由XX大學（或相關機構）電子工程系主辦的“人工智能芯片與異構集成研討會”成功舉辦。本次研討會聚焦人工智能硬件架構的前沿進展與系統(tǒng)級挑戰(zhàn)，特別將“人工智能基礎軟件開發(fā)”作為核心議題之一，吸引了來自學術界、產業(yè)界的眾多專家學者、工程師及學生參與，現(xiàn)場交流熱烈，成果豐碩。

隨著人工智能技術向縱深發(fā)展，專用人工智能芯片（如GPU、TPU、NPU等）以及通過異構集成技術實現(xiàn)的算力融合方案，已成為提升算法效率、突破算力瓶頸的關鍵。硬件性能的充分釋放，高度依賴于與之匹配的、高效易用的基礎軟件棧，包括編譯器、編程框架、運行時系統(tǒng)、驅動及工具鏈等。本次研討會正是在此背景下，旨在搭建跨領域對話平臺，推動硬件設計與軟件生態(tài)的協(xié)同創(chuàng)新。

會議主旨報告環(huán)節(jié)，多位領軍學者與資深行業(yè)專家分享了精彩見解。有專家深入剖析了當前AI芯片設計從通用走向領域定制化（DSA）的趨勢，并指出，面向特定領域（如自動駕駛、科學計算）的架構創(chuàng)新，必須與新的編程模型和優(yōu)化編譯器同步設計，以降低開發(fā)門檻，發(fā)揮硬件極限性能。另有報告重點關注了異構計算環(huán)境下的軟件挑戰(zhàn)，討論了如何通過統(tǒng)一的運行時和調度系統(tǒng)，有效管理CPU、AI加速器、內存及其他異構資源，實現(xiàn)任務的高效并行與數據無縫流動。

在“人工智能基礎軟件開發(fā)”專題討論中，與會者就多個關鍵問題展開了深入探討：

1. 軟硬件協(xié)同設計：如何從軟件應用的需求出發(fā)，反向定義芯片的微架構特征？又如何構建敏捷的軟硬件協(xié)同仿真與評估平臺，加速迭代周期？
2. 編程友好性與生態(tài)構建：面對種類繁多的AI加速硬件，如何設計高層級、可移植的編程接口（如基于MLIR的編譯中間表示），讓算法開發(fā)者無需深入硬件細節(jié)即可高效部署模型？如何培育開放、共享的軟件生態(tài)，避免碎片化？
3. 系統(tǒng)優(yōu)化與自動化：如何利用機器學習方法（如AutoML for Systems）自動完成內核優(yōu)化、圖編譯與調度策略選擇，從而替代部分傳統(tǒng)依賴專家經驗的手動優(yōu)化工作？
4. 安全與可靠軟件棧：在自動駕駛、醫(yī)療等關鍵領域，如何構建從芯片指令集到上層應用、具備功能安全與信息安全保障的完整可信軟件體系？

研討會還設置了海報展示與產學研圓桌對話環(huán)節(jié)。青年學者和研究生展示了在AI編譯優(yōu)化、異構任務調度、新型存算一體架構編程支持等方面的最新研究成果。產業(yè)界代表則從落地應用的角度，分享了在構建大規(guī)模AI基礎設施時遇到的實際軟件難題以及對未來人才培養(yǎng)的需求，強調既懂體系結構又精通系統(tǒng)軟件的復合型人才至關重要。

本次研討會的成功舉辦，不僅清晰勾勒出人工智能芯片與異構集成技術發(fā)展的硬件藍圖，更深刻凸顯了基礎軟件作為連接硅基算力與智慧應用的“橋梁”所扮演的戰(zhàn)略角色。與會專家一致認為，未來AI計算的突破，必然是軟硬件深度協(xié)同創(chuàng)新的結果。下一步，需要進一步加強學術界與產業(yè)界的合作，共同攻克基礎軟件的核心關鍵技術，構建繁榮共生的軟硬件生態(tài)，為我國在全球人工智能基礎設施競爭中奠定堅實基礎。