NVIDIA高通英特尔AMD齐聚，近30家AI芯片与算力企业交锋，大模型时代首场AI芯片盛会9月开幕

2023年，AI芯片的列车正疾驰向下一站点。

 

这大半年来，新浪潮来临的速度远超预想。大洋彼岸现象级AI工具ChatGPT轰然登场，掀起了大模型应用的狂风巨浪，对算力的饥渴随之与日俱增。

 

进入AIGC时代，得算力者得天下。

 

新王登场，英伟达成为首家突破万亿美元市值的半导体企业，创造历史。

 

群雄逐鹿，通用GPU冲锋在前，DSA/ASIC厉兵秣马，存算一体、光子计算、量子计算等新型计算架构枕戈待旦。

 

变数正在不断上演，AI芯片企业们逐渐走到分岔路口，有的历经迷踪退场，有的初见落地曙光，有的排队领着融资的“号码牌”，有的已经开始筹划上市的“入场券”。

 

当大模型划开了通用人工智能的曙光，AI芯片产业如何从英伟达一骑绝尘的孤独吟唱，发展成更多芯片大厂与创业新秀的磅礴交响？

 

当先进制程面临封锁、摩尔定律步入黄昏，新一代先进封装、先进存储、EDA&IP技术能否挑起大梁，助攻AI芯片开辟大算力新方向？

 

在以人工智能为代表的第四次工业革命中，算力即国力，芯片是命门。前方固然山迢水远，总有些有识之士选择一往无前。我们希望将AI芯片产业上下游的中坚力量们汇聚在一起，交流切磋技术创新、落地经验与行业洞察，一面环视过往，一面探寻未来。

 

值此之际，由智一科技旗下芯东西联合智猩猩发起主办的2023全球AI芯片峰会（GACS 2023）将于今年9月14-15日在深圳湾万丽酒店举行。

 

本届峰会以「AI大时代 逐鹿芯世界」为主题，设置七大板块，邀请近50位AI芯片领域覆盖产学研用的学术代表、商业领袖、技术专家与资深投资人，共探AI芯片的求新、求变、求索之径。

 

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一、部分重磅演讲嘉宾及演讲主题

1、清华大学教授、中国半导体行业协会副理事长、IEEE Fellow 魏少军

魏少军，现任清华大学教授，国际电气和电子工程师协会会士（IEEE Fellow），中国电子学会会士（CIE Fellow），亚太人工智能学会会士（AAIA Fellow），国际欧亚科学院院士，俄罗斯工程院外籍院士；国家集成电路产业发展咨询委员会委员，北京超弦存储器研究院院长；中国半导体行业协会副理事长，世界半导体理事会中国 JSTC 主席。曾任“核高基”国家科技重大专项技术总师，八六三计划微电子与光电子主题召集人，大唐微电子技术有限公司总经理/董事长、大唐电信科技股份有限公司总裁兼首席执行官、大唐电信科技产业集团总工程师。

魏少军长期致力于超大规模集成电路设计方法学的研究、可重构计算架构研究和通信专用集成电路技术研究，发表学术论文近 300 篇，出版专著 6 册，先后获得国家科技进步二等奖、国家技术发明二等奖、教育部技术发明一等奖（2项）、中国电子学会技术发明一等奖（4 项），国家知识产权局和世界知识产权组织中国专利金奖（2 项）、国际半导体产业协会（SEMI）突出贡献奖、第五届世界互联网大会全球领先科技成果等。2019 年获国际半导体产业协会（SEMI）突出贡献奖，2020 年 5 月，获 IEEE 电路与系统协会产业先驱奖。魏少军曾获全国五一劳动奖章，中国科协求是青年奖，享受国务院特殊津贴，是百千万人才工程国家级人选。

演讲主题：再谈人工智能芯片的发展

内容概要：

人工智能的发展在给人们带来惊喜的同时，也在不断推动人工智能芯片向前演进。从早期注重功能实现采用已有芯片，到关注性能的领域专用芯片，再到追求灵活性的可重构人工智能芯片，今天则由于大模型的出现，人工智能芯片的发展目标转向高算力。我们对人工智能芯片的发展抱有强烈的好奇心，追求高算力，追求灵活性，还是低功耗，或是三者都包括？其实，人工智能作为一种技术，需要通过芯片和系统才能转变为产品，而应用才是最终的驱动力。

