AI 驱动的芯片设计 AI前沿讲习班第十四期活动成功举办

在金秋的十一月，中国人工智能学会（CAAI）于杭州未来科技城（海创园）举办了一场盛况空前的AI前沿讲习班（CAAI-AIDL）第十四期活动。此次活动由中国人工智能学会主办，CAAI会员服务工委会及CAAI会士之家联合承办，得到了浙江杭州未来科技城管委会的大力协助。活动的目光聚焦于“AI驱动的芯片设计”，吸引了线下线上超过95万人次参与。

《名师云集，智慧碰撞——记讲习班前沿技术研讨会》

为了深入探索产业优势，把握前沿技术动态，讲习班开启了一场盛大的前期预热环节。在这个环节中，学员们有幸现场聆听了中国工程院士、哈尔滨工业大学超精密光电仪器工程研究所所长谭久彬，以及欧洲科学院外籍院士蒋田仔等十位知名专家的精彩报告。

这些专家们不仅为我们带来了智能光计算、光电计算芯片等领域的最新研究成果，更从人工智能的角度，深入探讨了其在医疗健康、信息技术、智能制造等多个领域的转型升级中的关键作用。他们的分享，如同一场智慧的盛宴，让我们深受启发。

紧接着，讲习班的主体报告在次日拉开帷幕。这场报告分为上下两场，上半场报告由大连理工大学集成电路学院岗位特聘教授常玉春主持。在常教授的引领下，我们见证了各领域顶尖专家们的深度洞察和前沿思考。他们的报告如同一场知识的盛宴，让我们感受到了科技的魅力和无限可能。

浙江大学求是特聘教授、长聘教授常玉春教授，为我们带来了一场主题为“高效LLM加速器开发与模型推理的敏捷设计框架：挑战与实践”的精彩报告。在报告中，卓成教授深入探讨了当前大语言模型在各领域带来的深刻变革。他指出了大模型对于算力的巨大需求与现实硬件供给之间的矛盾，这无疑为整个行业带来了极大的挑战。

卓成教授强调，随着大模型的复杂性和规模不断增长，传统的设计分析和验证流程已无法应对这一挑战。为了解决这个问题，我们需要一个全新的、端到端的流程来支持软硬件的协同优化。这种深层次的优化能力对于满足大模型对于算力的需求至关重要。在这个新的设计框架下，我们可以更敏捷地对模型推理进行设计和开发，从而推动大语言模型的应用和发展。

卓成教授的报告内容生动、深入，为我们提供了一个全新的视角来看待大语言模型的发展和应用。他的报告不仅为我们指明了当前面临的挑战，还为我们提供了解决问题的新思路和新方法。相信在卓成教授和他的团队的引领下，我们将会看到更多关于大语言模型的突破和创新。卓成教授精彩演讲

在近日的一场学术盛会上，复旦大学教授、集成芯片与系统全国重点实验室IP与芯片架构创新中心主任韩军，带来了一场主题为“RVLPU：基于RISC-V矩阵扩展的大模型处理器”的精彩报告。这位业界翘楚，以其深厚的学术功底和独到的见解，吸引了众多业内人士的关注。

韩军主任在报告中首先指出，随着科技的飞速发展，矩阵算力需求日益激增，传统的芯片架构已经无法满足这一需求。他强调，必须对传统的架构进行创新，以满足日益增长的计算需求。

接着，韩军主任详细介绍了领域专用处理器的优势。他表示，专用处理器的接口设计精良，具有精简的指令交互接口、快速的指令传输通道以及支持多核扩展等特点。这些优势使得领域专用处理器在矩阵计算领域具有巨大的潜力。

韩军主任还强调了采用新的集成方式构建更大算力的集成芯片的重要性。他认为，通过更新集成算力的能力，我们可以应对未来更加复杂的计算任务。他鼓励研究人员不断探索新的技术路线，为集成电路行业的发展做出更大的贡献。

整个报告过程中，韩军主任的演讲生动有力，深入浅出地介绍了他在RVLPU研究领域的最新成果和见解。他的报告不仅为业内人士提供了宝贵的参考，也为广大科技爱好者带来了前沿的科技资讯。

