智能計(jì)算芯片技術(shù)及產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)和對(duì)北京的建議

朱晶

(1.北京國(guó)際工程咨詢有限公司，北京 100055；2.北京半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)，北京 100191)

0 引言

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入發(fā)展，算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代新的生產(chǎn)力，已成為全球戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)新焦點(diǎn)。美國(guó)于2020 年11 月發(fā)布《引領(lǐng)未來(lái)先進(jìn)計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)戰(zhàn)略計(jì)劃》，計(jì)劃構(gòu)建覆蓋政產(chǎn)學(xué)研的國(guó)家級(jí)算力體系，鞏固本國(guó)算力優(yōu)勢(shì)。歐盟于2021 年3 月發(fā)布“2030 數(shù)字指南針”計(jì)劃，日本和澳大利亞等國(guó)也紛紛加大算力建設(shè)投入，新型算力基礎(chǔ)設(shè)施已成為多國(guó)的重點(diǎn)關(guān)注方向[1]。我國(guó)也陸續(xù)出臺(tái)了《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》 等多項(xiàng)政策，正加快啟動(dòng)“東數(shù)西算”工程，在京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏8 地啟動(dòng)建設(shè)國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)，并規(guī)劃了10 個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù)中心集群，加速構(gòu)建以算力為核心的新型基礎(chǔ)設(shè)施體系。由此可見，算力已成為全社會(huì)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基石，將直接影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度，直接決定社會(huì)智能的發(fā)展高度，一個(gè)以算力為核心生產(chǎn)力的時(shí)代加速到來(lái)。而無(wú)論是人工智能算法的實(shí)現(xiàn)、海量數(shù)據(jù)的獲取和存儲(chǔ)還是計(jì)算能力的體現(xiàn)都離不開計(jì)算芯片。北京在計(jì)算芯片領(lǐng)域擁有強(qiáng)大的技術(shù)積累、豐富的場(chǎng)景資源以及創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，因此，快速推動(dòng)北京智能計(jì)算芯片的技術(shù)能級(jí)提升和產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展，對(duì)北京促進(jìn)基于智能算力的社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、布局前沿計(jì)算新技術(shù)賽道、推進(jìn)多樣化算力構(gòu)筑產(chǎn)業(yè)健康生態(tài)具有重要意義。

1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代智能計(jì)算芯片的重要戰(zhàn)略意義

1.1 智能計(jì)算芯片是突破傳統(tǒng)計(jì)算模式的重要?jiǎng)?chuàng)新

傳統(tǒng)計(jì)算芯片長(zhǎng)期受益于CMOS 器件摩爾定律的高速發(fā)展以及馮·諾伊曼(Von Neuman)計(jì)算范式下內(nèi)存與計(jì)算分開設(shè)計(jì)的便利性，通過增加集成度以及降低成本取得了巨大的經(jīng)濟(jì)效益，也推動(dòng)了計(jì)算科學(xué)的不斷進(jìn)步。然而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和人工智能時(shí)代發(fā)展的新階段，一方面摩爾定律放緩使得傳統(tǒng)計(jì)算芯片性能增長(zhǎng)的邊際成本迅速上升，另一方面馮·諾伊曼計(jì)算范式在爆發(fā)性增長(zhǎng)的算力需求挑戰(zhàn)下，也出現(xiàn)了訪存墻、通信墻、功耗墻、可靠性墻等問題。因此，當(dāng)前智能計(jì)算芯片正處于架構(gòu)、器件和集成創(chuàng)新異?；钴S的階段。架構(gòu)層面，存儲(chǔ)與計(jì)算合為一體的存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)[2]、基于軟件定義硬件設(shè)計(jì)理念的粗粒度可重構(gòu)結(jié)構(gòu)等芯片架構(gòu)創(chuàng)新層出不窮。器件層面，晶體管結(jié)構(gòu)和材料也在不斷創(chuàng)新，包括新型晶體管結(jié)構(gòu)(如FinFET、納米片Nanosheet/納米線Nanowire、CFET 等)和新型晶體管材料(如高遷移率溝道(HMC)、新型二維材料、CNT等[3])。封裝層面，智能計(jì)算芯片帶動(dòng)了異構(gòu)、異質(zhì)集成的發(fā)展[4]。例如硅光異質(zhì)集成[5]，即利用光的低延遲、低損耗等優(yōu)異特性，在硅襯底上將電子電路和光子電路集成，形成光電計(jì)算體系，解決傳統(tǒng)微電子處理器在高速計(jì)算應(yīng)用上的算力、能耗和輸入輸出瓶頸問 題。此外，2.5D/3D 堆疊、芯粒(Chiplet)、系 統(tǒng)級(jí) 封裝SiP等創(chuàng)新封裝技術(shù)也因?yàn)橹悄苡?jì)算芯片而受到關(guān)注[6]。由此可見，智能計(jì)算芯片的發(fā)展快速推動(dòng)了器件結(jié)構(gòu)更新，計(jì)算架構(gòu)創(chuàng)新和先進(jìn)封裝路徑變革，是當(dāng)前集成電路領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新的典范。