2、NVIDIA 解决方案与架构技术总监 张瑞华

张瑞华，NVIDIA 解决方案与架构技术总监，负责中国高教科研、能源行业以及人工智能和机器学习技术的发展。张瑞华毕业于北京邮电大学并获得模式识别与智能信息处理方向博士学位，曾经在 Sun Microsystem、HP 和 Oracle  担任技术工作，曾有幸荣登福布斯中国发布的《2020科技女性榜 》。她的主要研究方向包括：多模态学习、深度神经网络压缩与优化、GPU计算、高性能计算与网络计算等。

演讲主题：生成式 AI 与大语言模型时代的 NVIDIA GPU 生态

内容概要：

随着 Transformer 的诞生与更新、大语言模型的更迭与优化以及生成式 AI 的发展与应用，人工智能作为一种新的技术手段应用到各个领域的研究和技术创新中，已经成为学术界和工业界的共识。

气侯天气的研究，新材料新药物的发现，工业领域的智能化建设，都对计算提出了新的挑战。

GPU 是数据科学和计算科学的重要引擎。针对不同计算模式的特点和细分行业的需求，NVIDIA 致力于 GPU 生态的研究与创新，旨在从硬件、软件堆栈和应用性研究方面提供更优秀的工具来支持科学探索和技术进步。

演讲内容将主要聚焦AI新时代挑战下，NVIDIA GPU生态中相关工具的重构与优化，以及 NVIDIA 在 AI 应用研究中的探索性思考与尝试。

3、AMD人工智能事业部高级总监 王宏强

王宏强（George Wang），现任AMD人工智能事业部高级总监，负责公司AI市场业务拓展及解决方案。

他毕业于中国电子科技大学，拥有数字信号处理硕士学历，在半导体行业有近20年工作经验，是资深的AI技术领域专家。

他自2005年加入了原Xilinx公司，担任系统架构师和业务拓展高级经理，负责数据中心事业部AI和Compute在中国区的市场工作。他还曾担任公司AI/VITIS高级产品经理、数据中心AI技术专家以及DSP专家/应用工程师等职位。

王宏强拥有多项美国技术专利，并发表过多篇论文。

演讲主题：AMD Pervasive AI: 从数据中心、边缘、客户端到终端，AI无限可能

内容概要:

介绍AMD在其全产品线中融合的AI应用，涵盖EPYC™服务器、Ryzen™ CPU、Instinct™/ Radeon™ GPU、自适应SoC和FPGA等领域。深度解析AMD AI产品的领先架构，包括为大规模模型训练和密集推理而设计的CDNA™，以及实现AI强化游戏体验的RDNA™，更有支持可扩展和实时推理的XDNA™（AI引擎）。并分享如何通过AMD AI软件和开放式生态系统赋能激发广大AI开发者的生产力和创造力。

4、后摩智能联合创始人、研发副总裁 陈亮

陈亮，后摩智能联合创始人、研发副总裁，陈亮本硕博毕业于清华大学，曾任海思CPU芯片资深架构师、地平线AI芯片首席架构师等。陈亮博士具备10余年高性能CPU/FPGA/ASIC芯片内核设计及量产经验，主导过多款AI芯片设计，拥有美国及中国芯片相关发明专利近20项。

演讲主题：存算一体：颠覆性架构重塑AI芯片

内容概要：

今年5月，后摩智能正式推出了首款存算一体智驾芯片——后摩鸿途™H30。该芯片基于SRAM存储介质，采用数字存算一体架构，在 Int8 数据精度下最高物理算力可达256Tops，典型功耗仅为35W。以存算一体的创新架构实现芯片性能跃升，后摩智能做对了什么？

本次演讲，陈亮博士将从IP设计、量产实现、工程性突破等方面展开分享。

5、奎芯科技副总裁 王晓阳

王晓阳，奎芯科技副总裁，拥有东南大学计算机科学技术学士学位和瑞典皇家理工学院电子工程硕士学位。

王晓阳曾任Imagination、海光、壁仞科技芯片架构师，为公司从架构探索、RTL编写及性能进行评测和分析，后在华为海思担任战略技术规划专家，对HPC/GPU芯片市场需求分析及技术分解。

他曾负责海光GPU的Memory Hierarchy的架构与设计；负责壁仞科技AI 芯片 L2 Cache/NoC架构与设计，并参与第一代GPGPU的NoC的IP选型与架构探索等。

演讲主题：驱动云/边缘侧算力建设的高性能互联接口方案

内容概要：

尽管2022 年全球GPU 市场较前一年整体呈负增长，但算力基础设施和智能网联汽车两大新兴应用领域逆势增长。深度学习大模型技术迭代对GPU/AI 算力需求显著增加， 应用于训练服务器、推理服务器等算力基础设施的GPU/AI 市场愈发火热。构建训练和推理所需的超高算力系统离不开高性能、低延迟的互联接口，LPDDR/HBM/D2D等接口在其中扮演着关键的角色，对于提升GPU/AI芯片性能、能效和多样化应用的支持都具有重要意义。奎芯科技是一家专业的集成电路IP和Chiplet产品供应商，在大算力芯片领域，单个芯片只是算力孤岛，多个芯片互联才能实现资源解耦，重组和池化。基于互联底层技术的积累，奎芯能够为客户提供高速互联接口的一站式解决方案。

