本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自run

人工智能芯片為人工智能和數據科學行業帶來了引人注目的好處。

人工智能 (AI) 正在改變我們的世界，而這場革命的一個重要組成部分是對大量計算能力的需求。

什么是人工智能技術？

機器學習算法每天都變得越來越復雜，需要越來越多的計算能力來進行訓練和推理。最初，人工智能工作負載在傳統中央處理單元 (CPU) 上運行，利用多核 CPU 和并行計算的強大功能。幾年前，人工智能行業發現圖形處理單元 (GPU) 在運行某些類型的人工智能工作負載時非常高效。但對于那些處于人工智能開發前沿的人來說，標準 GPU 已不再足夠，因此需要開發出更專業的硬件。雖然 GPU 可以被視為人工智能芯片，但現在有一些硬件設備是從頭開始設計的，可以比傳統 CPU 或 GPU 更高效地執行人工智能任務。我們將回顧 GPU 和更新的專用處理器如何并行處理大量數據和復雜計算，從而使它們能夠高效地處理機器學習工作負載。

AI芯片技術演進

圖形處理單元 (GPU)GPU 最初是為渲染高分辨率圖形和視頻游戲而設計的，但很快就成為人工智能領域的一種商品。與只能同時執行幾個復雜任務的 CPU 不同，GPU 的設計目的是并行執行數千個簡單任務。這使得它們在處理機器學習工作負載時非常高效，這些工作負載通常需要大量非常簡單的計算，例如矩陣乘法。然而，雖然 GPU 在人工智能的崛起中發揮了至關重要的作用，但它們也并非沒有局限性。GPU 并不是專門為 AI 任務設計的，因此它們并不總是這些工作負載的最有效選擇。這導致了更專業的人工智能芯片的開發，例如專用集成電路（ASIC）和現場可編程門陣列（FPGA）。ASIC 和 FPGA

ASIC 和 FPGA 代表了人工智能芯片技術發展的下一步。ASIC（即專用集成電路）是為特定任務或應用定制的芯片。就人工智能而言，ASIC 旨在處理特定的人工智能工作負載，例如神經網絡處理。這使得它們在執行這些任務時非常高效，但靈活性不如其他類型的芯片。

FPGA（現場可編程門陣列）是可以通過編程來執行各種任務的芯片。它們比 ASIC 更靈活，使其成為各種人工智能工作負載的絕佳選擇。然而，它們通常也比其他類型的芯片更復雜和更昂貴。神經處理單元 (NPU)

AI芯片技術的最新發展是神經處理單元（NPU）。這些芯片專為處理神經網絡而設計，神經網絡是現代人工智能系統的關鍵組成部分。NPU 針對神經網絡所需的大容量并行計算進行了優化，其中包括矩陣乘法和激活函數計算等任務。

NPU 通常具有大量能夠執行同時操作的小型高效處理核心。這些內核針對神經網絡中常用的特定數學運算進行了優化，例如浮點運算和張量處理。NPU 還具有高帶寬內存接口，可以有效處理神經網絡所需的大量數據。

NPU 設計的另一個關鍵方面是功效。神經網絡計算可能非常耗電，因此 NPU 通常會結合優化功耗的功能，例如根據計算需求動態調整功耗，以及減少每次操作能耗的專門電路設計。

AI芯片的優勢

人工智能芯片為人工智能和數據科學行業帶來了幾個引人注目的好處：

效率

傳統 CPU 無法滿足人工智能和機器學習工作負載的并行處理要求。另一方面，人工智能芯片是專門為這些任務而設計的，使其效率顯著提高。

這種效率的提高會對人工智能系統的性能產生巨大影響。例如，它可以實現更快的處理時間、更準確的結果，以及以更低的成本處理更大、更復雜的工作負載的能力。

節能

• 人工智能芯片的另一個主要優勢是其節能潛力。人工智能和機器學習工作負載可能非常耗電，在傳統 CPU 上運行這些工作負載可能會導致大量能耗。

然而，人工智能芯片的設計比傳統 CPU 更節能。這意味著它們可以用一小部分功率執行相同的任務，從而顯著節省能源。這不僅有利于環境，還可以為依賴人工智能技術的企業和組織節省成本。

