Cadence：在人工智能时代下 要重新思考芯片设计和架构

2019年8月15日，CDNLive 2019在上海盛大开幕。CDNLive是Cadence公司举办的一年一度的全球巡回用户大会，覆盖中国、美国、德国、日本、印度等多个国家和地区，是全球范围内极具影响力的集成电路行业大会。CDNLive的参会人员均为全球集成电路行业的顶级企业和精英人才。

本次CDNLive 2019上海站更是汇聚了来自全球各地的行业精英，以及企业界和学界的代表人物。Cadence公司总裁Anirudh Devgan、清华大学教授魏少军，以及人工智能独角兽依图科技创始人、CEO朱珑出席了大会，并分别在大会上发表了重要演讲。

摩尔定律濒临失效，IC产业调整步伐向AI“求解”

过去几十年，芯片的发展都受到“摩尔定律”的指引。每18个月，晶体管密度增加一倍，算力、性能增加一倍，即计算密度也增加一倍。可近年来，受限于物理材料的限制，摩尔定律正在趋缓，甚至濒临终结。

在这个行业共识之下，依靠传统方式来提升芯片效能的方法已经收效甚微。与此同时，AI的飞速发展，无论是训练还是推理，都对算力提出了远高于传统芯片的要求。为了迎合人工智能行业的发展节奏，IC产业也正在积极调整步伐，掀起了新一轮的“求变”之路。这也成为本届CDNLive 2019大会的重要议题。

在大会上，Cadence公司总裁Anirudh Devgan先生首先提出了“smart by design”的观点，表示在人工智能时代下，要重新思考芯片底层设计和架构，以此来最大程度优化硬件性能。

Cadence公司总裁Anirudh Devgan先生演讲

与此同时，同台发表主题演讲的魏少军博士和朱珑博士，则分别提出了“软件定义芯片”和“算法即芯片”的理念，都强调了下一代计算中算法对芯片设计的重要性。

虽然这3位嘉宾的表述不甚相同，但是从本质上说，都是一种以AI来驱动和赋能芯片产业变革的解决思路。

魏少军博士演讲

朱珑博士演讲

以依图为例，作为一个以算法起家的人工智能企业，它在今年5月发布了全球首款云端视觉推理AI芯片questcore™(中文名“求索”)，在这款芯片上，集成了依图全球领先的视觉算法。在性能方面，一块求索芯片能够支持50路摄像头智能视频分析的算力，一台1U服务器就可以支撑约200路摄像头进行实时视频全解析，其性价比是市面上最先进的英伟达方案的5到10倍。可以说，这是芯片领域一次标志性的尝试，也是依图将“算法与芯片设计强耦合”理念的一次成功落地。

“智能密度”，加速智能文明到来的关键

近些年，人工智能虽然在以几何级数的速度发展，但不可置否的是，人工智能还处在低阶智能的阶段，真正的智能文明还充满着无限的想象空间。对此，朱珑在他的演讲中表示，文明的变迁史就是一场基础设施的革命史，而在人工智能时代，基础设施的跃迁关键在于“智能密度”。

“智能密度”，从宏观维度上说，即单体智能要向群体智能进化，以智慧城市建设为例，摄像头数量从1个提升到1万个，那么可实现的应用空间则会更加广阔，才可以从“可记录”、“可识别”的低阶智能，发展到“可关联”、“可预测”，甚至“可规划”的高阶智能;从微观维度上，只有算力的大幅提升，才能带来具有高性价比的基础设施，而回到芯片话题上，则是芯片的单位面积智能算力。所以，只有当芯片、算法、算力协同发展，才能推动智能密度的提升，这是基础设施提升的关键，也是推动智能水平跃迁、加速智能文明到来的重中之重。

朱珑的这一观点在依图的AI芯片求索questcore™上得到了印证。以智慧城市管理为例，在空间、能源、成本都有限的情况下，依图实现了仅用1个机柜支撑1万路摄像头的全解析，让能耗、成本和空间都获得大幅度的减低和压缩，这无疑为一个城市的智能等级提升，提供了非常重要的基础设施。如此一来，就可以打开城市管理的更多场景、更多应用，让“1万路成为标配，50万路成为可能”。

来自IC产业的顶级企业和人才，在本次大会上围绕芯片话题的探讨，为芯片行业打开了一个全新的思路和方向。作为人工智能行业的“地基”，芯片显得尤为至关重要，而从本次CDNLive大会上的各方观点中也不难看出，由AI赋能芯片，“算法定义芯片”的时代正在全面到来。

关键词： Cadence 人工智能 芯片