本次演讲，奎芯副总裁王晓阳将分享训练/推理算力芯片的宏观趋势以及接口IP的发展趋势，分析LPDDR/HBM/D2D(UCIe)等接口对赋能算力建设的积极推动作用，以及奎芯在高性能接口互联领域的拓展与实践。

6、云天励飞副总裁、芯片业务线总经理 李爱军

李爱军，云天励飞副总裁、芯片业务线总经理，研究员级正高职称，深圳国家级领军人才，作为课题负责人或课题核心人员承担芯片国家课题10多项，具有20年大规模数字系统芯片和终端芯片架构设计和大团队研发管理经验，云天励飞神经网络处理器和边缘AI系列芯片团队带头人和总架构师，累计完成10多颗芯片的流片并商用，芯片发货量累计近亿颗。

演讲主题：大模型时代下的边缘计算芯片实现挑战

内容概要：

本次演讲，李爱军将主要围绕面对大模型带来的新型计算范式以及对大算力、高带宽的的计算，分享在AIGC的大模型时代，边缘计算芯片如何应对各种技术挑战，尤其在国产工艺的现状下，如何采用异构、分布式的方法，满足大模型的计算要求。

7、迈特芯创始人兼CEO 黄瀚韬

黄瀚韬博士，迈特芯创始人兼CEO、南方科技大学深港微电子学院研究副教授。黄瀚韬博士深耕于AI软硬件协同设计领域，曾任新加坡联发科AI芯片的部门负责人，是AI芯片天玑9200开发的核心成员，在AI芯片研发（如端侧图像芯片、端侧语音芯片）与AI算法落地（如transformer大模型）等方面具有丰富经验。黄瀚韬博士于2023年创立了深圳市迈特芯科技有限公司，现已实现极高能效比（即30-100TOPS/W）的存算芯片设计，预计于2024至2025年间逐步进入芯片量产的商业化阶段。

黄瀚韬博士毕业于新加坡南洋理工大学，专注于神经网络软硬件协同设计领域研究，如量化算法、稀疏算法及相关FPGA的实现。他曾出版 Springer 专著一本《Compact and Fast Machine Learning accelerator for IoT Devices》，发表40余篇IEEE/ACM顶级期刊或会议论文，同时拥有5项美国专利。

演讲主题：面向大模型的高能效并行存算大算力芯片

内容概要：

大模型正以每两年750倍的超摩尔速度增长，如何实现与之匹配的大算力芯片成为现今全球AI芯片挑战。迈特芯顺势研发基于立方脉动并行架构的存算芯片，用最低功耗以及面积实现最高算力，展示了实现100 TOPs/W的高能效算力芯片的有效途径。

本次演讲，黄瀚韬博士将介绍迈特芯如何实现高能效及高面效大算力芯片X-Edge：1）优化及编译多精度多稀疏的大算力网络；2）设计立方脉动的高并行存算架构。X-Edge芯片将为云端及边缘端提供低碳实现智能大模型的基础。

8、鲲云科技创始人兼CEO 牛昕宇

牛昕宇，鲲云科技创始人兼CEO、鲲云人工智能应用创新研究院执行院长、广东省定制数据流AI芯片工程技术研究中心副主任。

牛昕宇博士毕业于复旦大学，帝国理工学院博士。曾任中国航天-帝国理工中英人工智能联合实验室常务副主任、帝国理工人工智能定制计算研究组负责人、欧盟FP7和英国EPSRC等专项负责人，期间获得欧盟科研影响力奖、帝国理工杰出成就奖、桑坦德银行奖，发表国际核心期刊和会议论文30余篇，发明专利8项，国际专利1项。

2017年创立人工智能芯片公司鲲云科技，带领团队研发出全球首款数据流人工智能芯片CAISA，并将搭载该芯片的智能解决方案成功应用到智慧城市、智慧能源、智能制造等多个领域。

演讲主题：可重构数据流技术引领AI芯片架构变革

内容概要：

架构创新越来越成为业界关注的重点。

此次演讲，牛昕宇博士将介绍可重构数据流AI芯片技术如何通过底层架构创新，采用无指令架构形式，让数据计算与数据流动重叠，实现芯片利用率和实测性能指标的数量级提升，从而突破冯诺依曼内存墙瓶颈及制程工艺逐步放缓的制约，并通过横向比对，阐述国内外可重构数据流AI芯片技术领域的发展现状。

