揭秘AI推理芯片的未来

9月前

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人工智能行业包含一个受技术进步、社会需求和监管考虑影响的动态环境。机器学习、自然语言处理和计算机视觉方面的技术进步加速了人工智能的发展和采用。社会对医疗保健、金融和制造等各个领域的自动化、个性化和效率的需求进一步推动了人工智能技术的融合。此外，不断变化的监管环境强调了人工智能部署道德、数据隐私和算法透明度的重要性，指导人工智能系统负责任的开发和应用。

人工智能行业将训练和推理过程结合起来，以有效地创建和部署人工智能解决方案。人工智能推理和人工智能训练都是整个人工智能生命周期不可或缺的组成部分，其重要性取决于具体的环境和应用。虽然人工智能训练对于通过学习模式和从数据中提取见解来开发和微调模型至关重要，但人工智能推理在利用这些经过训练的模型进行实时预测和决策方面发挥着至关重要的作用。人工智能推理的重要性日益增长（目前超过 80% 的人工智能任务）在于其在推动数据驱动的决策、个性化用户体验和跨行业运营效率方面发挥着关键作用。

高效的人工智能推理实施面临着数据可用性、计算资源、算法复杂性、可解释性和监管合规性方面的挑战。适应动态环境和管理可扩展性，同时控制成本会带来额外的障碍。克服这些挑战需要全面的策略，包括强大的数据管理实践、硬件功能的进步和算法的改进。开发可解释的人工智能模型并遵守道德和监管准则对于建立用户信任和确保合规性至关重要。此外，通过高效的运营实践和技术创新来平衡资源分配和成本管理对于在不同行业领域实现可持续和有效的人工智能推理解决方案至关重要。

通过自动化任务、增强预测性维护和实现高级分析，人工智能推理可以优化流程、减少错误并改善资源分配。人工智能推理为自然语言处理提供动力，改善人与机器之间的沟通和理解。它对制造业的影响包括预测性维护、质量控制和供应链管理、提高效率、减少浪费和提高产品质量，凸显了其对行业运营的变革性影响。

人工智能推理面临高能耗、密集计算需求和实时处理限制等挑战，导致运营成本增加和环境影响。AI总功耗超过60%来自推理，推理需求的增加导致数据中心容量在两年内增长了2.5倍（GAFA数据）。对于服务器来说，密集计算过程中产生的热量需要复杂的冷却系统，这进一步增加了人工智能流程的整体能耗。此外，平衡高效实时处理与低延迟要求（服务器、高级驾驶辅助系统 (ADAS) 或制造应用程序的强制要求）构成了重大挑战，需要先进的硬件设计和优化的计算策略。在不影响准确性的情况下，优先考虑可再生能源和环保举措的节能解决方案对于减轻人工智能推理过程对环境的影响至关重要。

传统的人工智能推理硬件设计，使用CPU或GPU，由于人工智能算法的复杂性和特殊性，在实现能源效率方面面临限制，导致高功耗（服务器每个多核单元数百瓦）。处理单元和内存之间低效的数据移动进一步影响能源效率和吞吐量；例如，访问外部 DRAM 比访问本地寄存器消耗的能量多 200 倍。最后，由于更高的计算需求，到 2025 年，使用 CPU 和 GPU 的下一代服务器的功耗可能高达 1,000 W。在资源有限的电池供电设备上部署 AI 推理更具挑战性，因为最高效的设备基于 CPU 和 GPU 的设计功耗为 10 mW 到几瓦，受到强大的吞吐量限制，限制了 AI 复杂性和最终用户体验。在能源效率与性能和精度要求之间取得平衡需要在设计过程中进行仔细权衡，从而需要全面的优化策略。对复杂人工智能工作负载的硬件支持不足可能会影响能源效率和性能。

可持续发展目标、降低成本目标和新用途推动了行业对节能人工智能推理解决方案不断增长的需求。企业寻求可扩展的高性能解决方案来管理复杂的人工智能工作负载，而不会产生过多的能源成本。另一方面，节能的人工智能推理将使移动和资源受限的设备能够执行复杂的任务，而不会快速耗尽电池，同时减少对基于云的处理的依赖，最大限度地减少数据传输和延迟问题。它将通过实时语言翻译、个性化推荐和准确图像识别等高级功能的新用途来增强用户体验，从而提高参与度和满意度。

