华体会体育(中国)hth·官方网站李国杰院士：计算机和微电子学科应紧密结合近日，在深圳召开的第25届高新技术成果交易会高性能芯片设计与制造高峰论坛上，中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员李国杰指出，随着人工智能（AI）技术的进一步发展，解决算力需求“剪刀差”难题华体会体育、实现微电子新器件突破迫在眉睫。同时，他还呼吁推动计算机与微电子学科相结合，为我国培养更高质量的芯片人才。

　　芯片作为信息社会的基石，在AI技术迅速发展的今天扮演着不可或缺的角色。随着AI需求的增加，算力成为支撑主流AI应用的重要组成部分。然而，提高算力的基础是芯片技术。没有高效的芯片，AI就无法实现。

　　数据显示，我国AI算力规模预计在2026年达到1271 EFLOPS。全球图形处理器（GPU）市场规模在2021年为335亿美元，预计到2030年将达到4774亿美元。

　　近年来，芯片和算力备受关注，因为AI已经进入了一个新的发展阶段，以生成式AI等新技术将AI推向了新的高度。算力在这个过程中发挥着关键作用。一些学者、企业家和投资者认为，人类可能已经找到了通向智能时代的途径，而提高算力是拓宽这条道路的基本投入之一。

　　然而，李国杰指出，尽管算力在当前AI技术发展中起到关键作用，但人类对于智能和计算之间关系的认识仍然有限。他强调，计算的复杂性与计算模型密切相关。近期推出的大语言模型表明神经网络模型在某些问题上已经突破了传统图灵机模型的局限华体会体育，显示出计算模型发生了重大变革。

　　李国杰表示，虽然当前的发展速度让人们对于“算力出奇迹”感到惊讶，但在未来，为了避免资源和能源枯竭，必须关注计算模型的其他方面。他提到，未来20年内，系统结构创新的贡献可能会超过芯片本身。摩尔定律接近物理极限，当前的微电子技术和超级计算机的发展速度无法满足不断增长的算力需求，成为信息科技面临的主要挑战之一。

　　对于提高芯片算力的途径，李国杰提出了多种可能的方法，包括增加乘加运算器、存算一体技术、减少数据搬运、消除存储墙等。此外，他还指出前沿技术如模拟计算、量子计算、光学计算和生物计算等也为提高算力提供了新的思路。他强调，在选择技术路线时，过早锁定可能会失去更好的机会。

　　总的来说，提高芯片的算力是当前AI发展中的一个迫切问题，需要综合考虑技术创新、系统结构、软硬件协同等多方面的因素。

　　在谈到芯片人才培养问题时，李国杰指出人才短缺是限制芯片发展的关键因素。当前集成电路产业不仅缺乏领军和骨干人才，还面临一般工程技术人才的短缺，这反映了当前的人才培养体系已经不适应产业的发展。

　　李国杰指出，芯片人才短缺的主要原因之一是历史欠账。长期以来，我国信息领域在发展中存在头重脚轻、基础薄弱的问题，大部分人才都流向互联网应用企业。在高校方面，与微电子相关的院系师资力量不足，人才供应不足。此外，现有的人才培养方式偏向基础理论教育，缺乏对芯片人才实际需求的培养。

　　他进一步强调，培养芯片人才需要紧密结合计算机和微电子两个学科。相比之下，世界顶尖大学的计算机学科和微电子学科通常在同一个院系。而在我国，这两个学科长期脱钩，不利于集成电路产业的发展。

　　以微电子中的电子设计自动化（EDA）软件工具为例，李国杰表示，EDA软件工具对集成电路的发展至关重要，而它在逻辑设计、物理设计、加工生产等过程中凝结了对物理世界和信息空间的认识。他认为，集成电路的发展水平基本上取决于EDA软件的发展水平华体会体育，而这需要计算机领域的人才参与。

　　最后，他提到，仅仅依靠器件层面的创新是不够的，必须从跨层设计入手，将新型器件特性与电路、结构、应用特性结合，才能达到相关优化目标。在当前逆全球化的环境下，我国需要更加重视芯片的设计，以及系统结构和软件的创新，争取在低世代工艺的条件下，研制生产出与国外高世代工艺水平相当的芯片。