2020年10月28日上午，由深圳市工信局、深圳市福田区人民政府指导，高科技行业门户OFweek维科网主办、OFweek维科网·电子工程承办的“2020中国国际集成电路产业创新发展高峰论坛”会上，北京大学深圳芯片重点实验室主任，北京大学教授何进登台发表《加速5G时代落地的芯片研发新方向》主题演讲。
在何进教授看来，过去20年是“人联网”时代，接下来20年人们开始进入“智能物联网“时代，而未来20年是则是”芯籍光联网“时代。当前人们生活被“5G＋AIoT”所环绕，与之相关的AI芯片、存储芯片成为社会关注的热门话题。
北京大学深圳芯片重点实验室主任、北京大学教授 何进（图片源自OFweek维科网）
在近来火热的“新基建”主题下，芯片产业对业界发展起着至关重要的作用，尤其是在5G基站、人工智能、物联网网关、大数据中心、工业互联网以及新能源汽车充电桩等方面，算力、储存、网络、通信、传感等基础技术为AIoT时代奠定了重要基础。
在AI芯片方面，何进认为，根据芯片功能及部署场景可将AI芯片按照训练／推理、云端／边缘两个维度进行划分。训练端需要对大量原始数据进行运算处理，对硬件算力、计算精度，数据存储和带宽等都有较高要求，此外在云端的训练芯片应该有较好的通用性和可编程能力。推理端对于硬件性能要求相对低，一定范围的低精度运算可达到同等推理效果，但同时这要求模型训练精度要达到较高水平。
根据中金公司研究部数据，2017年整体AI芯片市场规模达到62．7亿美元，其中云端训练AI芯片20．2亿美元，云端推理芯片3．4亿美元，边缘计算AI芯片39．1亿美元；到2022年，整体AI芯片市场规模将会达到596．2亿美元，CAGR 57％，其中云端训练AI芯片172．1亿美元，CAGR 53．5％，云端推断芯片71．9亿美元，CAGR 84．1％，边缘计算AI芯片352．2亿美元，CAGR 55．2％。
何进表示，5G时代的芯片面临着存储与算力的双重挑战，主要体现在以下几方面：
1、存储墙挑战—存储器带宽限制处理器性能；
2、功耗墙挑战—数据频繁迁移带来严重传输功耗问题；
3、速度墙挑战—空间距离之间的传输导致速度降低。
为了解决上述难题，一种新的芯片技术“存算一体化芯片”应运而生。该芯片技术旨在把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，直接利用存储器进行数据处理，从而把数据存储与计算融合在同一个芯片当中，可以彻底消除冯诺依曼计算架构瓶颈，特别适用于深度学习神经网络这种大数据量大规模并行的应用场景。
演讲最后，何进教授还提到5G时代对芯片的时延、功耗、成本、安全性等提出更高的要求，AI芯片、新型存储芯片、光电传感芯片、微能芯片、光量子芯片等创新芯片产品不断涌现，在软硬件协同设计、存算一体化结构、光电集成化芯片等创新架构的推动下，一同在在5G时代大放异彩。
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