魏少军
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生平简介
魏少军，男，1958年5月出生于北京，工学博士。曾任电信科学技术研究院副总工程师，大唐电信科技股份有限公司总裁。
工学博士，中共党员；1984年获清华大学无线电电子学系工学硕士学位，1991在比利时蒙斯理工大学微电子学实验室获工学博士学位；曾任比利时ARAMIS公司研究员，比利时蒙斯理工大学助理教授，信息产业部电信科学技术研究院副总工程师；现任清华大学教授，博士生导师，微电子所学术委员会副主任，国家863计划超大规模集成电路战略研究专家组专家，大唐电信科技股份有限公司副总经理兼微电子分公司总经理。曾任高级副总经理。董事自2002年5月任起。任清华大学教授，博士生导师；教育部“211工程”电子系统集成与专用集成电路技术研究中心主任；中国电子学会高级会员，IEEE有价值会员。[1]
美国制裁中兴通讯可能是一个孤立事件
经济日报-中国经济网4月21日讯 (记者 黄鑫) 针对美国商务部对中国中兴通讯发出出口禁限令一事,经济日报记者采访了清华大学微电子研究所所长、集成电路专家魏少军教授。
魏少军认为,美国制裁中兴通讯可能是一个孤立事件,只是出台的时间与中美贸易摩擦相重叠,引起大家认为美国对中兴通讯的禁令是别有目的的。因为从此前中美贸易摩擦公布的加税清单来看,并没有集成电路。
谈到对中国科技企业在全球化的进程中有哪些建议时,魏少军认为,一个成熟的国际化企业应认识到风险控制的重要性,并具备完备的风险控制手段和预案,同时,与供应商建立良好的战略合作关系。企业要对供应链中产品来源分布进行详细梳理,明确哪些需要自主生产、哪些必需是多个货源等等。对全球供应链的管理是中国企业走向全球的必修课,这涉及到企业经营的安全。
“企业还应设定一个保险系数,有一套备用方案,并与国内供应链形成共赢。现在,我们的设备制造商更多地把元器件供应商当成采购对象,简单地定位在市场供需关系上,元器件芯片供应商与设备制造商之间只是单纯的买卖关系,而不是战略合作关系。那么出问题的时候,设备制造商就很难得到元器件芯片供应商最鼎力的支持。”魏少军说。
魏少军还指出,对政府来说,应该思考如何围绕核心产业营造良好的发展环境。产业发展中有众多环节,企业不可能100%都做。政府负有营造良好产业链和发展环境的责任,应围绕核心产业建立完备的发展体系。
“核心技术是买不来的,这已经是全社会的共识,但这并不意味着所有的东西我们都要自己做,在当前开放合作的大环境下,要充分利用国内国外的科技资源,形成互利共赢的局面。”魏少军强调说,我国通信业从1G空白、2G跟随、3G突破到现在的4G并跑、5G部分领跑,都是在改革开放的大环境中逐渐具备的。我们的企业一定要把企业资源、社会资源、国家资源都用好,让风险最小化。[2]
做AI芯片勿自欺欺人 架构创新很关键
于深圳举办的2018 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会上，清华大学微电子所所长魏少军发表了演讲，阐述了AI时代芯片架构的问题。会后，魏少军接受了网易智能的专访，谈到了中国芯片行业的发展、架构创新以及造芯热潮。
“AI芯片是AI技术发展过程中不可逾越的关键阶段，不管有什么好的AI算法，要想最终得到应用，都必然通过芯片来实现。”
作为清华大学微电子所所长、芯片行业顶级大牛，魏少军断言，芯片是实现人工智能的当然载体。
如此，也造成了目前芯片行业格外躁动和火热，不管是巨头公司还是创业公司，不管是传统制造公司还是互联网公司，都在布局AI芯片行业。
AI时代，芯片的架构创新是不可回避的课题
随着市场对芯片计算能力的需求提高，芯片制造工艺也在不断提高，与之而来的是芯片制造成本也随着涨高。有业内人士称，如今设计制造一颗10nm芯片的成本要几千万美元，就算目前寒武纪、深鉴科技等专门做AI芯片的企业，即使采用28nm的芯片工艺，前期从投入到流片的成本都要超过400万美元。也就是说，单一品类的芯片出货量没有百万级很难收回成本。
魏少军同时向网易智能表示，要想让AI芯片能够在使用中变得更”聪明“，架构创新就是它面临的一个不可回避的课题。AI算法目前处于不断的变化中，芯片公司都希望找到能够适应所有算法的结构，“高能效通用的深度学习引擎是AI芯片的必备特征。”
基于此，魏少军列出了AI芯片应该具备的几个基本要素：
1、可编程性，适应算法的演进和应用的多样性；
2、架构的动态可变性，适应不同的算法并实现高效计算；
3、高效的架构变换能力，<10 Clock cycle，低开销、低延迟；
