編輯：yaxin
【新智元導讀】今天是第26個世界讀書日。在這個特別的日子，為大家推薦一本張臣雄博士所著新書《AI晶片：前沿技術與創新未來》，讓閱讀從這本書開始。
4月23日，是第26個世界讀書日。今天你讀書了嗎？
今年是晶片荒年。
讓人印象最為深刻的是，晶片短缺對汽車產業的衝擊，從大眾蔓延到全球更多車企，汽車生產被迫「踩剎車」。
全球晶片供不應求也讓原本並沒有對此擔憂的手機廠商進入了搶購晶片的行列。
最重要的是，這輪「晶片荒」的影響，已經轉移到了購買手機、平板、電腦等電子產品的消費者身上。
讓人不得不感嘆，一顆「小小的」晶片已經牽動了全球產業的神經！
但是你真正了解有關晶片的一切故事嗎？
什麼是AI晶片？AI晶片又細分為哪些晶片？為什麼晶片扼住了某些行業的咽喉？下一代AI晶片又是什麼樣子？
別急！《AI晶片：前沿技術與創新未來》這本新書能夠為你解答。
科技巨頭爭相追捧，AI晶片成就了誰？
什麼是AI晶片，它又有什麼樣的前景、能讓眾多傳統硬體公司和網際網路公司紛紛折腰呢？
AI晶片簡單講就是專門用於處理AI相關計算任務的晶片，就像用來處理圖像和視頻的顯卡（GPU）一樣。
現在人工智慧領域無論學術還是產業方面最火爆的就是深度學習，也就是通過深度神經網絡來進行學習。
而對深度學習意義重大的「反向傳播」算法。
早在1986年就被 Geoffrey Hinton 等用於改善神經網絡性能了，那時候神經網絡算法跑在通用中央處理器（CPU）上，速度堪比「蝸牛」。
幾十年來，半導體行業進步的背後存在著一條金科玉律，即摩爾定律。
摩爾定律表明：每隔 18~24 個月，集成電路上可容納的元器件數目便會增加一倍，晶片的性能也會隨之翻一番。
然而，在摩爾定律放緩甚至失效的今天，全球幾大半導體公司依舊在拚命「廝殺」，希望率先拿下製造工藝布局的制高點。
到了1989年，當時還在貝爾實驗室的 Yann LeCun 開發了可以通過訓練來識別手寫郵政編碼的神經網絡，證明了能夠在現實世界中應用這一新技術。
然而他們訓練一個深度學習卷積神經網絡（CNN）竟需要花費3天的時間。
關於神經網絡研究就此停滯了20年，因為CPU拿來訓練神經網絡並不給力！
慶幸的是，2009年史丹福大學的吳恩達教授等人發文昭告天下：用GPU，GPU，GPU啊！
他們證明了用GPU訓練神經網絡，比用CPU快70倍！
這塊冰山終於打破了。
Hinton 等人扎堆神經網絡，一路把深度學習推到《紐約時報》頭版，變成業界顯學，帶來了人工智慧的新一輪全球發展大潮。
GPU一時成為對付深度學習的不二選擇，顯卡一夜之間供不應求。
英偉達GPU成為了眾星。黃教主年年廚房烤出顯卡，網友紛紛YES！
為什麼GPU就能夠處理深度學習強？很大程度上是因為GPU的並行性強。
到現在，英特爾、英偉達等傳統晶片廠商，亞馬遜、微軟等雲計算廠商、Facebook等網際網路大廠、特斯拉等車企和許許多多初創企業和研究團隊紛紛投入AI晶片的探索中來。
但是AI晶片研發接近極限，未來晶片該如何發展？
接下來的故事還應該去《AI晶片：前沿技術與創新未來》這本書中尋找答案。
《AI晶片》：「憶阻器之父」力薦
《AI晶片：前沿技術與創新未來》是由張臣雄博士總結了多年的晶片設計經驗和2015年以來推進AI晶片研發直至應用的經驗，和人民郵電出版社共同推出經典之作。
全面講述AI晶片的發展歷史、的技術路線、理論基礎和產業實踐等諸多方面。
本書從AI的發展歷史講起，介紹了目前熱門的深度學習加速晶片和基於神經形態計算的類腦晶片的相關算法、架構、電路等，並介紹了近年來產業界和學術界一些AI晶片，包括生成對抗網絡晶片和深度強化學習晶片等。
本書著重介紹了用創新的思維來設計 AI 晶片的各種計算範式，以及下一代AI晶片的幾種範例，包括量子啟發的 AI晶片、進一步提升智能程度的AI晶片、有機自進化AI晶片、光子AI晶片及自供電AI晶片等。
本書也介紹了半導體晶片技術在「後摩爾定律時代」的發展趨勢，以及基礎理論（如量子場論、資訊理論等）引發AI 晶片創新並將不斷發揮巨大作用。
最後，本書介紹了AI發展的三個層次、AI 晶片與生物大腦的差距以及未來的發展方向。
《AI晶片：前沿技術與創新未來》作者張臣雄教授畢業於上海交通大學電子工程系，在德國獲得工學碩士和工學博士學位。
曾在西門子、Interphase任職多年，曾任上海通信技術中心及一家世界500強大型高科技企業分別擔任CEO/CTO、&席科學家等職，長期從事及主管半導體晶片的研究和開發，推動晶片的產業化應用。
張臣雄博士是兩家創業公司的創始人之一。他擁有200餘項專利及專利申請，出版了多本專著並發表了100多篇論文。
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世界讀書日，你讀書了嗎？
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