღ◈，这将有助于提高芯片的密度和容量ღ◈，例如采用基于先进集成的芯粒技术ღ◈，可以在维持甚至提高性能的同时ღ◈，减小芯片的体积和功耗ღ◈。

　　在智能设备和物联网应用中ღ◈，低功耗人工智能的需求日益增长ღ◈。这要求相关技术能在极低的功耗下实现实时在线的人工智能服务ღ◈，这不仅是对人工智能算法ღ◈、更是对人工智能芯片技术提出了挑战ღ◈。支持模拟人脑的处理和存储数据机制的神经拟态计算技术及存算一体框架ღ◈，为低功耗人工智能芯片研发提供了思路ღ◈。近来ღ◈，各界持续对神经拟态计算架构展开探索ღ◈，例如4月ღ◈，美国英特尔公司发布全球规模最大的神经形态计算机Hala Point［29］ღ◈，集成了高达115.2亿个模拟神经元ღ◈，分布于1152颗Loihi 2芯片之上ღ◈，其每秒可执行高达380万亿次突触操作ღ◈，显著提升了人工智能模型的运算效率和处理能力九州ku游官网ღ◈，并且在执行优化任务时所消耗的能源仅相当于传统计算机的百分之一ღ◈。

　　为了进一步降低人工智能芯片的功耗ღ◈，一方面继续探索脉冲神经网络与深度神经网络相结合的计算范式ღ◈，充分利用前者更贴近生物神经网络的特性ღ◈，通过将时域信息引入计算过程ღ◈，以实现更高效的拟人态推理ღ◈；另一方面ღ◈，探索仿生理论对于面向神经形态计算的智能芯片与器件技术的赋能ღ◈，帮助神经网络加速器ღ◈、基于传统CMOS的神经形态智能芯片ღ◈、新型神经形态器件技术等在提高计算效率ღ◈、降低能耗以及解决器件规模化和可靠性问题等方面实现升级换代ღ◈。

　　随着人工智能芯片应用场景的丰富ღ◈，对于定制化芯片的需求激增ღ◈，如何支持各类用户灵活地按需组织和弹性调整人工智能芯片的组合与集成方式进而更好地完成差异化ღ◈、个性化的应用任务ღ◈，是未来亟待解决的关键技术难题ღ◈。为此ღ◈，人工智能芯片领军企业之一美国英特尔公司已经开始着手进行研发重心的战略转移ღ◈，并预测定制化芯片在2025年后逐渐成为行业趋势ღ◈。1月ღ◈，美国英特尔公司宣布拟将研发重心转向芯粒（又称为“小芯片”）等前沿技术领域［30］ღ◈，并已经开始致力于融合芯粒技术与人工智能等多种新兴技术ღ◈，同时着手制定详尽的技术发展路线图ღ◈。

　　从开发角度九州酷游官网ღ◈，ღ◈，芯粒技术允许将复杂的人工智能芯片设计分解为多个更小ღ◈、更简单的功能模块ღ◈，这种模块化设计可以提高设计效率ღ◈，缩短研发周期ღ◈，并降低生产成本ღ◈；从使用角度ღ◈，芯粒技术有望消弭服务器（云端）与客户端（边缘计算）产品之间的界限ღ◈，通过按需组装“通用”人工智能芯片形成“专用”人工智能芯片组合ღ◈，最终实现对特定行业快速定制化芯片的生产ღ◈，用户可以快速组装满足特定功能需求的芯片ღ◈，这对于边缘计算和特定行业应用尤为重要ღ◈。此外ღ◈，通过芯粒技术ღ◈，可以将不同工艺节点ღ◈、不同材料的芯片模块集成在一起九州ku游官网ღ◈，实现异构计算ღ◈。这对于人工智能芯片来说尤其重要ღ◈，因为它可以结合多种计算资源ღ◈，以优化性能和功耗ღ◈。

　　人工智能芯片技术不仅是推动人工智能产业发展的核心引擎ღ◈，更是引领未来科技革命的重要力量ღ◈。它不仅能够解决传统计算架构无法有效支撑人工智能大规模计算需求的难题ღ◈，还能为人工智能应用提供更强大的算力ღ◈、更低的功耗和更灵活的定制化能力ღ◈。这将极大地推动人工智能技术在各个领域的应用落地ღ◈，从而为社会带来巨大的经济效益和社会效益ღ◈；同时ღ◈，人工智能芯片技术也将推动半导体产业的进步ღ◈，带动相关产业链的发展ღ◈，并为解决全球性挑战提供新的解决方案ღ◈。因此ღ◈，人工智能芯片技术的研究与发展ღ◈，不仅具有重大的经济意义ღ◈，更具有深远的战略意义ღ◈，它将为人类社会的发展进步注入新的活力ღ◈，开启智能时代的新篇章ღ◈。

　　《无人系统技术》是由中国航天科工集团有限公司主管ღ◈、北京海鹰科技情报研究所主办ღ◈，中国无人系统产业联盟（筹）ღ◈、西北工业大学无人系统发展战略研究中心ღ◈、西北工业大学无人系统技术研究院联合协办的学术期刊ღ◈。办刊宗旨为刊载无人系统领域新进展ღ◈、新成果ღ◈、新技术ღ◈，促进学术交流ღ◈，推动成果转化ღ◈，提高我国在该领域的科研装备水平ღ◈。返回搜狐ღ◈，查看更多