北京未来芯片技术高精尖创新中心成立于 2015 年 10 月，是北京市教委首批认定的“北京高等学校高精尖创新中心”之一。中心充分发挥清华大学的学科、科研和人才优势，联合校内多个院系资源，组建了微电子、光电子及柔性集成、微系统、类脑计算、基础前沿、综合应用六个分中心以及微纳技术支撑平台。中心主任由清华大学副校长尤政院士担任。中心以服务国家创新驱动发展战略和北京市全国科技创新中心建设为出发点，致力于打造国家高层次人才梯队、全球开放型微纳技术支撑平台，聚焦具有颠覆性创新的关键器件、芯片及微系统技术，推动未来芯片产业实现跨越式发展。　　技术总述　　目前，关于 AI 芯片的定义并没有一个严格和公认的标准。比较宽泛的看法是，面向人工智能应用的芯片都可以称为 AI 芯片。时下，一些基于传统计算架构的芯片和各种软硬件加速方案相结合，在一些 AI 应用场景下取得了巨大成功。但由于需求的多样性，很难有任何单一的设计和方法能够很好地适用于各类情况。因此，学界和业界涌现出多种专门针对人工智能应用的新颖设计和方法，覆盖了从半导体材料、器件、电路到体系结构的各个层次。　　本文探讨的 AI 芯片主要包括三类，一是经过软硬件优化可以高效支持 AI 应用的通用芯片，例如GPU ；二是侧重加速机器学习（尤其是神经网络、深度学习）算法的芯片，这也是目前 AI 芯片中最多的形式 ；三是受生物脑启发设计的神经形态计算芯片。　　AI 技术是多层面的，贯穿了应用、算法机理、芯片、工具链、器件、工艺和材料等技术层级。各个层级环环紧扣形成 AI 的技术链，如图表 2-1 所示。AI 芯片本身处于整个链条的中部，向上为应用和算法提供高效支持，向下对器件和电路、工艺和材料提出需求。一方面，应用和算法的快速发展，尤其是深度学习、卷积神经网络对 AI 芯片提出了 2-3 个数量级的性能优化需求，引发了近年来 AI 片研发的热潮。另一方面，