牛昕宇博士还会从行业的实际需求出发，分享可重构数据流AI芯片在行业的应用，通过算力算法平台一体化的方式，结合智慧城市、智慧能源、 算力中心等领域的落地案例，阐述人工智能在垂直行业的规模化落地情况。牛昕宇博士将围绕可重构数据流架构芯片的技术领先性、源头创新与规模化落地分享鲲云科技的实践和探索。

个人获得深圳市科学技术奖（青年科技奖）、科创中国青年创业榜单、广东省企业“创新达人”、福田区改革创新大会“先进个人”奖、“中国科学技术协会创新创业科技先锋”等荣誉。

9、珠海芯动力创始人&CEO 李原

李原，珠海芯动力创始人、CEO，清华大学物理学本科，日本京都大学通信博士，加拿大麦克马斯特大学博士后。

曾任职于英特尔，李原于英特尔任职期间，曾开发至强CPU服务器系统、负责Mindspeed双模微基站芯片项目，有从产品定义到量产到商用的全链条的经验；管理过中国、英国、美国三国等多个团队，负责系统、软件、芯片、射频等各项任务。留美期间与合伙人创立IPG Communications公司，并且承接了设计了休斯顿卫星GlobalStar系统的通讯芯片；李原对于WCDMA及LTE双模芯片具有深层次研究，带领团队设计了WCDMA/LTE双模芯片；IPG公司独创的Turbo译码器被英特尔公司应用至其至强处理器；其公司于2022年成功被MindSpeed公司收购。

李原发明过多项专利，具有丰富的团队管理经验，现带领芯动力研发团队设计出人工智能RPP-R8芯片产品，此款芯片真正做到了高性能和通用性的高度融合，产品应用场景已覆盖工业自动化、智能驾驶、安防端、物流检测、内容过滤、信号处理等领域。已获得各行业客户认可。

演讲主题：RPP芯片架构给AI芯片带来的发展前景及机遇

内容概要：

人工智能算法发展迅速，行业变动频繁，导致算法、算力需求和市场都在不断变化。为了满足这一需求，芯片需要具备高性能和速度快等特点。然而，芯片研发周期长、投入大，无法适应人工智能市场的快速变动。目前市场上的芯片在高性能和通用性之间存在矛盾，难以兼顾。因此，许多企业需要寻找一款既通用又高性能的芯片来适配，而芯片设计者也在努力寻求高性能和通用性的平衡点。

随着数字经济的迅猛发展，并行计算技术逐渐成为人工智能、大数据等领域的关键支撑。在这个黄金时期，芯动力公司凭借其自主研发的RPP芯片架构，成功抓住了这个机遇。RPP芯片架构以其通用性和高效性，为人工智能用户提供了强大的计算能力，极大为企业缩短产品上市时间。

RPP芯片架构的通用性使其能够适应各种不同的人工智能算法和应用场景，无论是智能驾驶、内容过滤还是工业自动化等，都能够迅速的适配。

借助芯动力的RPP芯片架构，人工智能用户可以更加专注于算法的优化和应用的开发，而无需过多关注底层硬件的适配和优化。这不仅缩短了产品的上市时间，还提高了产品的竞争力和市场占有率。

10、安谋科技产品总监 杨磊

杨磊先生现任安谋科技产品总监，负责“周易” NPU IP 产品。他拥有多年芯片设计经验，从通信基带到 AP SOC 架构设计。加入安谋科技后，杨磊先生负责 NPU IP 产品定义、推广和落地。杨磊先生毕业于清华大学电子系，拥有清华大学电子系本科及硕士学位。

演讲主题：生成式AI走向终端，探索终端AI算力新需求

内容概要：

今年以来，以ChatGPT为代表的生成式AI大模型成为了业界关注的焦点。伴随着生成式AI快速融入到人们日常的生产生活，数据处理和存储需求的激增正在快速推动数据中心架构的根本性变革。同时，从GPT-3.5到GPT-4.0，从多模态交互融入到插件的支持，从闭源大模型到开源大模型拓展，AI任务处理正加速从云侧走向端侧，NPU及其生态的发展已进入到全新的阶段。对此，安谋科技打造了兼顾多元化算力需求的自研新一代AI处理器，为AI、物联网、智能汽车等新兴领域不断迭代的计算需求提供更完善的解决方案。