1.2 智能計(jì)算芯片是實(shí)現(xiàn)我國(guó)雙碳戰(zhàn)略的必須要素

中國(guó)明確提出力爭(zhēng)2030 年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)，受到國(guó)際社會(huì)的高度關(guān)注。而過去十年間，我國(guó)數(shù)據(jù)中心整體用電量以每年超10%的速度增加，是我國(guó)為數(shù)不多能源消耗占社會(huì)總用電量比例持續(xù)增長(zhǎng)的行業(yè)。盡管以整機(jī)柜、液冷為代表的能源技術(shù)能夠大幅降低算力中心能耗，推動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施的綠色低碳可持續(xù)發(fā)展，但由服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備等構(gòu)成的IT 設(shè)備系統(tǒng)耗能仍是數(shù)據(jù)中心耗能的最大來(lái)源，占比高達(dá)45%。因此智能計(jì)算芯片的低碳化、低耗能將極大助力數(shù)據(jù)中心的綠色轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)我國(guó)雙碳戰(zhàn)略的達(dá)成。近10 年來(lái)，近閾值電壓(NTV)方法被使用在計(jì)算芯片的設(shè)計(jì)上，不斷降低芯片功耗[3]。而超低功耗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是新興的主要研究方向，模擬計(jì)算、存內(nèi)計(jì)算等創(chuàng)新計(jì)算架構(gòu)，CMOS 技術(shù)與自旋電子器件的混合集成等創(chuàng)新技術(shù)正成為實(shí)現(xiàn)高性能、超低功耗和高可靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)。此外，自供電計(jì)算芯片[3]通過直接在計(jì)算芯片上集成自供電電路可以做到對(duì)芯片“無(wú)電池”供電，例如采用太陽(yáng)能、無(wú)線射頻信號(hào)、摩擦生電等各類能量采集系統(tǒng)，與計(jì)算芯片和外圍電路集成，形成自供電計(jì)算芯片。而隨機(jī)計(jì)算、近似計(jì)算[3]等利用了應(yīng)用所需的精度水平和系統(tǒng)精度之間的差距來(lái)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，滿足了節(jié)能降耗的需求，被認(rèn)為是新一代的“綠色”創(chuàng)新計(jì)算范式。

1.3 智能計(jì)算芯片是強(qiáng)化智能算力能級(jí)的戰(zhàn)略支撐

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，海量數(shù)據(jù)處理和各種數(shù)字化應(yīng)用都離不開算力的加工和計(jì)算，而算力實(shí)現(xiàn)的核心則是由計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、高性能計(jì)算集群和智能終端承載的各類智能計(jì)算芯片?？梢哉f，智能計(jì)算芯片是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)力，是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)在芯片領(lǐng)域全球競(jìng)爭(zhēng)中一直處于相對(duì)弱勢(shì)地位，尤其是在計(jì)算、存儲(chǔ)等領(lǐng)域的關(guān)鍵芯片上，對(duì)外依賴度較高，可以說在傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，“中國(guó)芯”很難再有所超越[7]。但是，當(dāng)前人工智能時(shí)代的主流計(jì)算范式，有望從根本上改變傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)形成的固有產(chǎn)業(yè)生態(tài)，從而形成全新的競(jìng)爭(zhēng)格局。這就意味著，在美國(guó)仍然以算法和傳統(tǒng)計(jì)算體系結(jié)構(gòu)的使用為研究重點(diǎn)的時(shí)候，中國(guó)有機(jī)會(huì)以開發(fā)智能計(jì)算芯片技術(shù)來(lái)開辟一個(gè)新的賽道。此外，我國(guó)明確提出布局全國(guó)算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)，啟動(dòng)實(shí)施“東數(shù)西算”工程，構(gòu)建國(guó)家算力網(wǎng)絡(luò)體系，智能計(jì)算芯片作為算力網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)支撐勢(shì)必將發(fā)揮更為重要的作用。因此，亟需通過大力發(fā)展智能計(jì)算芯片，加速實(shí)現(xiàn)新一代算力生態(tài)的供應(yīng)鏈國(guó)產(chǎn)化，強(qiáng)化我國(guó)智能算力能級(jí)的快速躍升。

2 全球智能計(jì)算芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況

當(dāng)前世界正在進(jìn)入以信息產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)期，新一代信息通信技術(shù)加速創(chuàng)新突破，數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)、算法復(fù)雜度的不斷提高，以及應(yīng)用場(chǎng)景的日益多元化，對(duì)智能計(jì)算芯片的需求和要求不斷升級(jí)，全球算力多樣化態(tài)勢(shì)日益凸顯，創(chuàng)新步伐進(jìn)一步加快，智能計(jì)算芯片已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)新引擎和戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)新焦點(diǎn)。

2.1 智能計(jì)算芯片的內(nèi)涵與概念

數(shù)字經(jīng)濟(jì)社會(huì)幾乎所有智能化信息處理和運(yùn)算功能都由高性能的智能計(jì)算芯片(CPU、GPU、FPGA、各類ASIC 以及它們的各種組合)提供支持。但目前還沒有對(duì)智能計(jì)算芯片的統(tǒng)一定義，通常將面向智能計(jì)算專用需求的處理器或加速器芯片稱為智能計(jì)算芯片。為滿足在不同場(chǎng)景下的智能化應(yīng)用需求，各類專門針對(duì)智能應(yīng)用的設(shè)計(jì)理念和創(chuàng)新架構(gòu)不斷涌現(xiàn)，智能計(jì)算芯片逐漸表現(xiàn)出專用性、多樣性的特點(diǎn)。為了支持多樣的智能計(jì)算任務(wù)和性能要求，理想的智能計(jì)算芯片需要具備高度并行的處理能力、低內(nèi)存延遲和創(chuàng)新的架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算元件和內(nèi)存之間靈活而豐富的連接，除此之外，還要考慮功耗和能效管理水平。

目前智能計(jì)算芯片主要有以下兩種發(fā)展路徑：

一種是傳統(tǒng)通用計(jì)算芯片，以及在CPU、GPU 等傳統(tǒng)通用計(jì)算芯片的基礎(chǔ)上進(jìn)行多核、異質(zhì)集成，加速硬件計(jì)算能力。例如CPU 處理器(X86、ARM、RISC-V 開源架構(gòu))、圖形處理器(GPU)、在GPU 基礎(chǔ)上進(jìn)行非圖形渲染計(jì)算的GPGPU、現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)、數(shù)字信號(hào)處理芯片(DSP)、微控制器(MCU)、基于融合異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)的眾核處理器以及對(duì)某類特定算法或者場(chǎng)景進(jìn)行加速的專用芯片，主要企業(yè)包括英特爾、AMD、英偉達(dá)、谷歌、亞馬遜等。

另一種是顛覆經(jīng)典的馮·諾依曼計(jì)算架構(gòu)，由新需求和新架構(gòu)演進(jìn)、新材料和新器件催生的新型高性能計(jì)算芯片及創(chuàng)新計(jì)算范式，例如基于SNN 的類腦芯片、基于憶阻器的存算一體芯片、硅基光電神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、受量子原理啟發(fā)的計(jì)算芯片、自進(jìn)化計(jì)算芯片、自供電計(jì)算芯片等。主要企業(yè)包括IBM、Graphcore、SambaNova、Mythic、LightMatter 等。

