6月2日，上海天数智芯半导体有限公司（以下简称“天数智芯”）首席技术官吕坚平博士受邀出席北京智源大会，在“AI平台与系统专题论坛”发表演讲，与多位专家一起讨论“如何调节后摩尔时代的架构计算之争”。

天数智芯首席技术官吕坚平博士发表演讲

吕博士指出，摩尔定律(Moore’s Law)的衰微、并行计算的兴起以及人工智能(AI)的出现，引发了关于后摩尔时代计算架构(post-Moore Computer Architecture)的争论。

早在2005年，业界就意识到摩尔定律将走向衰微，为了实现计算性能倍增，并行计算成为当时“唯一的选择”。但并行计算受到功耗墙及阿姆达尔（Amdahl）天花板的双重限制，不能真正拯救摩尔定律，除非找到一个计算的范式迁移。

这时AI出现了，它引入了巨量并行架构，移除了Amadhl天花板，也允许斜率更高的性能功耗曲线，鼓励更有效率的并行度，达到了计算范式迁移的所有要求。由此看来，后摩尔时代的计算架构之争，是在于哪一个巨量并行架构能够贯彻AI带来的范式迁移。2017年图灵奖得主John Hennessy 和David Patterson提出的领域特定架构 (DSA) [5]被誉为是解决后摩尔时代计算架构挑战的冠军，Google TPU、Tesla Dojo等AI芯片即所谓的“AI DSA”则被认为可以碾压GPU这个理论上的“图形DSA”。但事实上这种情况却并没有出现，甚至未能转变GPU主导地位。

吕坚平博士分析，AI既然是个范式，而不是某个特定领域，自然就不受限于DSA。所以DSA更像是架构取舍的通则，而非处理器家族。而GPU具有极其强大的功能，它可以与AI芯片一样运用DSA的架构取舍通则；也可以长久以来一直在不影响软硬件介面的条件下，整合固定功能协同处理器以增强处理效率；甚至还效仿固定功能管线的特色，既节省大量功耗，又保持计算单元运作顺畅。由此，谁将继续主导计算领域也就不言而喻了。

当然，对于GPU来说，AI计算与图形渲染并非对立关系，吕博士提到，在元宇宙数字孪生的未来社会中，AI计算需要图形渲染实现大量二维(2D)图像产生三维(3D)模型，图形渲染则更需要AI计算在光线追踪[6]降噪及在超分辨率中增进渲染效能。在未来，AI计算将与图形渲染不可分割。

这是摩尔定律最黑暗的时期，也是计算架构最辉煌的时代。吕博士总结道，要在后摩尔时代胜出，计算架构一定要在维持通用的条件下，达到接近ASIC管线的效率，即满足如下三点要求：

1）维持稳定的软硬件介面；

2）接近固定功能管线的效率；

3）同时精通AI计算与图形渲染。

迎合技术发展方向及时代发展潮流，天数智芯正在不断努力、贯彻落实该发展路径。在未来，天数智芯将以DSA通用化、图形计算化、计算图形化、硬件微分化为要求，探索走出一条通用GPU赶超发展道路。

关于北京智源大会

北京智源大会是中关村论坛系列活动,作为“AI内行顶级盛会”,在过去的三年间,共有8位图灵奖得主,500余位顶尖AI专家,数万名专业人士注册参会,覆盖30多个国家和地区，汇聚国际人工智能顶级专家与专业群体。

关于天数智芯

上海天数智芯半导体有限公司（简称“天数智芯”）于2018年正式启动通用GPU芯片设计，是中国第一家通用GPU高端芯片及超级算力系统提供商。公司以“成为智能社会的赋能者”为使命，立足客户、市场的需求，致力于开发自主可控、国际领先的高性能通用GPU产品，加速AI计算与图形渲染融合，探索通用GPU赶超发展道路，加快建设自主产业生态，打造世界一流的算力引擎，以更可信、更高效、更绿色的算力赋能各行各业智能化转型，促进我国数字经济高质量发展，开启中国引领世界走向元宇宙、数字孪生的崭新一页。