人工智能与先进计算融合发展路径研究蓝皮书_38页_12mb

报告摘要

人工智能与先进计算融合发展路径研究蓝皮书总结

核心内容

人工智能与先进计算的融合发展是当前科技领域的重要趋势，旨在突破传统冯·诺依曼架构在处理大规模数据和复杂模型时的性能、能效与灵活性瓶颈。本书系统分析了多种前沿技术路径，包括量超智融合、光计算、图计算、存算一体、类脑与神经元计算以及生成式变结构计算，探讨了其技术原理、优势、瓶颈与融合潜力，为构建下一代高性能、低功耗、高可靠性的智能计算体系提供了参考。

主要观点

智能计算的范式变革：
- 智能计算正在从辅助工具向核心生产力转变，对计算系统的性能、效能、灵活性和安全性提出了更高要求。
- 传统冯·诺依曼架构在处理EB级数据和万亿参数模型训练时，面临“存储墙”“功耗墙”及指令集僵化等挑战。
量超智融合：
- 量子计算与经典超算、智算的融合（QSIF）将提供解决复杂科学与工程问题的新思路，如药物分子模拟和交通调度。
- 当前面临的主要挑战包括量子优势边界模糊、数据互通瓶颈和协同效率低，未来需要构建“动态适配”范式，实现智能映射、自适应测试平台和量子优势预言机。
光计算：
- 光计算以光为信息载体，具有高速、大带宽、低能耗等优势，适合大规模并行计算。
- 技术路线包括干涉型和衍射型，各有其应用场景和优劣势。未来需通过光-电协同和软硬件优化提升其实际应用价值。
图计算：
- 图计算通过构建多维复杂关系，为人工智能提供知识建模、语义推理和结构增强等底层能力。
- 面向大模型推理，需构建“稀疏-稠密”动态融合的计算模式，以提升吞吐率和响应效率。
存算一体：
- 存算一体技术通过将存储与计算单元深度融合，有效缓解冯·诺依曼架构的瓶颈，提升能效。
- 技术路线包括近存计算和存内计算，面临器件特性、阵列结构和外围电路设计等挑战。
类脑与神经元计算：
- 类脑计算借鉴生物神经系统机理，具有低功耗、高并行和事件驱动等优势，适用于边缘计算、机器人控制和脑科学研究。
- 当前主要的类脑计算芯片包括IBM TureNorth、Intel Loihi、浙江大学Darwin等，其发展仍面临技术成熟度和精度等问题。
生成式变结构计算：
- 生成式变结构计算结合生成式人工智能与变结构系统理论，实现计算结构的动态调整和优化。
- 通过软件定义节点和生成式互连结构，形成“结构决定功能、功能牵引效能、效能反哺结构”的正向循环，提升计算效率和灵活性。