2.2 全球智能計(jì)算芯片產(chǎn)業(yè)規(guī)模

從全球智能計(jì)算芯片市場(chǎng)規(guī)模來(lái)看，如表1 所示，根據(jù)Gartner 數(shù)據(jù)，到2025年，用于全球各類智能應(yīng)用領(lǐng)域的智能計(jì)算芯片收入預(yù)計(jì)將達(dá)到762 億美元，五年年均復(fù)合增長(zhǎng)率為28%。其中，用在手機(jī)處理器上的智能計(jì)算芯片市場(chǎng)規(guī)模最大，到2025 年將接近285 億美元，占比37.3%。

表1 全球智能計(jì)算芯片細(xì)分產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模和增速

如表2 所示，從全球智能計(jì)算芯片應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，根據(jù)Gartner 數(shù)據(jù)，到2025年，智能計(jì)算芯片的主要應(yīng)用場(chǎng)景為移動(dòng)通信和數(shù)據(jù)中心，分別占到總規(guī)模的42.5%和35.8%，合計(jì)超過3/4。而近5 年年均復(fù)合增速最快的則為消費(fèi)電子和工業(yè)應(yīng)用等市場(chǎng)。

表2 全球智能計(jì)算芯片細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景市場(chǎng)規(guī)模和增速

2.3 全球智能計(jì)算芯片產(chǎn)業(yè)基本格局

2.3.1 美國(guó)在傳統(tǒng)通用計(jì)算芯片領(lǐng)域占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)

當(dāng)前全球算力規(guī)模正以超過50%的速度增長(zhǎng)，CPU、GPU、FPGA、DPU 等傳統(tǒng)通用計(jì)算芯片仍承擔(dān)著最為重要的角色。而英特爾、AMD、英偉達(dá)等美國(guó)企業(yè)在傳統(tǒng)通用計(jì)算芯片領(lǐng)域占據(jù)著絕對(duì)壟斷優(yōu)勢(shì)。英特爾、AMD 在全球服務(wù)器CPU 市場(chǎng)占據(jù)超過90%的市場(chǎng)份額，英偉達(dá)在全球GPU 市場(chǎng)更是占據(jù)超過95%的份額。隨著異構(gòu)計(jì)算將通過多種計(jì)算單元混合協(xié)作模式提升計(jì)算并行度和效率，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算等各類典型應(yīng)用中占比逐步提高，可以看到美國(guó)企業(yè)將在CPU+GPU+FPGA、CPU+GPU+DPU 等芯片異構(gòu)方案上占據(jù)更強(qiáng)優(yōu)勢(shì)。而目前我國(guó)在CPU、GPU 等高端通用芯片領(lǐng)域的設(shè)計(jì)能力與國(guó)外先進(jìn)水平仍然差距較大，盡管華為鯤鵬、飛騰、海光等國(guó)內(nèi)CPU 芯片目前已實(shí)現(xiàn)規(guī)模應(yīng)用，也涌現(xiàn)天數(shù)智芯、沐曦、壁仞、摩爾線程等GPU 初創(chuàng)企業(yè)，但我國(guó)整體在通用計(jì)算芯片自主率仍然較低，信創(chuàng)成為主要市場(chǎng)出口。

2.3.2 智能計(jì)算芯片代工領(lǐng)域

當(dāng)前智能計(jì)算芯片的制造需要依賴14 nm 及以下的先進(jìn)制程，根據(jù)Gartner 數(shù)據(jù)，2021 年全球14 nm 及以下代工產(chǎn)能共480 萬(wàn)片/月，其中中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)產(chǎn)能316 萬(wàn)片/月，韓國(guó)產(chǎn)能80 萬(wàn)片/月，因此兩者共同占據(jù)全球14 nm及以下代工產(chǎn)能超過80%的市場(chǎng)份額。尤其是在7 nm/5 nm，韓國(guó)及臺(tái)灣地區(qū)企業(yè)的產(chǎn)能占比接近100%。此外，臺(tái)積電、三星兩家企業(yè)正在向3 nm/2 nm 更先進(jìn)制造積極投入和布局。而我國(guó)盡管近年來(lái)在芯片代工領(lǐng)域取得了不少進(jìn)展，連年加大資本支出，成功量產(chǎn)14 nm FinFET 工藝，但目前我國(guó)在智能計(jì)算芯片代工需要的更先進(jìn)制程上依然落后國(guó)際領(lǐng)先水平2 代以上。在14 nm及以下代工產(chǎn)能上僅有不到全球5%的供應(yīng)能力，遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足國(guó)內(nèi)智能計(jì)算芯片市場(chǎng)需求。

2.3.3 互聯(lián)網(wǎng)和IT 巨頭企業(yè)成為智能計(jì)算芯片領(lǐng)域關(guān)鍵角色

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外很多此前只涉及軟件和互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的科技巨頭都擁有了自主研發(fā)的智能計(jì)算芯片，并且取得了經(jīng)市場(chǎng)驗(yàn)證的良好效果。例如，谷歌的TPU 和自身的TensorFlow、算力平臺(tái)共同組成了全世界最好的智能計(jì)算技術(shù)生態(tài)；亞馬遜Nitro 系統(tǒng)架構(gòu)已發(fā)展至第四代，自研芯片已有3 條產(chǎn)品線，包括基于ARM 架構(gòu)的通用計(jì)算芯片，以及機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理的AI 專用芯片，形成的綜合計(jì)算集群比英偉達(dá)T4 降低了25%延遲和30%成本。其他諸如微軟、Meta、字節(jié)跳動(dòng)、阿里巴巴等全球領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)和IT 巨頭也正在加速入場(chǎng)。未來(lái)，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)科技企業(yè)業(yè)務(wù)邊界的持續(xù)擴(kuò)展，數(shù)據(jù)量的激增，人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，更多互聯(lián)網(wǎng)和IT 巨頭將更有動(dòng)力自研出與自身業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和軟件體系有強(qiáng)相關(guān)性的芯片。此外，隨著全球半導(dǎo)體供應(yīng)鏈?zhǔn)苷我蛩赜绊懖淮_定性更加凸顯，進(jìn)一步保障關(guān)鍵計(jì)算芯片的自主供應(yīng)也會(huì)成為系統(tǒng)級(jí)廠商選擇自研芯片的主要考慮。

