北京大學教授，博士何進在2020半導體先進制造產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展論壇上發(fā)表主題為“5G基礎(chǔ)的AIoT時代，創(chuàng)芯要求及發(fā)展趨勢”的演講。

何進表示5G和AI的發(fā)展加速物聯(lián)網(wǎng)到智能物聯(lián)網(wǎng)的時代。算力、存儲、網(wǎng)絡(luò)、傳感是萬物智聯(lián)的技術(shù)基礎(chǔ)。

他指出，計算能力成為新型生產(chǎn)力。來自國際貨幣基金組織，華為及中金公司研究部的數(shù)據(jù)顯示，國家人均GDP與人均算力有高度相關(guān)性，算力成為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心動力。

AI芯片是目前最熱的話題。通用的CPU，GPU等都能執(zhí)行AI算法，只是效率差別大，何進表示，我們需要專門針對AI算法做特殊加速設(shè)計，可以加速算力的芯片。根據(jù)中金公司研究部數(shù)據(jù)，到2022年，整體AI芯片市場規(guī)模將會達到596.2億美元，CAGR 57%。其中，云端訓練AI芯片172.1億美元，CAGR 53.5%。云端推斷芯片71.9億美元，CAGR 84.1%。邊緣計算AI芯片352.2億美元，CAGR 55.2%。

何進表示，存儲芯片是產(chǎn)值最大的芯片。存儲與算力的結(jié)合將會面臨三大挑戰(zhàn)：

1.存儲墻挑戰(zhàn)。存儲器帶寬在很大程度上限制了處理器性能

2.功耗墻挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)頻繁遷移帶來嚴重傳輸功耗問題

3.速度墻挑戰(zhàn)。空間距離之間的傳輸必然導致低速度

何進指出，新興的NVM技術(shù)非常適合商業(yè)和嵌入式應(yīng)用的AI芯片。
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