这场报告会在业界引起了广泛的关注和讨论，不仅展现了韩军主任深厚的学术功底，也展示了我国集成电路行业的蓬勃发展态势。韩军主任近日为我们带来了精彩的报告。作为天津大学微电子学院的副院长，刘强教授围绕“面向边缘训练的AI模型和架构设计”这一主题展开深入探讨。刘教授的报告从人工智能（AI）在我们日常生活中的广泛应用出发，涵盖了无人驾驶、人脸识别、智能安防以及人工智能生成等领域。

他详细介绍了在这些场景中应用的AI模型，并指出部署在边缘侧的数据与云端的数据存在的差异。随着技术的发展，边缘计算逐渐成为关注的焦点。与传统的云计算相比，边缘计算允许数据在更靠近用户的地方进行处理，从而大大减少了数据传输延迟。刘教授强调，未来的AI模型训练将更多地发生在边缘侧，这将有效避免反复上传数据到云端进行训练所产生的成本。

报告内容生动且充满前瞻性，展现了人工智能技术的未来发展趋势及其在各个领域的应用前景。刘教授的讲解风格丰富多变，语言流畅且具有深度，为听众带来了一场知识与智慧的盛宴。他的报告不仅为我们提供了宝贵的学术见解，还激发了我们对未来科技发展的无限想象和探索欲望。刘强教授发表了引人瞩目的报告。作为一位知名专家，他深入探讨了当前计算领域的热点问题。知合计算的CEO及研究员孟建熠也带来了关于“开源RISC-V架构与AI融合创新”的精彩演讲。

孟建熠研究员在报告中强调了RISC-V在计算架构领域所带来的重大变革。他指出，这一架构的出现在某种程度上改变了芯片制造和芯片设计行业的传统模式，推动了行业的快速发展。工业界也在积极探索基于RISC-V的架构创新，这无疑为整个行业带来了新的机遇和挑战。

报告还进一步探讨了RISC-V发展的关键步骤。孟建熠研究员认为，打造高性能的标杆产品是RISC-V发展的核心任务之一。他还强调了软硬件统一生态的成熟对于RISC-V的重要性。一个成熟的生态系统不仅能够为RISC-V提供强大的支持，还能为其长期发展提供保障。

在提升算力方面，孟建熠研究员则主张软硬件协同设计是最有效的方法。他认为，通过软硬件的协同优化，可以更好地发挥RISC-V架构的优势，从而提升计算性能。

整场报告内容生动、深入，不仅展现了专家们的独到见解，还为我们揭示了计算领域的未来发展趋势。通过这场报告，我们不禁对RISC-V架构的未来充满期待。孟建熠研究员的精彩报告

在杭州电子科技大学，一场引人入胜的报告正在展开。孟建熠研究员作为特邀嘉宾，为我们带来了深入的专业分享。他的研究领域广泛，报告中涉及的内容令人耳目一新。

接着，杭州电子科技大学特聘副教授赵镇鑫，为我们带来了主题为“人工智能辅助模拟IC原理图自动生成”的精彩演讲。他的报告充满了技术的前沿性和深度，让我们对人工智能在集成电路设计领域的应用有了更深入的了解。

赵镇鑫副教授详细介绍了EDA技术创新中心的研究成果和进展。他详细介绍了该中心在集成电路EDA技术研究方面的突破，包括最新的技术动态和未来的发展趋势。他还强调了相关人才培养的重要性，指出技术创新需要人才的支持和推动。

报告的重点之一是模拟IC原理图自动生成技术。赵镇鑫副教授详细介绍了这一技术的优点，包括它能大大提高生成数量、生成能力和生成效率。这一技术的应用将极大地推动集成电路设计领域的发展，为未来的科技创新提供强有力的支持。

随着讲习班进入下半场，精彩继续上演。本次，我们有幸邀请到西安交通大学人工智能与机器人研究所的杰出教授——孙宏滨，担任本次讲习班的主持人。在他的引领下，我们见证了赵镇鑫副教授的精彩报告。

赵镇鑫副教授以其深入的研究和丰富的实践经验，为我们带来了一场生动且富有启发性的演讲。他的报告内容引人入胜，让我们深受启发。而孙宏滨教授的精湛主持技巧，更是让整个讲习班的气氛达到了高潮。