11、知存科技业务拓展副总裁 詹慕航

詹慕航，知存科技业务拓展副总裁，负责领导公司在全球范围的业务拓展。拥有近30年的集成电路（IC）产业经验，曾在多家知名企业担任市场业务拓展管理岗位，包括诺基亚、爱立信、高通和歌尔等。

演讲主题：大算力需求下存内计算的应用和发展趋势

内容概要：

存内计算凭借“存”“算”无界的颠覆性架构创新，被认为是突破算力瓶颈的关键技术之一。讲者将从行业现状出发分析当前的算力需求与技术趋势，以知存科技率先量产商用的存内计算芯片和即将发布的边缘侧存内计算芯片为例，介绍存内计算芯片的应用现状和发展趋势。

12、原粒半导体联合创始人 原钢

原钢，原粒半导体联合创始人，硕士毕业于中国科学院半导体所，有多年集成电路行业研发、运营及市场经验，曾担任Xilinx数据中心AI及异构计算业务高级技术市场经理、深鉴科技IP商务拓展总监、芯原微电子技术支持经理、上海杰得微电子芯片设计经理等职。

演讲主题：AI Chiplet：加速大模型在边缘端多场景落地的新思路

内容概要：

作为一种有效降低研发和生产成本的新兴技术，芯粒（chiplet）最早主要用于数据中心芯片等高性能服务器端应用场景。随着技术和市场的发展，芯粒技术目前逐步开始进入边缘端芯片领域，使得芯片开发商能够在控制研发成本的基础上，提供多种规格的芯片产品。

近期随着大模型技术的不断演进和垂直应用的深入发展，本地化部署大模型算力的需求逐渐浮现。能效比和性价比是决定边缘端大模型硬件方案成功与否的关键因素之一，传统的单一die SoC设计方法很难在边缘端大模型时代提供足够的能耗比和性价比优势。AI芯粒技术为大模型在边缘端的高效应用落地提供了新思路。通过灵活组合SoC die和专用的AI chiplet，芯片和系统厂商能够为不同的边缘端大模型计算场景提供丰富可扩展的解决方案，实现能效上的巨大提升，并很好地平衡研发和生产成本。

13、中科加禾CEO 崔慧敏

崔慧敏，博士，中科加禾CEO。崔慧敏是中科院计算所编译团队的负责人，她的研究方向为面向人工智能和异构体系结构的编译技术，先后在PLDI、ASPLOS、OSDI、MICRO、PPoPP、SC等国际会议和期刊上发表论文三十余篇。中科加禾聚焦编译技术的算力解决方案，定位通用化、低成本、高性能的基础软件工具链，在国产芯片产业生态体系中补齐重要一环。

演讲主题：编译技术从学术研究到产业落地

内容概要：

人工智能应用的发展对算力需求的多样性和处理能力都有了巨大的需求，也促进了体系结构方面的一系列创新，由此对上层的软件生态造成了诸多的挑战。编译器作为软件生态中的底层环节，在解决当前软件生态碎片化的问题上有广阔的前景。中科加禾作为一家以编译技术为核心的初创公司，定位于通用化、低成本、高性能的基础软件工具链，为用户提供人工智能应用跨多种CPU、GPU、NPU执行的统一软件平台。在崔慧敏的报告中，她将分享中科加禾在编译器方向上围绕着性能分析与优化的系列技术以及落地的产品规划。

14、壁仞科技系统架构副总裁 丁云帆

丁云帆，现任壁仞科技系统架构副总裁，负责AI系统架构相关工作。曾担任百度主任系统架构师，获得过百度技术最高奖和中国国家专利优秀奖。参与主导AI加速基础架构国际标准OAI & OAM。业界首创利用GPU架构解决广告推荐场景10TB级稀疏参数大模型训练挑战，相关成果发表在机器学习与系统领域顶会MLSys上，该工作目前引领了互联网广告推荐领域训练框架技术发展趋势。

演讲主题：国产大算力GPU如何解决大模型落地挑战

内容概要：

随着各类大模型的应用落地逐渐铺开，大算力GPU芯片的需求正水涨船高。面对大模型对芯片、软件以及系统层面的特别需求，如何软硬件协同应对成为了目前国产GPU厂商所面临的难题。本次分享将介绍壁仞科技对于大算力GPU如何支持大模型创新应用落地的相关观点。

15、智芯科联合创始人兼CEO 顾渝骢

顾渝骢，智芯科联合创始人兼CEO，美国德州大学奥斯汀分校电子工程硕士，中国科学技术大学通信与电子系统专业学士和硕士学位。曾担任美国UTstarcom半导体事业部 副总经理，UTstarcom合肥研发中心 总经理，Marvell 高级总监以及芜湖太赫兹工程中心COO等，具有硬件、DSP、应用固件背景，拥有超过25年半导体行业经验。