提高性能

• 最后，人工智能芯片可以提高人工智能系統的性能。由于它們是專為人工智能任務而設計的，因此能夠比傳統 CPU 更有效地處理復雜的計算和大量數據。這可以帶來更快的處理時間、更準確的結果，并支持需要低延遲響應用戶請求的應用程序。

采用人工智能芯片的組織面臨的挑戰

雖然人工智能芯片非常有益，但它們的開發和實施提出了一系列獨特的挑戰：

• 復雜的實施在組織現有的技術基礎設施中實施人工智能芯片是一項重大挑戰。人工智能芯片的專業性質通常需要重新設計或對現有系統進行大幅調整。這種復雜性不僅延伸到硬件集成，還延伸到軟件和算法開發，因為人工智能芯片通常需要專門的編程模型和工具。

此外，有效實施和優化基于人工智能芯片的系統所需的技能仍然相對較少。組織必須投資培訓現有員工或招募具有必要專業知識的新人才。這種對專業知識的需求可能會給小型組織或人工智能領域的新手造成進入壁壘。

• 成本與設計高度專業化的芯片相關的研發成本是巨大的。此外，人工智能芯片（尤其是 ASIC 和 NPU 等先進芯片）的制造過程可能比標準 CPU 或 GPU 更復雜、成本更高。這些額外成本會轉嫁給最終用戶，從而導致更高的硬件成本。

對于希望將人工智能芯片集成到其系統中的組織來說，需要對基礎設施進行大量投資。這使得小型組織或預算有限的組織很難利用人工智能芯片的優勢。

過時風險

AI技術的快速發展，帶動了AI芯片市場不斷創新和新產品開發的循環。隨著更新、更高效的芯片不斷發布，這種快速的發展速度也帶來了過時的風險。投資人工智能芯片技術的組織面臨著硬件相對較快過時的挑戰，可能需要頻繁升級。

這種過時的風險可能會導致投資猶豫不決，特別是對于預算有限的組織而言。保持技術前沿與管理成本之間的平衡是一個微妙的平衡，需要仔細的戰略規劃并考慮長期技術趨勢。

AI芯片領先廠商有哪些？

英偉達

英偉達是目前領先的AI芯片供應商。英偉達此前以 GPU 聞名，近年來開發了專用 AI 芯片，例如 Tensor Core GPU 和 A100，被認為是世界上最強大的 AI 芯片。

A100 采用針對深度學習矩陣運算優化的 Tensor Core，并擁有大容量高帶寬內存。其多實例 GPU (MIG) 技術允許多個網絡或作業在單個 GPU 上同時運行，從而提高效率和利用率。此外，英偉達的 AI 芯片兼容廣泛的 AI 框架，并支持 CUDA、并行計算平臺和 API 模型，這使得它們能夠適用于各種 AI 和機器學習應用。

• AMDAMD 傳統上以 CPU 和 GPU 聞名，現已憑借 Radeon Instinct GPU 等產品進入人工智能領域。

Radeon Instinct GPU 專為機器學習和人工智能工作負載量身定制，提供高性能計算和深度學習功能。這些 GPU 具有先進的內存技術和高吞吐量，使其適用于訓練和推理階段。AMD還提供ROCm（Radeon開放計算平臺），可以更輕松地與各種AI框架集成。

• 英特爾按收入計算，英特爾是全球第二大芯片制造商。該公司在人工智能芯片領域的投資包括一系列產品，從具有人工智能功能的CPU到專門為訓練深度學習模型而設計的Habana Gaudi處理器等專用人工智能硬件。Habana Gaudi 處理器因其在 AI 訓練任務中的高效率和性能而脫穎而出。它們旨在優化數據中心工作負載，為訓練大型復雜的人工智能模型提供可擴展且高效的解決方案。Gaudi 處理器的關鍵特性之一是其處理器間通信功能，可實現跨多個芯片的高效擴展。與英偉達和 AMD 的同類產品一樣，它們針對常見的 AI 框架進行了優化。