魏少軍檢視原始碼討論檢視歷史
生平簡介
魏少軍，男，1958年5月出生於北京，工學博士。曾任電信科學技術研究院副總工程師，大唐電信科技股份有限公司總裁。
工學博士，中共黨員；1984年獲清華大學無線電電子學系工學碩士學位，1991在比利時蒙斯理工大學微電子學實驗室獲工學博士學位；曾任比利時ARAMIS公司研究員，比利時蒙斯理工大學助理教授，信息產業部電信科學技術研究院副總工程師；現任清華大學教授，博士生導師，微電子所學術委員會副主任，國家863計劃超大規模集成電路戰略研究專家組專家，大唐電信科技股份有限公司副總經理兼微電子分公司總經理。曾任高級副總經理。董事自2002年5月任起。任清華大學教授，博士生導師；教育部「211工程」電子系統集成與專用集成電路技術研究中心主任；中國電子學會高級會員，IEEE有價值會員。[1]
美國制裁中興通訊可能是一個孤立事件
經濟日報-中國經濟網4月21日訊 (記者 黃鑫) 針對美國商務部對中國中興通訊發出出口禁限令一事,經濟日報記者採訪了清華大學微電子研究所所長、集成電路專家魏少軍教授。
魏少軍認為,美國制裁中興通訊可能是一個孤立事件,只是出台的時間與中美貿易摩擦相重疊,引起大家認為美國對中興通訊的禁令是別有目的的。因為從此前中美貿易摩擦公布的加稅清單來看,並沒有集成電路。
談到對中國科技企業在全球化的進程中有哪些建議時,魏少軍認為,一個成熟的國際化企業應認識到風險控制的重要性,並具備完備的風險控制手段和預案,同時,與供應商建立良好的戰略合作關係。企業要對供應鏈中產品來源分布進行詳細梳理,明確哪些需要自主生產、哪些必需是多個貨源等等。對全球供應鏈的管理是中國企業走向全球的必修課,這涉及到企業經營的安全。
「企業還應設定一個保險係數,有一套備用方案,並與國內供應鏈形成共贏。現在,我們的設備製造商更多地把元器件供應商當成採購對象,簡單地定位在市場供需關係上,元器件芯片供應商與設備製造商之間只是單純的買賣關係,而不是戰略合作關係。那麼出問題的時候,設備製造商就很難得到元器件芯片供應商最鼎力的支持。」魏少軍說。
魏少軍還指出,對政府來說,應該思考如何圍繞核心產業營造良好的發展環境。產業發展中有眾多環節,企業不可能100%都做。政府負有營造良好產業鏈和發展環境的責任,應圍繞核心產業建立完備的發展體系。
「核心技術是買不來的,這已經是全社會的共識,但這並不意味着所有的東西我們都要自己做,在當前開放合作的大環境下,要充分利用國內國外的科技資源,形成互利共贏的局面。」魏少軍強調說,我國通信業從1G空白、2G跟隨、3G突破到現在的4G並跑、5G部分領跑,都是在改革開放的大環境中逐漸具備的。我們的企業一定要把企業資源、社會資源、國家資源都用好,讓風險最小化。[2]
做AI芯片勿自欺欺人 架構創新很關鍵
於深圳舉辦的2018 CCF-GAIR 全球人工智能與機器人峰會上，清華大學微電子所所長魏少軍發表了演講，闡述了AI時代芯片架構的問題。會後，魏少軍接受了網易智能的專訪，談到了中國芯片行業的發展、架構創新以及造芯熱潮。
「AI芯片是AI技術發展過程中不可逾越的關鍵階段，不管有什麼好的AI算法，要想最終得到應用，都必然通過芯片來實現。」
作為清華大學微電子所所長、芯片行業頂級大牛，魏少軍斷言，芯片是實現人工智能的當然載體。
如此，也造成了目前芯片行業格外躁動和火熱，不管是巨頭公司還是創業公司，不管是傳統製造公司還是互聯網公司，都在布局AI芯片行業。
AI時代，芯片的架構創新是不可迴避的課題
隨着市場對芯片計算能力的需求提高，芯片製造工藝也在不斷提高，與之而來的是芯片製造成本也隨着漲高。有業內人士稱，如今設計製造一顆10nm芯片的成本要幾千萬美元，就算目前寒武紀、深鑒科技等專門做AI芯片的企業，即使採用28nm的芯片工藝，前期從投入到流片的成本都要超過400萬美元。也就是說，單一品類的芯片出貨量沒有百萬級很難收回成本。
魏少軍同時向網易智能表示，要想讓AI芯片能夠在使用中變得更」聰明「，架構創新就是它面臨的一個不可迴避的課題。AI算法目前處於不斷的變化中，芯片公司都希望找到能夠適應所有算法的結構，「高能效通用的深度學習引擎是AI芯片的必備特徵。」
基於此，魏少軍列出了AI芯片應該具備的幾個基本要素：
1、可編程性，適應算法的演進和應用的多樣性；
2、架構的動態可變性，適應不同的算法並實現高效計算；
3、高效的架構變換能力，<10 Clock cycle，低開銷、低延遲；
