新的方法、新的思维、新的目标一直引领着新的浪潮。2017年的两位图灵奖得主JohnL.Hennessy和DavidA.Patterson在年初的一篇报告中展望，未来的十年将是计算机体系架构领域的“新的黄金十年”。
AI的发展更加期待新架构的出现，因为，经典的冯诺依曼架构处理器应用于深度学习计算时面临着内存墙挑战。粗粒度可重构架构是AI芯片受关注的一个方向，目前已经有5款采用该技术的芯片推出。
可重构是否是解决AI计算挑战的一个好方向？已经推出的可重构AI芯片有何不同？
什么是可重构？
可重构的概念最早在20世纪60年代被提出。到了80、90年代，可重构芯片技术源头的高层次综合理论和方法诞生。进入新的世纪，2015年国际半导体技术发展路线图认为，粗颗粒度可重构架构是未来最有发展前途的新兴计算架构之一。
2018年，美国DARPA正式启动旨在支撑美国2025-2030年电子技术能力的“电子复兴计划”，提到研发具有软件和硬件双编程能力，并获得接近专用电路性能的技术。在这里领域，魏少军教授牵头的清华大学可重构芯片课题组在这个计划提出的十年前就开始了研究，课题组现在的成果比ERI设定关键性能的指标更高。
从60年前可重构概念的提出，到2019年有可重构AI芯片量产，可重构并不是一个新概念，。却是一个挑战众多的技术。这种挑战很大程度来源于，动态可重构芯片既要有CPU和GPU级别的软件可编程性，也要有FPGA级别的硬件可编程性
重构芯片预期的特点和潜在能力
总结认为动态可重构芯片预期的特点和潜在能力区别于传统芯片有7点：
软硬件可编程；
硬件架构的动态可变性及高效的架构变换能力；
兼具高计算效率和高能量效率；
本征安全性；
应用简便性，不需要芯片设计的知识和能力；
软件定义芯片；
实现智能的能力；
可重构芯片的技术的源头高层次综合理论和方法，是一种从行为描述到电路的优化设计方法。也就是先找到数据依赖关系，然后通过运行时间的分割，对运算进行调度来实现计算资源的复用。
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