2.3.4 新興計(jì)算范式和先進(jìn)封裝驅(qū)動(dòng)智能計(jì)算芯片不斷創(chuàng)新

當(dāng)前以突破摩爾定律發(fā)展瓶頸為目的的多種新興技術(shù)不斷出現(xiàn)，試圖通過改進(jìn)范式、封裝、架構(gòu)、電路和器件技術(shù)等，研制出計(jì)算能力有較大突破的新興智能計(jì)算芯片。架構(gòu)創(chuàng)新是目前智能計(jì)算芯片技術(shù)創(chuàng)新最為活躍的領(lǐng)域，例如存算一體實(shí)現(xiàn)在存儲(chǔ)單元中進(jìn)行計(jì)算，運(yùn)用先進(jìn)封裝技術(shù)的近存或數(shù)?；旌系拇鎯?nèi)計(jì)算，突破馮·諾伊曼體系“存”“算”分離的局限，大幅降低數(shù)據(jù)交換時(shí)間以及計(jì)算過程中的數(shù)據(jù)存取的能耗，目前行業(yè)內(nèi)已有諸多商用探索。此外，還包括模擬計(jì)算、自進(jìn)化架構(gòu)、可重構(gòu)計(jì)算等領(lǐng)域的創(chuàng)新計(jì)算架構(gòu)、光子計(jì)算，以及基于RRAM、自旋電子器件的新型計(jì)算范式。我國(guó)在基于新架構(gòu)和新范式的專用計(jì)算芯片領(lǐng)域擁有比肩國(guó)際水平的技術(shù)能力，有望通過在新架構(gòu)新范式上的積極布局，實(shí)現(xiàn)智能計(jì)算芯片的“換場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)”。

3 智能計(jì)算芯片的新興關(guān)鍵技術(shù)與挑戰(zhàn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，各類智能化場(chǎng)景對(duì)高性能計(jì)算需求呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，要求智能計(jì)算芯片進(jìn)行并行處理數(shù)據(jù)，高內(nèi)存帶寬和低功耗、低延遲操作的能力日益提升。然而摩爾定律發(fā)展逐漸趨緩，經(jīng)典計(jì)算體系演進(jìn)模式已經(jīng)無(wú)法滿足需求。因此，圍繞著智能計(jì)算系統(tǒng)算力和能效的提升，眾多智能計(jì)算芯片的新興關(guān)鍵技術(shù)開始引起學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注。

3.1 智能計(jì)算芯片的新興關(guān)鍵技術(shù)

3.1.1 異質(zhì)集成封裝

異質(zhì)集成封裝作為超越摩爾定律發(fā)展的重要手段之一，已從多種不同材料芯片的二維/三維集成發(fā)展到同一襯底上集成多種不同材料、不同結(jié)構(gòu)的器件，并實(shí)現(xiàn)了不同工藝器件的一體化互連。應(yīng)用在智能計(jì)算芯片上的異質(zhì)集成封裝主要包括高帶寬存儲(chǔ)器(High Bandwidth Memory，HBM)技術(shù)，混合存儲(chǔ)立方(Hybrid Memory Cube，HMC)技術(shù)，采用TSV 工藝發(fā)揮高密度、立體化互連對(duì)提升存儲(chǔ)密度、讀取速度和帶寬的積極影響[8-9]。再比如神經(jīng)形態(tài)器件也需要多層三維集成，以便形成密集立體互連網(wǎng)絡(luò)，模擬腦部復(fù)雜而高度交連的互連與信息傳遞結(jié)構(gòu)。而芯粒(Chiplet)則是另一類在智能計(jì)算芯片領(lǐng)域應(yīng)用的異質(zhì)集成封裝方案，通過運(yùn)用內(nèi)部互聯(lián)技術(shù)融合多個(gè)高密度核心邏輯芯片以及相應(yīng)的I/O 單元，突破在延時(shí)、設(shè)計(jì)復(fù)雜性、經(jīng)濟(jì)性方面的瓶頸。例如對(duì)于云端人工智能加速場(chǎng)景，CPU 和智能計(jì)算芯片的互聯(lián)以及多片加速芯片間的互聯(lián)，目前主要通過PCIe、NVLink 或者直接用高速SerDes 等實(shí)現(xiàn)。如果采用Chiplet 技術(shù)實(shí)現(xiàn)片上互聯(lián)，帶寬、延時(shí)和功耗都會(huì)有巨大的改善。目前AMD、英特爾等計(jì)算芯片大廠都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了Chiplet 技術(shù)的商用[4，6]。

3.1.2 新計(jì)算架構(gòu)和計(jì)算范式

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的智能計(jì)算不會(huì)脫離傳統(tǒng)計(jì)算，但具有新的計(jì)算特點(diǎn)。例如數(shù)據(jù)處理的過程需要很大的計(jì)算量(張量處理等線性代數(shù)運(yùn)算)，但大部分場(chǎng)景對(duì)計(jì)算精度要求反而不高，需要大量的存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)搬移，高帶寬、低延時(shí)的訪存能力，以及計(jì)算單元和存儲(chǔ)器件間豐富且靈活的連接，因此需要計(jì)算架構(gòu)和計(jì)算范式的創(chuàng)新來(lái)滿足各類智能化場(chǎng)景需求。存算一體架構(gòu)是被認(rèn)為可以徹底消除馮·諾伊曼計(jì)算架構(gòu)瓶頸，特別適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種大數(shù)據(jù)量、大規(guī)模并行的應(yīng)用場(chǎng)景的創(chuàng)新架構(gòu)之一。該架構(gòu)直接利用存儲(chǔ)器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，從而把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算融合在同一個(gè)芯片當(dāng)中，目前業(yè)內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了SRAM存算一體、RRAM/PCM/Flash 多值存算一體、RRAM/PCM/MRAM 二值存算一體等多種基于存算一體的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)[2，9-11]。而將存儲(chǔ)器結(jié)合微納傳感器工藝構(gòu)建感知、存儲(chǔ)、計(jì)算一體的相關(guān)技術(shù)也成為智能計(jì)算芯片新的研究方向。此外，創(chuàng)新的計(jì)算架構(gòu)和范式還包括基于RRAM 的近似計(jì)算芯片、基于自然仿生算法的計(jì)算芯片、自進(jìn)化AI 芯片等，但大部分還處于實(shí)驗(yàn)室研究階段[2]。