4、高計算效率，避免使用指令這類低效率的架構；
5、高能量效率，~10 TOPS/W；
6、低成本，能夠進入家電和消費類電子；
7、體積小，能夠裝載在移動設備上；
8、應用開發方便，不需要芯片設計方面的知識。
根據以上要素判斷，目前的CPU+SW、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC的作法都不是理想的架構。
與此同時，魏少軍在現場從軟硬件可以編程性維度將現在的AI芯片方案做了劃分： 第一個方案就是CPU、DSP等處理器，芯片硬件可編程性很弱，軟件可編程性強，芯片運行需要軟件。這類芯片雖然具備通用性、高靈活性，但是成本高、價格貴，能量效率和計算效率不高，而且被行業寡頭壟斷。
第二種方案是ASIC、SoC等專用集成電路，芯片軟硬件可編程性都很弱，雖然價格便宜、能量效率和計算效率很高，但是專用芯片不具備靈活性，一旦製造完成硬件就不可更改。
第三種方案是FPGA、EPLD等可編程邏輯器件，這種芯片硬件可編程性強，軟件可編程性很弱。雖然硬件可編程，但是靜態編程，一旦配置完畢就不可更改，邏輯不可複製，而且成本高昂、芯片研發周期長，能量效率和計算效率低。
第四種方案是RCP、CGRA等軟件定義芯片（SdC），軟件、硬件均可編程，芯片功能隨軟件變化而變化，而且具備通用和高靈活性，未來擴大用量就可以降低成本。
提出軟件定義芯片，Thinker芯片課題組將融資並成立公司
軟件定義芯片是魏少軍帶領的清華微電子所提出的全新芯片架構定義，實現了讓芯片根據軟件進行適應與調整。基於這種架構，清華微電子所相關課題組研發出了全新的Thinker系列芯片，使用了可重構計算芯片架構。在這個架構中，Thinker可以根據控制單元的要求配置計算單元陣列並執行，也可以根據軟件的要求將劃分後的任務送到數據通道執行。而且，不同於馮諾依曼等效架構，可重構計算模式為函數化的硬件架構。
目前，Thinker系列芯片已經推出了面向通用神經網絡計算的Thinker 1代，面向極低功耗神經網路計算的Thinker 2，以及面向極低功耗語音應用的Thinker S。之前有媒體還報道稱，Thinker芯片的功耗非常低，只需要7號AA電池就能運行一年。
魏少軍還向網易智能透露，Thinker芯片的研發課題組目前正在融資，着手成立新公司進行市場化運作，但是對於融資額度，魏少軍表示不方便透露。
給國內造芯企業建議：光靠錢是砸不出來的，一定要開放
對於目前中國企業布局芯片，魏少軍表示支持，但是提出了一些建議。他說，「做芯片需要大量的人力和經驗，光靠錢是砸不出來的，所以一定要開放，不要封閉。」魏少軍同時表示，「如果是互聯網巨頭公司做芯片，我還要加一條建議，他們已經大到足以影響行業發展，所以在關鍵技術上要起到引領作用，能夠有更大的雄心，肩負起社會責任。」
在談到目前的AI芯片發展時，魏少軍表示，現在的AI芯片市場被過度炒作。「目前，國內芯片的很多領域都存在問題，他們都在吹牛，有人還提出超越英特爾，我反對這樣的說法。」
「英偉達當年做GPU就知道人工智能嗎？我想未必，只是最後發現GPU用在人工智能上面很好用，才逐漸做起來。」魏少軍認為，科研成果是很少能過計劃出來的，都是遇到市場機會做出來的。「科技研究很多都是無心插柳柳成蔭。」
AI芯片能否獨立存在？還不知道，但是做語音芯片不要自欺欺人
「我們現在還不清楚AI芯片有沒有獨立存在的可能性，如果有，我們就能夠有機會創造出與英特爾一樣偉大的公司。」魏少軍坦言，「但是這個問題現在沒有答案。」
談到國內很多創業公司開始做語音芯片的時候，魏少軍這樣評論說，語音芯片到底要幹嘛？要實現什麼樣的功能？這個首先要搞清楚。」比如說，你要進行語義理解的識別，這個需要用到人工智能技術；但是你只是想做一個簡單的語音命令識別，不一定用到人工智能技術，現在其他技術完全夠用。「
在魏少軍看來，做語音芯片一定要看應用場景，目前很多場景下並不需要用到人工智能技術或者專門的語音芯片。「現在做人工智能，就一定會用到大量的計算，功耗一定更大，有時候得不償失。不要殺雞用牛刀，更不要不要自欺欺人。」魏少軍說到。
魏少軍最後表示，AI技術雖然正在不斷進步，但目前還主要集中在單個事務的訓練和推理上，要讓AI真的可以像人類一樣同時做出多個判斷和決定，算法研究還需要有更偉大的突破。「人的決策是多元的，但現在機器決策是單一的，現在是IA（增強智能）的時代。」[3]
視頻