在AI大熱的2018年，ISSCC的人工智能芯片僅僅只有一個(gè)session，然而在2019年，除了machinelearning的session7,還帶了兩個(gè)半session：session14Machinelearning&DigitalLDO,和session24SRAM&Computation-in-Memory，并且一只腳邁進(jìn)從來(lái)只有Intel/AMD等的超大司才能占據(jù)最大session2Processor(session1是全場(chǎng)報(bào)告PlenaryTalk)。

講到PlenaryTalk,ISSCC2019的第一演講嘉賓是——YannLeCun!第二嘉賓也是AI芯片發(fā)到手軟的Hoi-JunYoo。

毫不夸張的說(shuō)，ISSCC2019中最大的明星就是AI，沒有之一。

從目前的已經(jīng)發(fā)布的ISSCC2019的文章列表，我們可以看出新一年的AI芯片的三大主旨——

存內(nèi)計(jì)算的競(jìng)技場(chǎng)

自今年ISSCC上存內(nèi)計(jì)算首次出現(xiàn)后，明年的ISSCC上的存內(nèi)計(jì)算可謂大爆發(fā)。所謂存內(nèi)計(jì)算，就是在馮諾依曼瓶頸出現(xiàn)的今天，將處理器和存儲(chǔ)器融合在一起，有效地避免受制于通信帶寬而導(dǎo)致的系統(tǒng)性能的下降。

今年的ISSCC后，小編還一度吐槽了一下存內(nèi)計(jì)算（不以非馮為目的AI存儲(chǔ)器都是耍流氓？）。然而歷史的潮流總不會(huì)因?yàn)槟承┤说谋硌荻Ｏ隆＿@不，ISSCC2019首次出現(xiàn)了超過1Mb容量的RRAM存內(nèi)計(jì)算（神馬是RRAM，請(qǐng)點(diǎn)擊RAM的前世，今生，與未來(lái)），并可以實(shí)現(xiàn)多比特的CNN。相比于去年的單比特SRAM為主的設(shè)計(jì)，可以說(shuō)該設(shè)計(jì)才是真正為突破馮諾伊曼瓶頸帶來(lái)了曙光。

另外，本次入圍ISSCC的大陸文章中，有兩篇皆為面向人工智能應(yīng)用的存內(nèi)計(jì)算設(shè)計(jì)，分別是來(lái)自清華大學(xué)的可變精度超高能效加速器。

以及來(lái)自東南大學(xué)與清華大學(xué)合作的“三明治”RAM，如果小編沒有猜錯(cuò)BWN指的是BinaryWeightNetwork，即weight是2進(jìn)制的架構(gòu)。

值得指出的是，存內(nèi)計(jì)算不僅出現(xiàn)在machinelearning領(lǐng)域，在處理器的其他應(yīng)用領(lǐng)域被應(yīng)用了起來(lái)，比如圖論（離散數(shù)學(xué)處理器？）等場(chǎng)合。

機(jī)器人帶來(lái)的新機(jī)遇

除去存內(nèi)計(jì)算，ISSCC2019還給AI芯片指了一條新路。縱觀幾個(gè)AI芯片session，一個(gè)過去不曾出現(xiàn)但是今年開始不斷被重復(fù)的詞——Robot/Robotics。在Session17開篇就是有日本Sony公司帶來(lái)的invitedtalk。

在具體的科研成果展示中，Intel帶來(lái)了面向多機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)中，小型機(jī)器人的通用芯片。

而佐治亞理工帶來(lái)了面向群體機(jī)器人（swarmrobotics）高能效計(jì)算計(jì)算平臺(tái)。

這里可以科普一下，群體機(jī)器人就是一群機(jī)器人。

密西根大學(xué)還帶來(lái)了一個(gè)SLAM(simultaneouslocalizationandmapping，即時(shí)定位和地圖構(gòu)建)處理器。SLAM作為視覺機(jī)器人/VR-AR的核心功能，典型使用方式是讓機(jī)器人在某個(gè)空間內(nèi)走一走，然后就能構(gòu)建出空間，如下圖所示。（電影版《盜墓筆記》中，裘德考就是用了幾十個(gè)小型無(wú)人機(jī)，遠(yuǎn)程構(gòu)建了蛇母陵的3D結(jié)構(gòu)，理論上這就是SLAM）。

傳統(tǒng)的SLAM是依靠ARM+IPU實(shí)現(xiàn)，但是隨著與CNN結(jié)合，智能化的SLAM對(duì)于處理器的要求不斷提高，GPU已經(jīng)逐漸進(jìn)入SLAM的硬件需求。

此次出現(xiàn)的即是CNN和SLAM專用結(jié)合的模式。

先定一個(gè)小目標(biāo)，10TOPS還是TOPS/W

除了聚焦新技術(shù)之外，唯性能至上的ISSCC也不斷在尋求數(shù)字系統(tǒng)上的性能突破。在ISSCC2019上，若要靠性能可以一展風(fēng)采，在性能上幾乎都得看齊10TOPS甚至是10TOPS/W的數(shù)量級(jí)。芯片性能的提升手段可以是令人乍舌的新工藝，或者是善用矩陣的稀疏性等等。

值得指出的是，其實(shí)上述在存內(nèi)計(jì)算或者是智能機(jī)器人芯片中的許多設(shè)計(jì)都滿足了這個(gè)小目標(biāo)。