3.1.3 新材料和新器件

隨著摩爾定律的放緩，由于基礎(chǔ)物理原理限制和經(jīng)濟(jì)的原因，CMOS 工藝和器件持續(xù)提高集成密度變得越來(lái)越困難。因此，為了提高智能計(jì)算芯片的性能和成品率、確保工藝?yán)^續(xù)向前推進(jìn)，需要引入新的材料和器件結(jié)構(gòu)。相對(duì)于傳統(tǒng)的硅(Si)、砷化鎵(GaAs)等材料，原子尺度的一維或二維半導(dǎo)體材料呈現(xiàn)出高遷移率、能帶可調(diào)等優(yōu)異的物理特性，展現(xiàn)出在新型邏輯器件方面巨大的應(yīng)用潛力。碳納米管(CNTs)、黑磷(B-P)和過渡族金屬硫?qū)倩衔?TMDCs)等新型低維半導(dǎo)體材料，已經(jīng)被用于半導(dǎo)體晶體管器件的溝道材料并構(gòu)造了多種新型納電子器件[12-13]。此外，還包括自旋基邏輯、隧道FET 和新材料FET 等可替代傳統(tǒng)CMOS 開關(guān)的器件和芯片。光子器件(帶寬大、速度快)適用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)引起了業(yè)界較大關(guān)注度。光子計(jì)算利用光學(xué)器件折射、干涉等特性進(jìn)行運(yùn)算，在處理深度學(xué)習(xí)中大量的矩陣計(jì)算的乘加任務(wù)時(shí)，由于在光子領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)矩陣運(yùn)算的基礎(chǔ)乘積累加運(yùn)算(MAC)并不會(huì)在本質(zhì)上消耗能量，因此擁有更高的處理速度和更低的能耗，從而有利于深度學(xué)習(xí)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算速度和性能的提升[14-15]。而基于憶阻器(Memristor)、相變存儲(chǔ)器(Phase Change Memory)、鐵電器件(Ferroelectric Device)、磁隧道結(jié)(Magnetic Tunnel-Junction)、離子?xùn)趴鼐w管等新型器件的神經(jīng)形態(tài)芯片，從底層器件仿生的角度出發(fā)，在器件層面即開始模擬生物的基本信息處理單元——神經(jīng)元和突觸，在功耗、硬件代價(jià)等方面也具有顯著優(yōu)勢(shì)，目前還處于實(shí)驗(yàn)室探索和商用早期階段[16]。

3.1.4 應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的專用加速

在當(dāng)前智能化應(yīng)用各領(lǐng)域的算法和應(yīng)用還處在高速發(fā)展和快速迭代的階段，針對(duì)特定領(lǐng)域而不針對(duì)特定應(yīng)用的設(shè)計(jì)，將是智能計(jì)算芯片設(shè)計(jì)的一個(gè)指導(dǎo)原則。專用數(shù)據(jù)處理器(DPU)就是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)技術(shù)路線下的重要產(chǎn)物。DPU 最直接的作用是作為數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景中CPU的卸載引擎，接管網(wǎng)絡(luò)虛擬化、硬件資源池化等基礎(chǔ)設(shè)施層服務(wù)，釋放CPU 的算力到上層應(yīng)用[17]。而基于領(lǐng)域定制加速器(Domain-Specific Accelerator，DSA),軟件定義芯片(Software Defined Chip)理念的可重構(gòu)計(jì)算則被認(rèn)為是能夠根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)品需求改變功能,實(shí)現(xiàn)了高靈活性的芯片設(shè)計(jì)。例如粗粒度(粒度是指可重構(gòu)計(jì)算處理器數(shù)據(jù)通路中運(yùn)算單元的數(shù)據(jù)位寬度)動(dòng)態(tài)可重構(gòu)處理器(CGRA)采用粗計(jì)算顆粒度計(jì)算單元以及較為精簡(jiǎn)的互連結(jié)構(gòu)，使得芯片上的功能單元具有可重構(gòu)能力，能夠?qū)崿F(xiàn)大量應(yīng)用類型的算法到可重構(gòu)計(jì)算引擎的映射，在通用計(jì)算架構(gòu)的高靈活性和專用架構(gòu)的高能效性之間取得良好的折中。清華大學(xué)微電子學(xué)研究所設(shè)計(jì)的Thinker，即為基于CGRA 的可實(shí)現(xiàn)計(jì)算陣列重構(gòu)、存儲(chǔ)帶寬重構(gòu)、數(shù)據(jù)位寬重構(gòu)的智能計(jì)算芯片[7，18-19]。

3.2 智能計(jì)算芯片新興關(guān)鍵技術(shù)面臨的主要挑戰(zhàn)

近年來(lái)，圍繞國(guó)內(nèi)外智能計(jì)算芯片領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新極為活躍，但由于上述新興技術(shù)前瞻性強(qiáng)，涉及多學(xué)科交叉融合，因此仍然需要克服諸多挑戰(zhàn)才能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的應(yīng)用。