为了克服 CPU 和 GPU 的限制，创新的硬件加速器专为 AI 推理工作负载而设计，可实现高效和优化的处理，同时最大限度地减少能耗。此类加速器通过人工智能应用程序中使用的专用运算符（池化、激活函数、标准化等）实现优化的数据流。数据流引擎是矩阵乘法单元，是一个大型处理元件阵列，能够有效处理大型矩阵向量乘法、卷积和许多更复杂的运算，因为大多数神经网络都基于矩阵乘法运算。

为了进一步优化能源效率，人工智能加速器采用了新技术，例如近内存计算。近内存计算将处理元件集成在内存子系统内，从而能够在内存附近实现更快的数据处理，从而减少与数据传输相关的能耗。最近，使用“非标准”技术的新方法，例如内存计算或尖峰神经网络（SNN），是实现高能效人工智能推理的最积极的解决方案。

内存计算直接在内存内进行电路级计算，无需数据传输并提高处理速度。处理可以以模拟或数字方式执行，并实现不同的存储技术，例如 SRAM、闪存或新的 NVM（RRAM、MRAM、PCRAM、FeFET 等）。这种方法对于涉及大型数据集的复杂人工智能任务特别有益。SNN 还代表了一种创新的人工智能推理方法：它们通常由通过尖峰进行通信的互连节点组成，能够模拟复杂的时间过程和基于事件的计算，这对于处理时间敏感数据或模拟大脑等任务非常有用。

利用近内存/内存计算或 SNN 的 AI 加速器为 AI 行业带来重大影响，包括提高能源效率、提高处理速度和先进的模式识别功能。这些加速器推动硬件设计的优化，从而创建针对特定人工智能工作负载量身定制的专用架构。此外，它们还促进了边缘计算的进步，促进直接在边缘设备上进行高效的人工智能处理并减少延迟。这些技术的变革潜力凸显了它们在医疗保健和制造、汽车和消费电子产品等不同行业变革中的关键作用。

高能效人工智能推理在医疗保健和汽车领域的集成产生了变革性的影响。在医疗保健领域，它通过快速数据分析促进更快的诊断和个性化患者护理，从而改善治疗结果和量身定制的医疗干预措施。此外，它还可以开发远程患者监测系统，确保对慢性病患者进行持续的健康跟踪和主动干预。此外，在药物发现领域，节能的人工智能推理可以加快潜在候选药物的识别，加速药物研发进程，促进医疗和疗法的创新。

在汽车行业，节能的人工智能推理在提升安全功能和自动驾驶能力方面发挥着至关重要的作用。它为车辆提供 ADAS 和实时碰撞检测功能，从而增强整体道路安全。此外，它还有助于自动驾驶技术的发展，使车辆能够根据实时数据分析做出明智的决策，从而改进导航系统和自动驾驶功能。此外，实施基于节能人工智能推理的预测性维护解决方案可以及早发现潜在的车辆问题，优化性能，减少停机时间并延长车辆使用寿命。

促进可持续运营、优化资源利用率和延长设备电池寿命的需求推动了行业对节能人工智能推理解决方案的关键需求。这些解决方案在促进环保实践、降低运营成本和增强竞争优势方面发挥着至关重要的作用。通过促进边缘计算应用并最大限度地减少能源消耗，节能的人工智能推理解决方案使企业能够提高盈利能力、简化流程并确保移动和物联网设备的功能不间断。满足这一需求需要开发节能算法和优化的硬件架构，这在很大程度上基于智能近内存/内存计算技术。许多新玩家带着创新的计算解决方案进入市场，并承诺在从传感器到数据中心的任何地方运行人工智能，并雄心勃勃地提供全新的用户体验。

原文链接

https://www.design-reuse.com/articles/55560/revolutionizing-ai-inference-unveiling-the-future-of-neural-processing.html

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