这类芯片，被人民日报点名！

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文章摘要

可重构芯片（Reconfigurable Processing Unit, RPU）是一种能够动态配置计算资源的新型芯片，其核心在于内含可编程的处理单元及互连网络。这种芯片能够基于具体应用的计算需求和数据流特性，在运行过程中利用动态重构技术实现计算单元、互连结构和数据通路的动态按需配置，从而以接近“专用电路”（ASIC）的方式进行数据驱动下的计算。硬件层面的动态重构不仅具有完备的可编程能力，支持各类算法和应用；而且提供了更精确灵活的硬件调度能力，大幅提高了芯片的面积效率和能量效率。因此，高能效比、高扩展性和高度的灵活性是该类芯片的最大特点。

可重构芯片的技术原理主要体现在两大核心技术特征：数据流驱动架构和多层次重构能力。数据流驱动架构通过数据流直接驱动芯片计算和数据传递，与传统CPU的指令驱动模式不同，其硬件资源由数据流特性实时动态映射，消除了指令解码、分支预测等传统开销，能效比提升可达十倍量级。多层次重构能力则支持从微架构到电路层的多粒度重构，包括计算单元重构、互连网络重构和存储系统重构。这种灵活性使得可重构芯片在能效、灵活性和开发成本间取得最优效能，尤其适合在算法快速迭代或需求多变的领域应用。

可重构芯片的发展历程呈现出全球技术演进与国家战略驱动的双重特征。自1991年“新机器范式”提出可重构计算架构以来，该领域逐步从理论研究走向产业实践。2017年，国务院在《新一代人工智能发展规划》中将可重构计算列入“新一代人工智能关键共性技术体系”，重点支持其发展。同年，清华大学团队突破动态重构、多粒度融合等关键技术，研制出“Thinker”系列可重构 AI 芯片，实测表明，该芯片运行典型人工智能任务时，能效比显著高于同类 GPU。2019年初，清微智能公司的首款可重构芯片，也是全球第一颗可重构商用芯片大规模量产。

可重构芯片作为下一代计算范式的核心载体，将沿着智能化融合与弹性化演进两大主轴深度发展，通过架构创新与跨层技术协同，构建适应多元场景的算力基座。其演进路径主要体现在架构革新、软硬协同和场景驱动三个维度。架构革新方面，通过动态层次化重构技术与混合粒度架构设计，实现计算资源在时空维度的弹性调度与高效复用。软硬协同方面，基于配置轻量化管理、运行时自适应优化及AI驱动的智能编译框架，构建从算法到硬件的敏捷开发链路。场景驱动方面，针对自动驾驶、工业物联网、生物计算等垂直领域，形成可配置模板库与敏捷开发套件，加速算法-芯片协同优化。

可重构芯片是实现高算力、高能效智能计算的有效途径之一。从技术原理而言，它通过“软硬件双编程”达成了灵活性与高能效的统一；从发展历程来看，其突破既依托国际学术届长期积累的成果，更离不开国内产学研多年的持续探索。当下，伴随后摩尔时代的来临，可重构芯片将成为解决“性能墙”“存储墙”“功耗墙”难题的关键所在。正如计算机图灵奖获得者Patterson教授所说：“我们正进入计算架构的另一个黄金时代”，而中国实践的一系列成果正在证实，可重构芯片必将在未来的科技发展浪潮中扮演愈发重要的角色。