3.2.1 新興計(jì)算架構(gòu)、器件和集成創(chuàng)新均不夠成熟

盡管當(dāng)前基于各種新興關(guān)鍵技術(shù)的智能計(jì)算芯片創(chuàng)新活躍，但相比于傳統(tǒng)通用計(jì)算芯片，發(fā)展仍然處于初級(jí)階段，在功能、生態(tài)完善、工具支持方面都不夠成熟。在功能方面，傳統(tǒng)通用計(jì)算芯片對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域特性覆蓋較強(qiáng)，主要支持當(dāng)前主流的各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，而智能計(jì)算芯片的覆蓋能力相對(duì)較弱。在生態(tài)方面，傳統(tǒng)計(jì)算芯片生態(tài)發(fā)展較為完善，包括豐富的開發(fā)框架(如TensorFlow、PyTorch 等)、工具鏈等支持，支持?jǐn)U展為超大規(guī)模算力平臺(tái)。而很多基于新架構(gòu)、新材料和器件的智能計(jì)算芯片生態(tài)發(fā)展處于起步階段，開發(fā)框架和工具鏈正在興起，目前正在逐漸提升算法部署便捷性和用戶友好性等指標(biāo)。例如Chiplet 技術(shù)目前在數(shù)據(jù)互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)、EDA 工具、封裝和測(cè)試技術(shù)上還有待持續(xù)完善和優(yōu)化。異質(zhì)集成在器件級(jí)、芯片晶圓級(jí)和子系統(tǒng)級(jí)的設(shè)計(jì)、仿真、加工和驗(yàn)證方面，也需要一套完整的、EDA 軟件支持的解決方案。

3.2.2 跨產(chǎn)業(yè)、跨學(xué)科的協(xié)同創(chuàng)新及資源組織挑戰(zhàn)

異質(zhì)集成、新計(jì)算機(jī)構(gòu)和計(jì)算范式、新材料和新器件還有DSA 加速等技術(shù)領(lǐng)域往往需要跨學(xué)科、跨產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同，因此對(duì)創(chuàng)新資源組織和合作提出了更高的要求。例如存算一體芯片涉及器件-芯片-算法-應(yīng)用等多層次的跨層協(xié)同，特別是基于新型存儲(chǔ)介質(zhì)的存算一體技術(shù)，器件物理原理、行為特性、集成工藝都不盡相同，需要跨層協(xié)同來(lái)實(shí)現(xiàn)性能(精度、功耗、時(shí)延等)與成本的最優(yōu)。再比如Chiplet 與2.5/3D 封裝結(jié)合，其內(nèi)部各個(gè)芯?？赡懿捎玫氖遣煌闹瞥坦に?、不同架構(gòu)，同時(shí)還需要加入高速互聯(lián)總線、接口IP、HBM 內(nèi)存，各個(gè)模塊可能還需要用到不同的材料進(jìn)行互聯(lián)。因此，Chiplet 設(shè)計(jì)的時(shí)候，就需要實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、封裝、工藝和材料各部分的協(xié)同，將內(nèi)部封裝的各個(gè)模塊看成一個(gè)整體的系統(tǒng)，需要一開始就要考慮到整個(gè)系統(tǒng)層級(jí)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。

3.2.3 新興關(guān)鍵技術(shù)還存在有待攻克的瓶頸

目前基于各種新興關(guān)鍵技術(shù)的智能計(jì)算芯片還存在一些技術(shù)限制和技術(shù)難點(diǎn)，導(dǎo)致整體發(fā)展進(jìn)度低于預(yù)期，并未形成大規(guī)模的應(yīng)用。例如異質(zhì)集成的工藝還不完善，尤其是單片異質(zhì)集成，由于異質(zhì)集成涉及的工藝步驟多且復(fù)雜，對(duì)工藝精度要求較高，同時(shí)對(duì)能夠異質(zhì)集成的器件也有一定的約束，因此雖然異質(zhì)集成目前已能實(shí)現(xiàn)，但尚未進(jìn)行大規(guī)模量產(chǎn)，并且量產(chǎn)后的產(chǎn)品良率還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。還需要對(duì)材料的性能、退化和失效機(jī)理作進(jìn)一步研究，以建立有效的、多種物理、多尺度模型來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)失效的發(fā)生，提高可靠性。另外，憶阻器大規(guī)模集成是RRAM 存算一體芯片應(yīng)用的前提，但目前制約集成規(guī)模的關(guān)鍵基礎(chǔ)問題是憶阻器陣列中的串?dāng)_和憶阻器陣列的制備工藝。幫助解決憶阻器陣列中串?dāng)_問題的高性能選通器件，目前還無(wú)成熟的解決方案。而憶阻器陣列制備工藝的均一性、穩(wěn)定性及其與CMOS 制造技術(shù)的兼容性，目前仍需要相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步來(lái)提升[20]。

4 北京智能計(jì)算芯片產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)

北京在智能計(jì)算芯片領(lǐng)域具有雄厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，強(qiáng)大的科研創(chuàng)新積累和前沿技術(shù)布局，人才、場(chǎng)景和創(chuàng)新環(huán)境都是北京發(fā)展智能計(jì)算芯片的優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也存在著諸多發(fā)展瓶頸與挑戰(zhàn)，例如智能計(jì)算芯片新興技術(shù)賽道增量企業(yè)不多，缺乏精準(zhǔn)的政策支持，與場(chǎng)景的配套銜接有待深入等。

4.1 北京智能計(jì)算芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)與優(yōu)勢(shì)

4.1.1 技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)

北京在智能計(jì)算芯片領(lǐng)域擁有眾多前沿技術(shù)創(chuàng)新資源，擁有北京大學(xué)、北京腦科學(xué)與類腦研究中心黃如團(tuán)隊(duì)，清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心施路平、張悠慧、李國(guó)齊團(tuán)隊(duì)，清華大學(xué)魏少軍、尹首一團(tuán)隊(duì)，清華大學(xué)吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)，中科院微電子所劉琦團(tuán)隊(duì)，中科院半導(dǎo)體所魯華祥團(tuán)隊(duì)，北京航空航天大學(xué)趙巍勝團(tuán)隊(duì)等。研究學(xué)者數(shù)量和研究成果均居于全國(guó)領(lǐng)先，在基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、計(jì)算系統(tǒng)、企業(yè)布局方面已積累了一定量級(jí)的底層儲(chǔ)備。并且北京幾乎在專用深度學(xué)習(xí)處理器、存算一體芯片、可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)芯片、開源RISC-V 架構(gòu)芯片、硅基光子計(jì)算芯片等所有智能計(jì)算芯片的新興技術(shù)路線上都有科研資源進(jìn)行布局，很多北京智能計(jì)算芯片企業(yè)的產(chǎn)品直接來(lái)源于高校成果轉(zhuǎn)化，例如清微智能的Thinker芯片，即為清華微電子所可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的產(chǎn)業(yè)化成果，此外，靈汐、湃方、知存、光子算數(shù)等企業(yè)也都孵化于國(guó)內(nèi)外高校及院所的創(chuàng)新成果，因此北京智能計(jì)算芯片基于前沿技術(shù)創(chuàng)新的群體式躍升條件初步形成。