演讲主题：基于SRAM的存内计算CIM在生成式AI推理场景的应用

内容概要：

随着CHATGPT的火爆，意味着我们迎来了生成式AI的大浪潮。对于生成式AI来讲，算力是生产力，能够提高数据处理、算法训练的速度与规模。生成式AI大模型无论是训练还是推理，都吃算力，AI算力升级已成为趋势，面对生成式AI带来的算力挑战，众多科技公司也都在积极探索新的算力基础架构，智芯科率先提出基于SRAM的存内计算CIM，突破功耗墙和存储墙问题，彻底消除架构瓶颈，满足边缘侧算力、能耗需求，以应对AI大规模的计算需求。

本次演讲，顾渝骢先生将从SRAM CIM在AI计算方面的优势以及场景应用作出解读。

16、诺磊科技创始人、CEO Raymond Wu

诺磊科技创始人及CEO Raymond Wu是全球首位将CMOS技术运用在图像传感器设备的行业开创者，亦是全球领先的CMOS图像传感器公司美国Omnivision豪威科技的联合创始人。2017年在美国硅谷成立NeuronBasic芯片公司，2021年回国创立诺磊科技(南京)有限公司，并在硅谷、台湾、上海、深圳设有分支机构。

Raymond凭着40年的CIS传感器技术经验和对当今AI人工智能发展趋势的敏锐判断，创新研发出了极具未来代表性、低功耗和感算一体的AI系统级芯片(SoC)。利用内建的影像传感器和RISC-V处理器即可实现独立运行及自主识别功能，在EDGE边缘计算领域中拥有高性价比和芯片行业前端技术的两大优势，该技术已在相关领域拥有超过50项国际发明专利。

演讲主题：感算一体AI光谱分析芯片阵列技术解析

内容概要：

诺磊科技2017年创立于美国硅谷，以打造全球最大的创新人工智能芯片企业为宗旨。诺磊在全球创新推出的感算一体AI芯片，集成人工智能、深度学习、神经网络及影像传感器，实现低成本、低功耗、极具性价比的系统解决方案。诺磊即将推出集成CIS/AI/MCU/光谱识别功能的感算一体AI光谱分析芯片阵列技术，超越人类和机器的视觉感知能力，将带来高灵敏度、高精度光谱检测技术的又一次革命。

诺磊光谱分析AI芯片阵列由多个感算一体光谱芯片组成矩阵(MxN)，结合世界领先的碳纳米线光谱技术和WLO晶圆级光学加工技术，阵列中每个单元均包含独立高清CIS图像传感器、AI人工智能处理器和碳纳米线光谱组件，可实现覆盖短波、红外波段多个频段光谱同时检测与分析功能，完成不同频段的光谱分析，处理更快、成像更清晰、感光能力更强；体积小巧，分辨率高，图像与光谱协同应用校正，识别结果更可靠；可灵活部署在手机、便携式及可穿戴设备上，广泛应用于食品检测、医药检测、环境监测、文物鉴定、植物育种、智能家居等领域。

17、商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁 杨帆

杨帆现任商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁，负责商汤战略业务大装置落地，主导建成“商汤科技上海新一代人工智能计算与赋能平台”，打造人工智能基础设施服务，持续推动人工智能的应用赋能与生态体系发展。

杨帆毕业于清华大学电子工程系，在商汤曾带领多个部门在手机、零售、智慧城市等行业成功实践“AI+产业”的创新业务模式，首提并落地城市级视频分析中心概念，成功打造行业第一品牌及公司的核心支柱业务。

演讲主题：大模型浪潮下的智算中心构建探索

内容概要：

大模型浪潮以来，面对众多碎片化的长尾需求，大多数工业级应用需要更加高性能的人工智能模型。但同时也带来了生产成本高昂、数据需求量激增等挑战。AI的工业化时代需要新的底层AI基础设施，规模化提供高效低成本的AI基础能力，才能解决生产效率问题。商汤以多年行业实践，将算力、算法、数据三要素一体化，提供普惠高效的AI基础设施，作为AI时代的数字基座，全面支撑大模型研发落地。

18、芯至科技联合创始人、首席芯片架构师兼副总裁 尹文 

尹文 ，芯至科技联合创始人、首席芯片架构师兼副总裁，在高性能服务器大芯片规划、架构和设计领域近20年研发经验，对云计算、大数据、人工智能、科学计算等大算力芯片场景有着深刻的理解。

