电子系人工智能芯片与异构集成研讨会圆满落幕，共探AI基础软件发展新路径

由XX大学（或相关机构）电子工程系主办的“人工智能芯片与异构集成研讨会”成功举办。本次研讨会聚焦人工智能硬件架构的前沿进展与系统级挑战，特别将“人工智能基础软件开发”作为核心议题之一，吸引了来自学术界、产业界的众多专家学者、工程师及学生参与，现场交流热烈，成果丰硕。

随着人工智能技术向纵深发展，专用人工智能芯片（如GPU、TPU、NPU等）以及通过异构集成技术实现的算力融合方案，已成为提升算法效率、突破算力瓶颈的关键。硬件性能的充分释放，高度依赖于与之匹配的、高效易用的基础软件栈，包括编译器、编程框架、运行时系统、驱动及工具链等。本次研讨会正是在此背景下，旨在搭建跨领域对话平台，推动硬件设计与软件生态的协同创新。

会议主旨报告环节，多位领军学者与资深行业专家分享了精彩见解。有专家深入剖析了当前AI芯片设计从通用走向领域定制化（DSA）的趋势，并指出，面向特定领域（如自动驾驶、科学计算）的架构创新，必须与新的编程模型和优化编译器同步设计，以降低开发门槛，发挥硬件极限性能。另有报告重点关注了异构计算环境下的软件挑战，讨论了如何通过统一的运行时和调度系统，有效管理CPU、AI加速器、内存及其他异构资源，实现任务的高效并行与数据无缝流动。

在“人工智能基础软件开发”专题讨论中，与会者就多个关键问题展开了深入探讨：

1. 软硬件协同设计：如何从软件应用的需求出发，反向定义芯片的微架构特征？又如何构建敏捷的软硬件协同仿真与评估平台，加速迭代周期？
2. 编程友好性与生态构建：面对种类繁多的AI加速硬件，如何设计高层级、可移植的编程接口（如基于MLIR的编译中间表示），让算法开发者无需深入硬件细节即可高效部署模型？如何培育开放、共享的软件生态，避免碎片化？
3. 系统优化与自动化：如何利用机器学习方法（如AutoML for Systems）自动完成内核优化、图编译与调度策略选择，从而替代部分传统依赖专家经验的手动优化工作？
4. 安全与可靠软件栈：在自动驾驶、医疗等关键领域，如何构建从芯片指令集到上层应用、具备功能安全与信息安全保障的完整可信软件体系？

研讨会还设置了海报展示与产学研圆桌对话环节。青年学者和研究生展示了在AI编译优化、异构任务调度、新型存算一体架构编程支持等方面的最新研究成果。产业界代表则从落地应用的角度，分享了在构建大规模AI基础设施时遇到的实际软件难题以及对未来人才培养的需求，强调既懂体系结构又精通系统软件的复合型人才至关重要。

本次研讨会的成功举办，不仅清晰勾勒出人工智能芯片与异构集成技术发展的硬件蓝图，更深刻凸显了基础软件作为连接硅基算力与智慧应用的“桥梁”所扮演的战略角色。与会专家一致认为，未来AI计算的突破，必然是软硬件深度协同创新的结果。下一步，需要进一步加强学术界与产业界的合作，共同攻克基础软件的核心关键技术，构建繁荣共生的软硬件生态，为我国在全球人工智能基础设施竞争中奠定坚实基础。