“芯”学者说 ｜ 卓有为：集算并行 芯存载物
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卓有为 老师
南加州大学计算机科学系 博士
北京大学集成电路学院，助理教授，博士生导师
内容回顾
4月18日下午，“芯”学者说沙龙第十一期在微纳电子大厦306会议室成功举办，本次沙龙活动邀请了集成电路学院青年教师、助理教授卓有为老师作为主讲嘉宾，与同学们深入交流。
协同创新智算赋能
Q：卓老师您好，我们了解到您的研究方向包括计算机体系结构、并行计算，您能向大家详细介绍一下是如何探索到当前的研究方向呢？
A：在本科期间，我加入了清华大学学生超算团队，学习了如何编写并行程序，同时对如何加快程序执行速度产生了兴趣。在读博期间，我在导师的帮助下学习了近存计算和存内计算的知识，开始研究如何为存算一体芯片编写程序、如何提高存算一体架构利用率等问题。在博士毕业后，我来到达摩院计算技术实验室工作，实验室在三维堆叠等方向上进行了长期的研究。我的工作任务是评估这三维集成应用到大模型等新应用上的效果。非常幸运的是，集成电路学院的设计自动化与计算系统系的研究方向与我的研究背景非常相关，通过与学院的其他老师合作，我可以继续接触到前沿的集成电路方向研究成果，为这些新器件、新工艺设计编程模型和计算架构。
Q：老师认为在大模型时代，存算一体的发展前景会怎么样呢，可以如何突破规模瓶颈呢？
A：“研究存算一体最好的时间是十年前，其次是现在。”我认为，进入人工智能时代，应用对计算需求的持续增长与落后的存储性能之间的矛盾已经成为计算机体系结构研究的主要矛盾。这一主要矛盾决定了传统的冯·诺伊曼架构必将在未来被取代，但具体的技术路线还有待探索。
存算一体技术虽然还不够成熟，但也是取代传统架构的技术中相对成熟的一种。不仅如此，存算一体技术本身也可以分为不同的技术路线。按照计算-存储的距离（集成方式）来分类，存算一体可以分为基于先进封装的近存计算和基于新器件的存内计算等。这些路线在性能、能效、规模上都有不同的取舍。比如，三维堆叠的近存计算更适合大算力芯片，基于忆阻器的存内计算已经在边缘端具有商业应用价值。也许未来存算一体技术的某条技术路线将成为普遍的新一代计算架构，也许未来存算一体的不同技术路线在不同的应用场景下都能发挥作用，这些未来都期待同学们共同探索。
学研贯通 路径抉择
Q：请问您觉得在学术界和企业中的工作经历具体有哪些不同？
A：达摩院的工作经历教会了我许多知识，也扩展了我的视野。我工作中的主要任务就是使用模拟器评估技术路线的可行性，展示不同设计方案的优势与劣势。以设计自动驾驶领域芯片为例，我们需要评估各种视觉算法的成本、性能、技术成熟度、市场接受度等。在学术界可能更多地专注于发表论文和理论研究，在企业环境中，研究方向和创新探索的同时需要关注应用需求，要根据市场需求和技术现实来快速推进项目。尽管两者存在差异，但总体而言，我在两者之间的转换并不困难，尤其是当工作内容涉及到提升训练效率等技术方向时，很多方法论和思维方式是一致的。
Q：您个人选择学术界还是工业界作为职业方向的原因是什么呢？
A：对我个人来说，我的选择职业方向更多取决于缘分。我从本科阶段就能参与到国内高校最早成立的学生超算团队，博士导师也鼓励我为未来申请教职做准备，后来我机缘巧合获得了工业界的工作。正好在我毕业后，国家部署了大力发展集成电路学科的重要战略，成立了集成电路学院，这才有了我现在的工作。因此，我认为学术界和工业界在职业选择上并没有区别。
感知世界 视野拓新
Q：您在国外读博期间最大的收获或提升是什么？
A：我认为最大的提升是生活与自我管理能力的提升。在国内读博的体验可能和本科没有什么区别，同样的食堂、教室、老师，有时会忘记自己已经进入新的学习阶段，需要转变思维方式，独立承担科研任务。在国外学习期间，我不得不独立处理许多日常生活的新问题。这种经历会打破惯性，让人更主动地思考和规划学习和生活，这种目标导向的思维是非常有益的。
Q：从技术选择的角度来看，您认为学生应该如何选择未来的研究方向？
A：我想再重复一下之前的观点“研究存算一体最好的时间是十年前，其次是现在。”作为学生或研究人员，不可能完全预测未来技术的发展。重要的是选择一个方向深入探索，未来十年后回看现在，会发现提前布局可能是最有价值的决策。
在技术选择之外，我也鼓励同学们思考如何将自己的研究同国家的需求紧密联系在一起。我们非常幸运在集成电路成为国家战略的时候选择了这个专业，也非常幸运能加入具有悠久艰苦奋斗历史的北大集成电路学院。不论选择哪个方向，怀爱国心，立报国志，就一定能有做出意义的研究。
结语
以“集算并行”为技术路径，卓有为老师揭示了存算一体架构如何通过3D堆叠技术与编译优化实现算力跃迁——在硬件层面重构存储单元，在软件维度破解瓶颈，让并行化存算成为大模型时代的效率引擎；以“芯存载物”为使命担当，他锚定体系结构革新的必然性，既推动存储介质从数据载体向计算主体进化，更以产学协同的实践印证：唯有将芯片设计深植于系统级思维，以前沿架构承载智能算力需求，方能突破物理极限，于后摩尔时代点燃“存算共生”的芯火之光。
