全系列文章共分为五个篇章，今天为该系列文章的第一篇。
- 计算单元重构：通过配置参数定义运算器功能（如算子和精度切换）
- 互连网络重构：动态调整计算单元间的连接拓扑
- 存储系统重构：根据数据访问模式优化缓存分配策略
可重构芯片的内部结构主要有以下几部分组成：
- 计算阵列：由处理单元（PE）阵列构成，每个PE具有多种算术逻辑运算能力，通过可编程互连网络形成复杂的数据路径。
- 可重构控制器：发射“配置信息”，动态调整计算阵列的连接方式和运算模式。这种分离设计（数据流与控制流独立）使得芯片能够像CPU一样灵活可编程，同时保持接近ASIC的能效。
- 存储器：分为配置存储器和数据存储器。配置存储器存储计算阵列“配置信息”；数据存储器存储计算阵列所需的原始数据、中间数据和结果数据。
图1.可重构芯片基本架构[1]
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：
1997年加州大学伯克利分校启动GARP项目，对可重构计算架构进行概念验证；
2003年麻省理工学院启动MORPHEUS项目，探索可重构计算在专用领域的应用。
2006年清华大学成立可重构计算实验室，研究可重构计算理论和架构实现。
2015年清华大学在可重构芯片方面的研究成果荣获国家技术发明二等奖。
同年，国际半导体技术路线图（ITRS）将可重构芯片列为“未来最具前景芯片架构技术”。
2016年，美国电子复兴计划（ERI）明确将可重构计算（软件定义硬件）列为未来计算芯片的核心架构技术。
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。
2017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。Thinker芯片被《麻省理工科技评论》专题报道。
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。
同年，赛灵思推出包含粗粒度可重构阵列（CGRA）架构的Versal系列产品，面向数据中心和高端智能驾驶，算力达到128TOPS。
2020年美国SambaNova公司发布基于可重构芯片的DataScale平台，并在多个美国多个算力中心、国家实验室和研究机构规模部署。
2021年Mobileye公司在L4自动驾驶芯片中嵌入粗粒度可重构阵列。
2022年谷歌TPU v4借助可重构互连技术实现算力跃升（同等芯片数量时，处理速度达A100的1.67倍）
2023年日本采用可重构芯片建造了“富岳（Fugaku）”超级计算机，名列全球超算排行榜（TOP500）第二名，处理AI任务的性能达到A100集群的6倍。
从这一发展脉络不难洞察，可重构芯片的价值正逐步获得广泛认知，并开始在实践中得以深度应用。
架构革新：动态异构与资源复用
- 多层次重构能力：通过动态层次化重构技术（数据级/张量级/任务级）与混合粒度架构设计（如粗粒度可编程单元与细粒度加速器协同），实现计算资源在时空维度的弹性调度与高效复用，突破非规则计算负载的资源适配瓶颈。
- 并行化扩展：支持从SIMD到数据流驱动的多样化并行模式，结合非冯架构的存算一体化设计，显著提升算法映射效率，尤其适用于稀疏计算、图计算等复杂场景。
软硬协同：敏捷开发与智能编译
- SDH（软件定义硬件）范式深化：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，降低开发门槛并提升硬件资源利用率。
- 多模态计算融合：集成存内计算、近似计算、模拟计算等新型计算单元，结合3D集成与光互连技术，实现能效数量级提升，满足AI大模型训练推理、边缘端实时决策等场景的差异化需求。
场景驱动：垂直优化与生态构建
- 领域专用化演进：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。
- 开放生态延伸：通过多层次编程模型拓展（如RISC-V扩展、Triton框架）建立软硬件解耦生态，推动跨平台工具链与开源社区建设，释放长尾应用创新潜力。
可重构芯片究竟藏有什么“神秘魔法”？为何它是最有前景的AI计算架构？下一篇文章，我们将从多维度深度剖析其中奥秘。