4、高计算效率，避免使用指令这类低效率的架构；
5、高能量效率，~10 TOPS/W；
6、低成本，能够进入家电和消费类电子；
7、体积小，能够装载在移动设备上；
8、应用开发方便，不需要芯片设计方面的知识。
根据以上要素判断，目前的CPU+SW、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC的作法都不是理想的架构。
与此同时，魏少军在现场从软硬件可以编程性维度将现在的AI芯片方案做了划分： 第一个方案就是CPU、DSP等处理器，芯片硬件可编程性很弱，软件可编程性强，芯片运行需要软件。这类芯片虽然具备通用性、高灵活性，但是成本高、价格贵，能量效率和计算效率不高，而且被行业寡头垄断。
第二种方案是ASIC、SoC等专用集成电路，芯片软硬件可编程性都很弱，虽然价格便宜、能量效率和计算效率很高，但是专用芯片不具备灵活性，一旦制造完成硬件就不可更改。
第三种方案是FPGA、EPLD等可编程逻辑器件，这种芯片硬件可编程性强，软件可编程性很弱。虽然硬件可编程，但是静态编程，一旦配置完毕就不可更改，逻辑不可复制，而且成本高昂、芯片研发周期长，能量效率和计算效率低。
第四种方案是RCP、CGRA等软件定义芯片（SdC），软件、硬件均可编程，芯片功能随软件变化而变化，而且具备通用和高灵活性，未来扩大用量就可以降低成本。
提出软件定义芯片，Thinker芯片课题组将融资并成立公司
软件定义芯片是魏少军带领的清华微电子所提出的全新芯片架构定义，实现了让芯片根据软件进行适应与调整。基于这种架构，清华微电子所相关课题组研发出了全新的Thinker系列芯片，使用了可重构计算芯片架构。在这个架构中，Thinker可以根据控制单元的要求配置计算单元阵列并执行，也可以根据软件的要求将划分后的任务送到数据通道执行。而且，不同于冯诺依曼等效架构，可重构计算模式为函数化的硬件架构。
目前，Thinker系列芯片已经推出了面向通用神经网络计算的Thinker 1代，面向极低功耗神经网路计算的Thinker 2，以及面向极低功耗语音应用的Thinker S。之前有媒体还报道称，Thinker芯片的功耗非常低，只需要7号AA电池就能运行一年。
魏少军还向网易智能透露，Thinker芯片的研发课题组目前正在融资，着手成立新公司进行市场化运作，但是对于融资额度，魏少军表示不方便透露。
给国内造芯企业建议：光靠钱是砸不出来的，一定要开放
对于目前中国企业布局芯片，魏少军表示支持，但是提出了一些建议。他说，“做芯片需要大量的人力和经验，光靠钱是砸不出来的，所以一定要开放，不要封闭。”魏少军同时表示，“如果是互联网巨头公司做芯片，我还要加一条建议，他们已经大到足以影响行业发展，所以在关键技术上要起到引领作用，能够有更大的雄心，肩负起社会责任。”
在谈到目前的AI芯片发展时，魏少军表示，现在的AI芯片市场被过度炒作。“目前，国内芯片的很多领域都存在问题，他们都在吹牛，有人还提出超越英特尔，我反对这样的说法。”
“英伟达当年做GPU就知道人工智能吗？我想未必，只是最后发现GPU用在人工智能上面很好用，才逐渐做起来。”魏少军认为，科研成果是很少能过计划出来的，都是遇到市场机会做出来的。“科技研究很多都是无心插柳柳成荫。”
AI芯片能否独立存在？还不知道，但是做语音芯片不要自欺欺人
“我们现在还不清楚AI芯片有没有独立存在的可能性，如果有，我们就能够有机会创造出与英特尔一样伟大的公司。”魏少军坦言，“但是这个问题现在没有答案。”
谈到国内很多创业公司开始做语音芯片的时候，魏少军这样评论说，语音芯片到底要干嘛？要实现什么样的功能？这个首先要搞清楚。”比如说，你要进行语义理解的识别，这个需要用到人工智能技术；但是你只是想做一个简单的语音命令识别，不一定用到人工智能技术，现在其他技术完全够用。“
在魏少军看来，做语音芯片一定要看应用场景，目前很多场景下并不需要用到人工智能技术或者专门的语音芯片。“现在做人工智能，就一定会用到大量的计算，功耗一定更大，有时候得不偿失。不要杀鸡用牛刀，更不要不要自欺欺人。”魏少军说到。
魏少军最后表示，AI技术虽然正在不断进步，但目前还主要集中在单个事务的训练和推理上，要让AI真的可以像人类一样同时做出多个判断和决定，算法研究还需要有更伟大的突破。“人的决策是多元的，但现在机器决策是单一的，现在是IA（增强智能）的时代。”[3]
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