原始創新再攀高峯：芯粒集成的解決方案與高效安全計算算法的流水線芯片架構登上國際頂會
近日，國際計算機體系結構大會ISCA(International Symposium on Computer Architecture)2021公佈了論文入選結果。由圖靈獎得主、中科院院士、清華大學交叉信息研究院院長姚期智與西安市合作共建，設立於西安高新區的交叉信息核心技術研究院（以下簡稱：交叉信息核心院）共有兩篇論文被錄用：前沿構架與智能芯片研究中心領銜教授馬愷聲研究組、安全計算硬件系統研究中心領銜教授高鳴宇研究組各入選一篇。兩篇論文分別展示了在Chiplet（芯粒）集成的解決方案和高效安全計算算法的流水線芯片架構方面的創新研究成果。
Chiplet集成的解決方案：解決芯片領域“卡脖子”技術難題
NN-Baton:DNN Workload Orchestration and Chiplet Granularity Explorationfor Multichip Accelerators一文是繼2020年交叉信息核心院牽頭成立Chiplet產業聯盟後，馬愷聲教授研究組在Chiplet方向研究由0到1的關鍵一步。NN-Baton首次解決了面向Chiplet系統的神經網絡硬件映射問題，並探討了從傳統的SoC芯片拆分成Chiplet的粒度問題。
隨着基於人工智能新應用的發展，越來越多的廠商都在系統芯片中集成了面向深度學習計算的專用模塊NPU，例如在華為、三星和蘋果的手機芯片中都有它的影子。為了適應日趨複雜的算法，硬件的算力需求也因而越來越大，導致芯片面積的開銷非常大，例如NVIDIA,華為，特斯拉，阿里巴巴的AI芯片，單裸片（Die）面積已從260mm²上升至709mm²（已接近光刻機單次流片的面積上限）。借鑑十年前由於功耗限制無法繼續提升頻率而提出的“功耗牆”概念，該文針對當前由於面積限制無法繼續增大單裸片面積而提出“面積牆”的概念，並指出Chiplet集成的解決方案勢在必行。
通過實驗，該論文采用NN-Baton得到的最優映射最高為：可以進行近20倍的優化，並且非常方便地搜尋到最優的映射策略。同時，研究組進一步比較了Simba——NVIDIA的一款基於Chiplet的深度學習計算系統，採用該研究組的最優數據流可以實現22.5%-44%的能耗優化。
近年來，隨着“摩爾定律”逼近物理極限，類似搭積木的Chiplet技術則成為了整個產業變革的寶貴機遇。本次研究成果初步證明了Chiplet集成的解決方案的可行性，為我國在芯片領域“卡脖子”困境“解鎖”了創新路徑。
未來1-3年，通過研發基於Chiplet技術的優異效能比的人工智能芯片，打造自動駕駛智能計算平台，為“智慧的車”構建智能化、網聯化的創新基石，推動西安汽車產業鏈向價值鏈高端攀升；結合5G技術的普遍應用，在高性能邊緣服務器部署強大AI推斷能力，全面賦能車路協同基礎設施“智能的路“，為西部公路交通領域的新基建提供技術保障。
Chiplet集成的解決方案可顯著縮短芯片設計成本、降低企業進入門檻，減少人力成本，未來5-10年，充分發揮西安人才高地的優勢，Chiplet解決方案將帶動集成電路設計產業蓬勃發展。為以原始創新促進當地經濟高質量發展做出積極探索。
PipeZK:高效支持實際應用中零知識證明算法的廣泛應用
PipeZK: Accelerating Zero-Knowledge Proof with a Pipelined Architecture一文是高鳴宇教授領銜的安全計算硬件系統研究中心正在研發的PipeZK項目階段成果論文。PipeZK可將常規密碼學測試集的證明時間縮短10倍以上，可將隱私貨幣Zcash的證明時間縮短5倍以上。
在大數據時代，數據科學在帶給人們各種便利的同時也導致了各類隱私安全事件。用户數據必須上傳至雲端共享的硬件平台上存儲和進行運算，因此其必須信任雲端的大量組件，包括硬件系統、操作系統、存儲系統、管理系統，以及雲計算服務商的工作人員，其中任何一環中的漏洞都可導致嚴重的隱私數據泄漏。
現代密碼學算法中的零知識證明（zero-knowledge proof，ZKP）是一種強大的密碼學協議，自提出以來，便受到了學術界和工業界的廣泛關注，並且已經落地了許多應用，例如可信計算，區塊鏈擴容，匿名貨幣等等。然而，應用零知識證明最核心的障礙在於證明者生成證明的過程非常耗時。
為了更高效的支持現實世界中零知識證明算法的廣泛應用，該研究成果提出了名為PipeZK的高效的流水線芯片架構，綜合和仿真結果表明，對於完整的證明產生過程，PipeZK可以將常規的密碼學測試集的證明時間縮短10倍以上，可以將隱私貨幣Zcash的證明時間縮短5倍以上，為多種應用場景提供了可信基礎，將有力促進零知識證明算法相關成果轉化，實現產業落地。
（PipeZK系統架構）
在未來，PipeZK項目有望賦能多種應用場景，尤其是在金融多方隱私計算、區塊鏈應用的身份認證、智能製造中的自動識別、供應鏈統籌安全管理等眾多領域，在保護數據安全和用户隱私的情況下，提供本地及雲端的快速、安全的身份證明。
多篇頂會：一流拔尖人才培養初顯成果
ISCA作為計算機系統結構領域的頂級學術會議，芯片領域一直是ISCA的強項。會議論文被公認為行業發展的風向標，包括谷歌、英特爾、英偉達等企業在ISCA上發表的多項研究成果都已在行業內廣泛應用，在該會入選論文成為業界衡量研發實力的重要指標。
本次入選的兩篇論文由清華大學、北京大學、交叉信息核心院等單位合作完成，作者中共有三位來自西安交通大學“姚班”，這兩篇論文是他們在交叉信息核心院實習實訓期間，由研究中心領銜教授指導與其他青年學者合作完成。
人才是核心競爭力，人才培養是科創的築基性工程。交叉信息核心院從成立之初，便將一流拔尖AI人才的培養當做重要使命。自姚期智院士擔任西安交通大學“雙聘院士”以來，交叉信息核心院吸納了許多優秀的交大學子，開展“交叉信息產學研協同創新人才”培養。截至目前，西安交大“姚班”學子與交叉信息核心院各中心領銜教授、研究員在ICCV、CVPR等國際頂會共合作發表了多篇論文，AI拔尖人才培養成果初步顯現。
交叉信息核心院作為西安市首批五家新型研發機構之一，以產業需求為導向，以人才培養為使命，將秉持“永葆好奇心，純真做科學”的理念，持續在前沿科技基礎研究領域取得更多創新突破，引領科技創新，促進科技成果轉化，助力西安高質量發展。（中國日報陝西記者站）