4.1.2 產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)

北京是國(guó)內(nèi)在智能計(jì)算芯片產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域布局最早的城市，國(guó)內(nèi)首家科創(chuàng)板上市的人工智能芯片企業(yè)寒武紀(jì)、國(guó)內(nèi)通用處理器CPU 方面的領(lǐng)軍企業(yè)龍芯中科、北京君正都誕生于北京。目前北京智能計(jì)算芯片產(chǎn)業(yè)總體銷售收入接近50 億元左右，企業(yè)數(shù)量超過50 家。此外北京還包括北京智源人工智能研究院、北京微芯區(qū)塊鏈與邊緣計(jì)算研究院等新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，推動(dòng)北京成為全球人工智能學(xué)術(shù)思想、基礎(chǔ)理論、頂尖人才、企業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展政策的源頭，率先成為國(guó)際領(lǐng)先的人工智能創(chuàng)新高地。北京在智能計(jì)算芯片領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)還體現(xiàn)在擁有全面完備的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)，根據(jù)智源研究院數(shù)據(jù)，北京人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量超過1 500家，占國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)總量的20%，居全國(guó)首位。同時(shí)北京還是國(guó)內(nèi)擁有開源深度學(xué)習(xí)框架最多的地區(qū)以及中國(guó)最大的開發(fā)者聚集地，開發(fā)者數(shù)量約占全國(guó)的20%。北京快速構(gòu)建具有全球影響力的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系將大力推動(dòng)北京智能計(jì)算芯片的發(fā)展。

4.1.3 場(chǎng)景應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

智能計(jì)算芯片是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代眾多智能化場(chǎng)景和應(yīng)用的基礎(chǔ)硬件載體，北京是全球新經(jīng)濟(jì)企業(yè)最多的城市，也是企業(yè)場(chǎng)景創(chuàng)新最活躍的城市，而應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)也是北京推動(dòng)全國(guó)科技創(chuàng)新中心建設(shè)的重要舉措。

2019 年北京出臺(tái)了《加快應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)推進(jìn)首都高質(zhì)量發(fā)展的工作方案》，成立加快應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)統(tǒng)籌聯(lián)席會(huì)議。近兩年北京已發(fā)布三批共90 項(xiàng)應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)項(xiàng)目，總投資超過200 億元，聚焦醫(yī)療健康、城市治理、科技冬奧、政務(wù)、交通、教育等重點(diǎn)領(lǐng)域。通過應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)，推動(dòng)人工智能技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，可以加速孵化培育一批技術(shù)領(lǐng)先型的智能計(jì)算芯片公司。此外北京集聚了一大批央企國(guó)企，互聯(lián)網(wǎng)和整機(jī)公司，都是場(chǎng)景的定義者和芯片的需求方，近年來(lái)也紛紛通過自研、控股或投資等方式，布局智能計(jì)算芯片這個(gè)賽道。

4.2 北京智能計(jì)算芯片產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

4.2.1 創(chuàng)業(yè)新賽道企業(yè)數(shù)量減少，“獨(dú)角獸”明顯斷檔

近年來(lái)北京在計(jì)算類芯片領(lǐng)域新增優(yōu)質(zhì)企業(yè)數(shù)量不多，依然依賴寒武紀(jì)、地平線等存量“獨(dú)角獸”企業(yè)。尤其在新的智能計(jì)算芯片賽道，例如基于RISC-V 開源架構(gòu)的計(jì)算芯片，GPU 圖形處理器，DPU、ARM CPU，存算一體芯片等，自去年起，資本加速向這些領(lǐng)域集聚，國(guó)內(nèi)相繼涌現(xiàn)出一眾玩家，單輪融資紀(jì)錄不斷被刷新，但基本總部都在上海，而選擇在北京設(shè)立子公司。目前在ARM CPU 和GPU 等計(jì)算“大芯片”賽道，總部設(shè)立在北京的企業(yè)均只有一家，其他如天數(shù)智芯、壁仞科技、沐曦集成電路、登臨科技等企業(yè)，總部均在上海。DPU、存算一體芯片領(lǐng)域的新創(chuàng)企業(yè)也都選擇在京外設(shè)立總部，由此可見，北京在智能計(jì)算領(lǐng)域?qū)ζ髽I(yè)的吸引力嚴(yán)重弱化。

4.2.2 缺乏精準(zhǔn)政策支持

智能計(jì)算芯片屬于技術(shù)人才密集和資金密集的領(lǐng)域。進(jìn)入到人工智能、區(qū)塊鏈等要求高算力的場(chǎng)景時(shí)代，算法迭代速度加快，傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)出現(xiàn)瓶頸，基于新架構(gòu)新范式的計(jì)算芯片創(chuàng)新空前活躍，因此對(duì)企業(yè)在技術(shù)和人才領(lǐng)域的要求極高。此外，智能計(jì)算芯片的制造工藝節(jié)點(diǎn)普遍在7 nm 以下，所需要的設(shè)計(jì)研發(fā)支出和流片費(fèi)用都較大(7 nm FinFET 工藝流片費(fèi)用約3 000 萬(wàn)美元，合2 億元人民幣)，同時(shí)由于計(jì)算類芯片的迭代周期較快，為保持技術(shù)前瞻性、領(lǐng)先性和核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，企業(yè)必須持續(xù)進(jìn)行研發(fā)投入。因此，“毛毛雨”般的補(bǔ)貼額度對(duì)于計(jì)算芯片企業(yè)而言非?！安唤饪省薄１M管我市自去年開始在流片補(bǔ)貼上的力度逐步加大，但政策的精準(zhǔn)性依然不強(qiáng)，政策的特色化依然不足。目前北京數(shù)十家計(jì)算芯片企業(yè)中在北京享受政策補(bǔ)貼的不超過10家，寒武紀(jì)、地平線等頭部企業(yè)多年來(lái)一直不在北京享受流片補(bǔ)貼政策，而轉(zhuǎn)到上海、南京等地。

