本文翻譯轉載于：Cadence Blog

作者：Reela Samuel

人工智能 (AI) 的快速演進正在重塑技術格局，對計算基礎設施提出了前所未有的需求。在這場變革的核心，是知識產權 (IP) 領域的創新，它們使構建可擴展、高效且性能驅動的“AI 工廠”成為可能。這些技術進步對于應對現代 AI 工作負載的技術挑戰，并確保未來的適應性至關重要。

AI 工廠是一種專門的計算基礎設施，旨在通過監管包括數據攝取、訓練、微調和大規模 AI 推理在內的完整 AI 生命周期，從數據中產生價值。其核心輸出是“智能”，以“Token 吞吐量”衡量，為決策、自動化和創新 AI 解決方案的開發提供動力。今天，我們將探討這些 IP 創新將如何助力打造未來的 AI 驅動計算系統。

AI 時代的計算轉型

傳統上，計算系統嚴重依賴于基于 x86 架構的 CPU，并使用標準互聯網協議進行連接以及傳統的 DDR 內存模塊。然而，隨著 AI 工作負載的激增，我們正看到向異構架構的根本性轉變。現代系統將 CPU 與 GPU、AI 處理器和數據處理單元 (DPU) 等加速器配對，并使用高帶寬內存 (HBM) 或 GDDR 等先進內存技術以實現最佳性能。

這種硬件的多樣化要求連接標準不斷演進，包括 NVLink、InfiniBand、CXL和 Ultra Ethernet，以滿足 AI 應用的數據密集型需求。這些進步標志著計算范式已超越傳統模式，增加了性能優化的連接和存儲層，專門處理 AI 特定工作負載。

AI 工廠的擴展挑戰

擴展 AI 工作負載帶來了獨特的計算障礙，例如“內存墻”問題——即每個 CPU 內核的內存帶寬無法隨著內核數量的增加而按比例擴展。這需要 HBM 等先進內存解決方案，使 AI 工廠能夠滿足高數據吞吐量需求。Cadence 在提供 HBM3、HBM4 以及 GDDR6 和 GDDR7 等尖端內存解決方案方面一直處于領先地位，在解決功耗和性能限制的同時，實現了高效的數據傳輸。此外，解耦（Disaggregation）也是關鍵，UCIe 等標準促進了模塊化設計，減少了大規模片上系統 (SoC) 架構中的瓶頸。

大規模 AI 系統的網絡創新

網絡可擴展性在 AI 工廠中同樣至關重要。高速 SerDes 技術驅動了 Ultra Ethernet、UALink和 PCI Express(PCIe) 7.0 等互連技術，這些技術對于 AI 系統內部的高效縱向擴展 (Scale-up) 和橫向擴展 (Scale-out) 至關重要。這些 SerDes 解決方案的多功能性允許在同一硬件骨干上高效運行多種協議，為不同的部署需求提供靈活性。Cadence 在提供 SerDes 和 PHY IP 方面取得了重大進展，即使在最苛刻的操作條件和能效要求下也能提供卓越的系統性能，確保在極端環境下實現無差錯運行。這些突破是下一代 AI 工廠中加速器、CPU 和存儲實現無縫連接的基石。

以強大的 IP 組合賦能廣泛的 AI 應用

從大型 AI 模型訓練到小規模推理和排序，每種工作負載對計算、內存和網絡維度都有獨特的需求。為了優化這些多樣化的要求，Cadence 提供了全面的 IP 組合，包括先進的 PHY、控制器和內存解決方案，旨在支持整個 AI 應用光譜。這一強大的生態系統使客戶能夠為高性能計算 (HPC) 和 AI 環境構建可擴展的解決方案，不斷突破能力和效率的邊界。

塑造 AI 工廠的未來

助力當今 AI 工廠的 IP 創新正在為 AI 和 HPC 的未來進步奠定基礎。通過持續關注效率、可擴展性和性能，這些發展正使系統設計師和工程師能夠應對日益復雜的 AI 工作負載。通過利用先進的內存架構、高性能互連和模塊化 SoC 設計，下一代 AI 工廠有望在從自動駕駛系統到生成式 AI 應用的各個領域推動突破。

結語

AI 計算的演進證明了 IP 創新在解決現代技術挑戰中的重要性。像 Cadence 這樣的機構處于這場變革的前沿，提供的專業知識和解決方案使 AI 工廠能夠根據未來的需求進行動態擴展。隨著我們不斷推向技術極限，設計、芯片和軟件之間的協作將始終是釋放 AI 全部潛力的關鍵。請繼續關注這些塑造智能計算未來的創新進展。