两位专家在学术领域的卓越表现，让我们对科研的未来充满了期待。他们的精彩演讲和深入探讨，不仅为我们带来了知识的盛宴，也为我们的学术发展指明了方向。让我们期待他们在未来的科研道路上，继续为我们带来更多的惊喜和突破。孙宏滨教授为我们带来了一个特别的嘉宾——陈宏铭教授，他是俄罗斯工程院的外籍院士，同时也是浙江海洋大学海天智能物联网实验室的主任。陈教授今天的报告主题是“面向高性能人工智能芯片的设计与测试方案”。

陈宏铭教授的报告深入浅出，内容涵盖了高性能人工智能芯片的多个关键方面。他详细讲解了芯片的IP与ASIC设计方案，这是芯片设计的基础和核心。接着，他介绍了DFT与仿真方案，这是确保芯片性能和稳定性的重要环节。陈教授重点介绍了芯片测试方案，这是保证芯片质量的关键步骤。

在报告的过程中，陈教授特别强调了高速大功率测试的解决方案。他提出，为了确保测试结果的准确性和可靠性，需要使用主动热控制（ATC）技术来进行生产测试的温度控制。这种技术可以确保在量产测试中，芯片所处的环境温度变化控制在正负3℃的范围内，从而确保产品的性能和稳定性。

陈教授的报告内容丰富、深入浅出，不仅展示了他在高性能人工智能芯片领域的深厚造诣，也让我们对芯片的设计和测试有了更深入的了解。他的报告为我们在人工智能领域的研究和探索提供了新的思路和方法。陈宏铭教授正在进行一场引人入胜的报告。作为上海交通大学电子信息与电气工程学院的一名副教授，他深受各界关注。本次，他带来的报告主题是“面向高阶智驾的多模态AI计算架构探讨”。

随着智能驾驶的快速发展，高阶自动驾驶的需求愈发显现，其中多模态需求和算力需求尤为关键。在这样的大背景下，孙亚男副教授从趋势与挑战、提高架构计算效率、增强架构可扩展性等多个方面进行了深入探讨。她指出，当前面临的挑战不仅仅是技术层面，更涉及到如何在实际应用中实现高效的计算架构。

为了应对这些挑战，孙亚男副教授重点介绍了一款名为光至R1的芯片。这款芯片被誉为大模型时代第一颗原生具身智能芯片，具备数据闭环定义的高阶智驾能力。它拥有图灵完备的通用可编程计算引擎和完整的异构协同计算配置，能够为高阶智驾提供强大的支持。

在报告中，孙亚男副教授详细阐述了光至R1芯片的四大特点。它在多模态AI计算方面具有显著优势；其计算效率得到了显著提高；该芯片的扩展性极强，能够适应未来技术发展的需求；它已经成功实现了产业落地，为智能驾驶的发展注入了新的动力。

通过这场报告，孙亚男副教授为我们展示了一个面向未来的智能驾驶计算架构。她的报告内容生动、深入，为我们揭示了智能驾驶未来的发展方向和潜在挑战。孙亚男副教授的演讲风采

在今日的报告会上，安徽大学集成电路学院的杰出代表，孙亚男副教授为我们带来了精彩的演讲。她以其深厚的学术功底和丰富的实践经验，为我们展示了学术研究的魅力。

紧接着，安徽大学集成电路学院的院长吴秀龙教授为我们带来了主题为“面向RISC-V芯片自动化设计的联合优化方法”的精彩报告。吴教授首先为我们概述了模拟集成电路设计、数字集成电路、处理器芯片以及存储电路设计的基础知识，这些都是RISC-V优化设计的基础。

随后，吴教授进一步探讨了RISC-V的优化设计目标。他指出，随着科技的快速发展，芯片设计面临诸多挑战，而RISC-V作为一种新兴的处理器指令集架构，具有巨大的发展潜力。在此背景下，如何对其进行优化设计，使其更好地服务于芯片自动化设计，成为当前研究的热点问题。

吴教授强调，要解决芯片自动化设计中的优化难题，关键在于构建算法池，通过多算法的联合优化，我们能够在最大程度上实现RISC-V芯片的优化设计。他的这一观点，为我们指明了未来研究的方向，也为我们提供了宝贵的思路。

宁波大学电子信息科学与技术系主任张跃军教授带来了一场主题为“基于生物信号的人工智能疾病检测SoC芯片设计”的精彩报告。在这场报告中，张教授首先引领我们走进了人体生物信号的神奇世界，详细介绍了包括脑电信号、心电信号以及皮肤电反应等多种生物信号在医学诊断、健康监测和人机交互系统等领域的应用。