4.2.3 智能計(jì)算軟硬件企業(yè)合作和資源對(duì)接力度不足

萬(wàn)物智聯(lián)時(shí)代將會(huì)帶來(lái)越來(lái)越多的計(jì)算下沉到邊緣和終端，場(chǎng)景將會(huì)更復(fù)雜，計(jì)算需要更高效，響應(yīng)需要更快速，就需要智能計(jì)算芯片在保障低成本的前提下，能夠支持多模態(tài)，保障低時(shí)延、高能效，并且具備較高的安全性。因此智能計(jì)算芯片必須從場(chǎng)景出發(fā)，通過系統(tǒng)了解行業(yè)需求，探索新型的計(jì)算架構(gòu)，設(shè)計(jì)定制化的芯片架構(gòu)，在大幅提升性能的同時(shí)，降低功耗和成本，同時(shí)滿足人工智能算力以及跨設(shè)備形態(tài)的需求，并通過服務(wù)賦能其他行業(yè)。因此智能計(jì)算芯片企業(yè)若是和軟件及擁有場(chǎng)景的整機(jī)企業(yè)合作，將能加速提升產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。目前北京的眾多智能計(jì)算芯片企業(yè)鮮少與本地的人工智能算法、互聯(lián)網(wǎng)、整機(jī)廠商進(jìn)行創(chuàng)新協(xié)同合作，不利于北京在智能計(jì)算芯片領(lǐng)域形成持續(xù)化的引領(lǐng)優(yōu)勢(shì)。

4.2.4 先進(jìn)工藝與封裝環(huán)節(jié)仍被“卡脖子”

隨著智能計(jì)算芯片的逐步演進(jìn)和迭代，先進(jìn)工藝和先進(jìn)封裝成為持續(xù)優(yōu)化芯片性能和成本的關(guān)鍵創(chuàng)新路徑。尤其是2.5D/3D、SiP 系統(tǒng)級(jí)封裝、芯粒Chiplet 等先進(jìn)封裝和異質(zhì)集成技術(shù)已成為智能計(jì)算芯片兼顧更高性能和更高靈活性的必要選擇。但目前北京在14 nm 以下先進(jìn)工藝產(chǎn)能和先進(jìn)封裝上的供給仍然缺失，無(wú)法支撐在京智能計(jì)算芯片企業(yè)的供應(yīng)鏈自主創(chuàng)新，隨時(shí)面臨“卡脖子”風(fēng)險(xiǎn)。尤其是在封裝領(lǐng)域，北京目前缺乏在先進(jìn)封裝積極布局的頭部企業(yè)，相比長(zhǎng)三角地區(qū)明顯弱勢(shì)，不利于北京在智能計(jì)算芯片領(lǐng)域構(gòu)建價(jià)值閉環(huán)，從而形成協(xié)同聯(lián)動(dòng)的完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。

5 結(jié)論

智能計(jì)算芯片在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域和“東數(shù)西算”工程中的戰(zhàn)略和基礎(chǔ)地位啟示我們，北京應(yīng)該充分發(fā)揮自身在前沿創(chuàng)新、高端人才集聚、算法和應(yīng)用場(chǎng)景資源眾多等優(yōu)勢(shì)，找準(zhǔn)在智能計(jì)算芯片領(lǐng)域的著力點(diǎn)和突破點(diǎn)，積極布局關(guān)鍵產(chǎn)品和新興技術(shù)賽道，突破更多智能計(jì)算芯片領(lǐng)域的技術(shù)短板，建立起全產(chǎn)業(yè)鏈先進(jìn)產(chǎn)能供應(yīng)能力，實(shí)現(xiàn)北京智能計(jì)算產(chǎn)業(yè)整體躍升。

一是建議設(shè)立北京“智能計(jì)算芯片”資金專項(xiàng)，支持企業(yè)在智能計(jì)算芯片的體系架構(gòu)和新興計(jì)算范式、先進(jìn)工藝制造、先進(jìn)封裝、芯片與算法、場(chǎng)景的聯(lián)動(dòng)合作等方面取得變革性突破，探索與產(chǎn)業(yè)需求和實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合的支持方式和組織模式，形成北京全面且長(zhǎng)期的智能計(jì)算芯片發(fā)展戰(zhàn)略。

二是建議搶抓技術(shù)變革的制高點(diǎn)，在京加快布局可能改變“競(jìng)爭(zhēng)賽道”的新興技術(shù)賽道。重點(diǎn)支持存內(nèi)/近存計(jì)算、可重構(gòu)計(jì)算、材料和器件創(chuàng)新、異質(zhì)集成創(chuàng)新、應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的專用加速芯片等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，引導(dǎo)高?？蒲性核c企業(yè)面向前沿技術(shù)聯(lián)合攻關(guān)，以加強(qiáng)新興技術(shù)賽道在關(guān)鍵技術(shù)、驗(yàn)證、工藝、測(cè)試等核心環(huán)節(jié)的全面儲(chǔ)備，推動(dòng)這些前沿技術(shù)盡快與現(xiàn)有市場(chǎng)需求對(duì)接，加快產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，促進(jìn)新技術(shù)和新生態(tài)的培育壯大。

三是強(qiáng)化北京智能計(jì)算芯片產(chǎn)業(yè)鏈自主創(chuàng)新和與場(chǎng)景深度銜接的協(xié)同創(chuàng)新。重點(diǎn)支持滿足智能計(jì)算芯片需求的國(guó)產(chǎn)EDA、先進(jìn)工藝制造、先進(jìn)封裝企業(yè)在京布局，強(qiáng)化智能計(jì)算芯片供應(yīng)鏈的自主創(chuàng)新。結(jié)合“東數(shù)西算”工程的實(shí)施，鼓勵(lì)在京互聯(lián)網(wǎng)和系統(tǒng)廠商與智能計(jì)算芯片企業(yè)結(jié)成應(yīng)用場(chǎng)景“聯(lián)合體”，為推動(dòng)企業(yè)特別是中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用提供更多“高含金量”場(chǎng)景條件，加強(qiáng)新技術(shù)應(yīng)用示范，推動(dòng)創(chuàng)新資源聚合，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展。