尹文毕业于上海交通大学微电子专业，深耕大算力芯片架构和设计领域，曾任IBM中国区芯片设计中心主管，及华为鲲鹏芯片技术架构规划首席专家。在IBM 十余年期间，先后参与核心网交换处理器研发，领导中国区团队参与高性能Power处理器SOC、一致性CAPI总线及其他核心IP开发和验证；加入华为后，负责2代鲲鹏处理器的SoC芯片规划、需求和架构定义，及异构互联总线、串行内存、负载定制指令等核心技术项目领导工作。尹文在芯片架构和设计领域曾发表相关发明专利三十余项，在DesignCon、国际半导体技术大会等曾发表多篇特邀文章。

演讲主题：AI计算新时代催生芯片架构走向“算力统一场”

内容概要：

AI计算当前在往大模型、多模态、端边云协同等方向快速演变，智能化的新时代正在催生AI芯片架构的新热点和新机会。基于未来芯片架构领域在开源指令ISA、高效一致性总线、芯片工程新技术及软硬件重构等领域的快速演进，AI芯片架构创新的新黄金时代即将到来，有望推动计算领域的“算力统一场”，重塑软件大生态。

本次演讲，尹文首先会简要回顾AI计算的发展史，再阐述面向未来的AI计算芯片架构新范式要求，然后介绍从AI芯片的微架构和软硬件重构角度看到的新机会。

19、中科驭数高级副总裁 张宇

张宇，中科驭数高级副总裁，全面负责中科驭数DPU芯片软件平台研发和产品运营管理。曾负责建立并带领亚马逊西雅图及亚太区搜索全球创新团队，参与了多项亚马逊创新业务的创建，荣获创新Spark金奖。拥有超过十八年通信、互联网领域基础设施软件研发及国际化团队管理经验。

演讲主题：基于DPU的高效AI大模型算力底座

内容概要：

ChatGPT大模型彻底引爆了人工智能产业的发展。随着人工智能从高端科研领域向人们日常工作生活推进，传统数据中心都在向智算中心演进。DPU提供智算中心所必须的大带宽和低时延能力，使更多的CPU/GPU算力真正服务于业务，从而为新型的智算中心提供了更高效的算力底座，成为智算中心必备的核心组件。

本次演讲，张宇首先将整体介绍DPU的发展情况，再基于人工智能应用的智算场景对DPU的应用实践展开分析，并且展望DPU在智算场景的应用趋势。

20、Graphcore中国区产品负责人 朱江博士

朱江博士，现任Graphcore中国区产品负责人，北京邮电大学通信工程本科和博士，清华大学MBA。

朱江博士在芯片领域拥有近20年的经验，长期从事AI芯片、算法、多核CPU、DPU、网络交换芯片和系统相关的技术和商务工作，积累了丰富的行业经验。曾在领域内的国际知名芯片企业Cavium任职，帮助公司在中国与多个行业的主要客户建立了广泛而深入的合作，包括电信设备商、云计算和数据中心厂商、服务器厂商、通信和消费电子厂商等，对于不同领域的客户产品和需求有着深刻的理解。

作为Graphcore中国区的早期员工，曾担任过中国销售负责人，在拓展中国区主要战略客户、行业客户以及渠道与合作伙伴方面开展了大量卓有成效的工作。

演讲主题：IPU独特架构加速生成式AI爆发式创新

内容概要：

去年底以来，生成式AI和大模型的热潮使得人工智能再次成为了现象级的话题。而作为人工智能的三大基石之一的算力，在今天的意义显得尤为重要。如何构建高质量的算力，在高性能、通用性、能效比、成本等多个关键维度上做到均衡，并且能持续进行演进，成为了摆在芯片行业面前的一个非常挑战同时又极有意义的课题。

Graphcore（拟未）IPU通过从零设计的创新架构，成功地打破了传统的内存墙问题，专注于为AI技术的推动和应用带来新的突破。与IPU协同从零打造的软件栈Poplar，完全开源，经过不断更新与迭代，已经成为业内继CUDA以来在稳定、成熟且高效方面的翘楚。不同的应用领域可以在这一软件生态中找到适合自己需求的解决方案，进一步提高了IPU的实用性。IPU的通用性特点也为其在更广泛的人工智能领域展现出了重要意义。其通用性使得它能够在各种AI任务中表现出色，为各类应用提供高效支持。

本次演讲将重点介绍IPU的设计和演进思路，以及在生成式AI爆发式创新的当下，IPU独特的架构如何支持创新，帮助开发者innovate out of the box，为未来的生成式AI带来更多的可能性。

