近日，杜克大学电子与计算机工程系教授陈怡然接受了ACM的专访。作为记忆与存储系统、神经形态计算等领域的资深学者，同时身兼美国国家科学基金委（NSF）下一代移动网络与边缘计算研究院（Athena）主任等多个要职，陈怡然教授分享了他对计算架构演进、AI能效挑战以及未来技术趋势的深刻洞察。

AI科技评论对这篇采访进行了编译，以下是对话的精要内容。

记忆与存储系统的范式之变

当被问及过去一二十年该领域最令人惊讶的发展时，陈怡然教授指出，计算与存储之间界限的模糊是最激动人心的变革。

这场现代计算范式的革命，始于处理大数据的需求。数据量的激增催生了对于大容量存储设备的渴求，但很快，计算单元与存储设备之间的有限带宽就成了突出的瓶颈——这就是众所周知的“冯·诺伊曼瓶颈”。

于是，让内存和存储系统变得更“智能”，成为缓解系统对内存带宽依赖、加速数据处理的主流解决方案。近内存计算、内存内计算等技术方向应运而生。

这恰恰说明，目标应用的转变（从传统的科学计算转向以数据为中心的计算）是如何从根本上改变计算机架构的设计哲学的。这种理念的革新，催生了一系列新产品，例如智能固态硬盘（SSD）、智能动态随机存取存储器（DRAM）以及数据处理单元（DPU），同时也推动了如3D XPoint内存等新兴存储技术的发展。

更深远的影响是，它促成了非冯·诺伊曼架构的兴起。例如，基于交叉杆阵列的点积引擎，能够通过将计算直接映射到硬件的拓扑结构上来执行向量-矩阵乘法，从而在物理层面突破传统架构的限制。

深度神经网络效率：为何至关重要？

陈怡然教授一篇被高频引用的论文是《Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks》。这篇论文触及了一个核心问题：在追求精度的同时，如何应对深度神经网络（DNN）日益增长的计算开销？

（论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.5555/3157096.3157329）

众所周知，现代DNN凭借其深度和宽度获得了高推理精度，但也付出了高昂的计算代价。然而，神经网络中的连接权重对最终精度的影响并非同等重要。那些接近零的权重连接，其实可以被“修剪”掉（即将权重设为零），而不会对网络准确性产生显著影响。

他们在NeurIPS 2016上发表的这项研究证明，通过学习将非零权重以结构化方式存储在内存中，可以构建稀疏神经网络。这种方法能保持良好的数据局部性，降低缓存未命中率，从而显著提升计算效率。这项被称为“结构化稀疏学习”（或结构化剪枝）的技术及其变体，已被广泛应用于现代高效DNN模型的设计中，并获得了如英特尔Nervana、英伟达安培架构等众多AI计算芯片的支持。

提升DNN效率之所以关键，是因为它直接关系到大型模型能否持续扩展，以及能否部署在计算、存储资源和电力预算都有限的边缘设备与物联网终端上。当前该领域的研究前沿，正呈现出算法与硬件协同创新的趋势。例如，基于新兴纳米器件设计AI翻跟斗，用以加速诸如贝叶斯模型、类量子模型、神经符号模型等新型或尚未被充分开发的AI模型。

Athena项目：重塑未来移动网络

陈怡然教授近期将指导NSF旗下为期5年、总投资2000万美元的旗舰项目——下一代移动网络与边缘计算人工智能研究院（Athena）。该项目汇聚了杜克大学、麻省理工学院、普林斯顿大学、耶鲁大学等多所顶尖学府的力量。

谈及目标，陈教授表示，Athena旨在通过先进的人工智能技术，变革未来移动网络系统的设计、运营与服务。其目标是提供前所未有的性能、支持此前无法实现的服务，同时有效控制系统复杂性与成本。

Athena的研究活动围绕四大核心领域展开：边缘计算系统、计算机系统、网络系统以及服务与应用。所开发的AI技术将为未来移动网络的功能性、异构性、可扩展性与可信赖性奠定理论与技术基础。

此外，Athena还致力于成为连接产学研的枢纽，培育一个新兴技术生态系统，并培养兼具道德与公平价值观的新一代技术领袖。项目的成功，有望重塑移动网络产业的未来格局，创造新的商业模式与创业机会。

设计自动化的智能浪潮与SIGDA的角色

在被问及设计自动化领域最令人兴奋的趋势时，陈怡然教授认为，机器学习技术在电子设计自动化（EDA）工具中的广泛应用无疑是过去十年的亮点。

芯片设计质量长期依赖于设计师的经验，而开发智能EDA工具，让机器能够直接从历史设计数据中学习设计方法，跳过传统繁重的建模过程，成为一种自然的演进思路。如今，各类机器学习模型已被嵌入最新的EDA流程中，用于加速布线布局、功耗估计、时序分析、参数调优和信号完整性验证等环节。

机器学习算法甚至被直接实现在芯片的硬件模块中，用于监测和预测芯片的运行时功耗。陈教授团队获得MICRO 2021最佳论文奖的APOLLO框架，便是这一方向的典型代表。

（论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3466752.3480064）

作为ACM设计自动化特别兴趣小组（SIGDA）的主席，陈怡然教授也阐述了该组织的使命。SIGDA作为全球主要的EDA专业协会之一，致力于提升全球EDA专业人士与学生的技能与知识。它每年赞助组织超过30场国际与地区会议，编辑支持多种期刊与通讯，并举办大量研讨会、教程、竞赛及研究论坛。通过与产业界合作，SIGDA还为年轻学生、教师和专业人士提供参会资助，并颁发奖项以表彰社区内的杰出贡献者。

展望未来：AI硬件设计的下一场革命

对于未来几年可能产生深远影响的研究方向，陈怡然教授提出了一个颇具前瞻性的观点：通用且可解释的AI计算硬件设计流程，将是EDA与计算系统研究的下一次革命性突破。

过去十年，各种旨在加速AI模型的硬件设计层出不穷。但设计者始终在通用性与效率之间艰难权衡：为了适应不断变化的模型独特结构，往往需要进行大量硬件定制。另一方面，可解释性一直是确保AI模型鲁棒性、推动其设计演进的核心挑战。

未来的AI计算硬件，或许将由一系列对应不同算法模块的、可解释的硬件模块组合而成。整个硬件的性能，由一个通用的设计流程来保障。一种潜在的解决方案是，利用神经符号方法构建可组合的AI模型，并实现与其中符号化算法模块相对应的硬件模块。随后，可以借助扩展的AutoML流程，自动化地完成目标AI计算硬件的设计，从而在保证通用性与可解释性的前提下，实现所需的性能目标。

这场从软硬件协同到设计流程本身的深度智能化变革，正在悄然酝酿。

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