张教授强调，随着科技的进步，这些人体生物信号的应用愈发广泛，特别是在疾病预测领域。他特别指出，针对脑电信号的SoC芯片关键技术研究，有助于实现对癫痫、阿尔兹海默症等疾病的早期预测。

接着，张教授深入解析了流水线式卷积神经网络IP核设计的原理及其在疾病监测AI+SoC芯片中的应用。他详细阐述了如何将先进的人工智能技术与人体的生物信号相结合，设计出能够高效、精准进行疾病检测的SoC芯片。

整个报告过程中，张教授以其深厚的学术功底和生动的讲解风格，让在场的听众深入了解了基于生物信号的人工智能疾病检测SoC芯片设计的最新进展和应用前景。他的报告不仅为我们展示了科技的魅力，也为我们揭示了未来医疗技术的可能发展方向。吴秀龙教授也进行了相关主题的报告，同样引起了在场听众的浓厚兴趣。张跃军教授的主题演讲已经落下帷幕。而在人工智能与机器人研究所，西安交通大学的一位资深教授——孙宏滨，为我们带来了一场引人入胜的报告。报告的主题是“迈向具身智能计算系统之路——算法与架构协同创新”。

孙宏滨教授从具身智能计算架构的探讨开始，带领我们走进了一个充满智慧与创新的领域。他深入研究了片上自学习架构的研究进展，揭示了这一领域的前沿动态和潜在挑战。

教授特别强调，在我国的自主智能系统SoC芯片领域，产业自主创新的步伐正逐渐加快，但对芯片的算力需求也在迅猛增长。在这一背景下，芯片可能成为产业自主创新的又一短板。为了应对这一挑战，发展具身智能成为了一个重要的方向。

孙宏滨教授还为我们展示了下一步的研究工作方向，包括片上自学习架构的优化、多模态大模型的推理应用等。他的报告内容充实、见解独到，为我们揭示了具身智能计算系统的发展前景和潜在机遇。

通过孙宏滨教授的报告，我们不禁对具身智能的未来充满期待。他的研究不仅为我们提供了宝贵的学术视角，也为产业的发展指明了新的方向。我们期待在未来，孙宏滨教授和他的团队能够在这个领域取得更多的突破和创新。孙宏滨教授精彩报告回顾

在近日举办的讲习班中，孙宏滨教授为大家带来了一场精彩绝伦的报告。现场气氛热烈，与会师生和专家们围绕报告内容，以及人工智能前沿研究与技术进行了深入探讨。众多专家学者齐聚一堂，共同为AI驱动的芯片设计领域的发展献智出力。

孙教授详细介绍了如何利用深度学习、强化学习和生成模型等AI技术，推动芯片的自动化设计、性能预测以及优化电路布局等方面的创新。他通过生动的案例解析，清晰明了地阐述了AI在芯片设计工作中的具体应用，为与会者提供了先进的技术见解和实用的应用思路。

报告现场，与会者们纷纷就报告内容提出自己的看法和建议，与孙教授进行了深入的交流和讨论。大家一致认为，AI技术在芯片设计领域的应用前景广阔，有望为芯片开发生态带来更加深远的影响。此次报告不仅为大家带来了先进的技术知识，更为与会者提供了一个宝贵的交流平台，促进了学术界的合作与交流。

孙宏滨教授的报告为与会者们带来了极大的启示和收获。相信在不久的将来，AI技术将在芯片设计领域发挥更加重要的作用，助力芯片开发生态的发展与AI技术产业化应用的推进。随着科技的飞速发展，AI正在逐渐渗透到芯片设计的各个环节，从最初的创意萌生到最后的产品检验，其影响愈发深远。无论是专业的芯片设计师，还是对半导体技术领域充满热情的科研者，本期AI前沿讲习班为大家提供了一个深入探讨与交流的平台。

在这里，我们聚焦AI如何赋能下一代半导体技术，挖掘其巨大潜力。讲习班中，专家们深入解析了AI在芯片设计中的应用与前景，展示了最新的技术成果，也为科研人员与从业者带来了新的启示和动力。

让我们共同期待，AI与芯片设计的结合将为我们带来怎样的创新与突破，为半导体技术领域注入新的活力！所有精彩内容已存网盘，欢迎随时下载学习，共同探索AI赋能半导体技术的无限可能。