21、趋动科技华南区技术总监 刘渝

刘渝，趋动科技华南区技术总监，曾任职于戴尔科技集团华南区高级经理，阿里云和华为公司。在软件定义AI算力、云计算、企业级IT基础架构和数据通信领域有丰富的技术积累和项目经验。对于制造业、电信、金融、互联网、生命科学、媒资、教育、医疗和政府及公共事业等行业应用场景有较深入的理解和认识，擅长IT架构和解决方案的设计及顾问咨询，其解决方案已在众多项目中实施应用。

演讲主题：软件定义AI算力 高效使用AI基础设施

内容概要：

AI浪潮的兴起和近期大模型的热潮，作为AI三要素的AI算力起到了前所未有的重要作用。传统使用AI算力的方式一般是采用物理卡，或者在单机上GPU虚拟化切分，那么带来的结果就是AI算力资源无法动态和弹性地支撑种类繁多的AI业务应用，同时缺乏一个高效统一的AI算力资源管理平台来管理分散的物理和虚拟AI算力资源，宝贵的AI算力资源利用率低。趋动科技作为软件定义AI算力技术的领导厂商，专注于为全球用户提供国际领先的数据中心级AI算力虚拟化和资源池化软件及解决方案。

本次演讲，将主要就人工智能时代的算力需求和挑战，介绍趋动科技通过GPU池化来优化算力供给，然后结合用户的应用场景，分享OrionX软件定义AI算力解决方案的价值和实践。

22、首都在线副总裁 牛继宾

牛继宾，北京首都在线科技股份有限公司副总裁，中国通信学会战略与发展委员会会员，中国计算机学会会员与CTO Club成员；是深谙计算机系统架构、分布式计算、并行处理以及高性能计算等领域的人士。牛继宾曾多次受邀出席AIGC千人峰会演讲，并支持多个智算中心项目落成；聚焦在云计算与大数据相关底层平台技术研究以及云管理平台架构的设计，致力于优化计算系统和算法，以实现更高效、更快速的数据处理和分析能力。

演讲主题：助推AGI产业发展的新一代智能算力平台

内容概要：

算力是数字经济时代的关键生产力。随着新一轮科技革命和产业变革持续推进，算力在助力数字经济发展的过程中承载着坚实的基础支撑作用。在互联网及云计算需求不断提升的同时，以智能计算中心为代表的智能算力基础设施发展迅猛，数据中心智能化升级步伐不断提速，计算智能化升级已是大势所趋，智能算力也越来越成为在全球数字化转型升级浪潮中取得重要地位的重要竞争力。

针对这一发展趋势，本次演讲首都在线副总裁牛继宾将主要介绍新一代智能算力平台，分享在AGI产业高速发展的时代下，首都在线通过智能算力满足企业多元化需求的实践经验。

还有更多重磅嘉宾即将揭晓，敬请期待。

二、两天日程七大板块，中国AI芯片企业榜同期揭晓

全球AI芯片峰会今年将持续升级，除延续上一届的两天日程设计外，今年还将在主会场外，首次增设分会场。

2023全球AI芯片峰会的主体会议将在主会场进行，设置为开幕式及三大专场。9月14日上午，开幕式将拉开帷幕，下午将进行AI芯片架构创新专场；AI大算力芯片专场和高能效AI芯片专场则将分别于9月15日上午和下午进行。

峰会今年首次开设分会场。9月14日上午，深圳集成电路政策交流会将在分会场率先开启。第一天下午还将举行第一届AI芯片分析师论坛；9月15日上午，智算中心算力与网络高峰论坛将在分会场进行。

两天的峰会日程，计划邀请近50位AI芯片领域覆盖产学研用的学术代表、商业领袖、技术专家与资深投资人进行主题演讲和圆桌讨论。

2023年度「中国AI芯片企业榜」将在峰会期间重磅揭晓。届时，将现场揭晓2023年度中国AI芯片先锋企业TOP 30和中国AI芯片新锐企业TOP 10两个子榜单。

同时，今年的峰会，AI芯片展区将进行扩容，以满足更多企业对于技术、产品展示的需求，也便于参会观众能够近距离体验产品，以及与企业进行咨询和交流。AI芯片展区计划紧邻主会场进行设置，目前招展工作已经临近尾声。仍有参展需求的企业可点击文末阅读原文进入官网咨询。

 三、观众报名通道持续开放

2023全球AI芯片峰会，也是第五届全球AI芯片峰会，将再度在深圳南山区与大家见面。观众报名通道现已开启，峰会电子门票设置了免费票、标准票和贵宾票。其中，免费票，申请后需经审核通过方可参会；标准票、贵宾票均需购买。

大家可以扫描下方二维码添加小助手“雪梨”或点击文末【阅读原文】进行报名申请电子门票。

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来源: qq

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