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端側(cè) AI 芯片:終端智能落地的核心引擎

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2025-04-14 02:11 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文 / 李彎彎)端側(cè) AI 芯片,是專門為在諸如智能手機、IoT 設(shè)備、自動駕駛汽車等終端設(shè)備上,高效運行人工智能算法而設(shè)計的處理器。通過硬件級優(yōu)化,它們能夠?qū)崿F(xiàn)低功耗、高實時性的 AI 計算,構(gòu)成了端側(cè) AI 落地的核心硬件基礎(chǔ)。

為何需要端側(cè) AI 芯片?隨著 AI 技術(shù)不斷發(fā)展,傳統(tǒng)芯片暴露出局限性。CPUGPU 雖通用性強,但能效比較低,難以契合移動設(shè)備對功耗的嚴苛要求;依賴云端則會引發(fā)延遲、隱私以及網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性等問題。與之相比,專用端側(cè) AI 芯片優(yōu)勢顯著,具備高能效比、低延遲、隱私安全保障以及離線運行能力等特性。

端側(cè) AI 芯片的核心技術(shù)涵蓋架構(gòu)設(shè)計與關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新等方面。在架構(gòu)設(shè)計上,NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元)堪稱端側(cè) AI 芯片的核心。它是專為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的加速器,像華為昇騰 NPU、Apple 神經(jīng)引擎等,支持并行計算以及 INT8/FP16 低精度運算。

再者是異構(gòu)計算架構(gòu),現(xiàn)代端側(cè) AI 芯片普遍采用該架構(gòu),集成了 CPU、GPU、NPU、DSP數(shù)字信號處理器)等多種計算單元,以應(yīng)對各類不同的計算任務(wù),高通 Hexagon 便是典型代表。

在關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新方面,量化計算可支持 INT4/INT8 低精度運算,有效提升能效,聯(lián)發(fā)科 APU 就是范例;稀疏化加速技術(shù)能夠跳過零值權(quán)重計算,例如特斯拉 Dojo 芯片;存算一體技術(shù)可減少數(shù)據(jù)搬運功耗(即存內(nèi)計算,如存算一體芯片);動態(tài)調(diào)度技術(shù)能夠依據(jù)任務(wù)負載動態(tài)分配算力,ARM Ethos NPU 便是如此。

主流的端側(cè) AI 芯片廠商及產(chǎn)品有哪些?在此列舉部分廣為人知的廠商及其產(chǎn)品。華為海思昇騰(Ascend)系列,屬于面向邊緣推理的 AI 芯片,如 Ascend 310;麒麟 SoC 集成了 NPU,像麒麟 9000,可支持手機端 AI 任務(wù)。

高通驍龍移動平臺,部分型號支持端側(cè) AI,比如驍龍 8 Gen 2 集成了 Hexagon 處理器,算力超過 60 TOPS;QCS 系列則是面向物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的 AI 芯片,例如 QCS8250 支持 15 TOPS 算力。

聯(lián)發(fā)科天璣系列集成了 AI 處理器,可支持端側(cè) AI 任務(wù)。

蘋果 A 系列 / M 系列芯片集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎,像 A17 Pro 算力達 35 TOPS,M2 芯片算力達 15.8 TOPS。

三星 Exynos 系列,例如 Exynos Auto V 系列,是面向車用的 AI 芯片,算力超過 10 TOPS。

英特爾 Movidius VPU 專為視覺 AI 優(yōu)化,比如 Myriad X 支持 4 TOPS 算力。

地平線(Horizon Robotics)征程系列面向自動駕駛和智能座艙,如征程 5 算力達 128 TOPS。

寒武紀(Cambricon)MLU 系列,像 MLU220 支持 8 TOPS 算力,面向邊緣推理。

全志科技(Allwinner)V/R 系列,例如 V853 集成了 NPU,算力 1.2 TOPS,適用于智能攝像頭。

瑞芯微Rockchip)RK3588 內(nèi)置 6 TOPS NPU,支持旗艦級邊緣計算。

當前,端側(cè) AI 芯片的發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn):在能效平衡方面,移動設(shè)備需要在 1W 以下功耗實現(xiàn) TOPS 級算力;算法適配層面,芯片需要支持動態(tài)稀疏化、混合精度等前沿算法;開發(fā)門檻上,存在廠商專用工具鏈(如華為 MindSpore Lite)與通用框架(TensorFlow Lite)的兼容性問題;碎片化生態(tài)方面,不同廠商的 NPU 指令集和編譯器存在差異,導致移植成本居高不下。

從發(fā)展趨勢來看,隨著 AI 模型復雜度提升,端側(cè) AI 芯片的算力會持續(xù)增強,同時維持低功耗狀態(tài)。端側(cè) AI 芯片將支持多模態(tài)數(shù)據(jù)(如圖像、語音、傳感器數(shù)據(jù))的融合處理,從而拓展更為豐富的應(yīng)用場景。輕量化模型(如 MobileNet、EfficientNet)和神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)技術(shù)將進一步優(yōu)化端側(cè) AI 的性能。端側(cè) AI 芯片與云端 AI 的協(xié)同作業(yè)將成為主流模式,復雜任務(wù)交由云端處理,實時任務(wù)則由端側(cè)設(shè)備完成。

總而言之,端側(cè) AI 芯片是推動 AI 技術(shù)在終端設(shè)備落地的核心硬件,其發(fā)展將對智能手機、智能穿戴、自動駕駛、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等眾多領(lǐng)域產(chǎn)生深遠影響。盡管目前面臨一些挑戰(zhàn),但未來端側(cè) AI 芯片必將朝著更高算力、更低功耗、更強安全性以及更豐富應(yīng)用場景的方向邁進。
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