近年來，隨著 AI 技術的飛速發展，AI 專用處理器如 NPU（Neural Processing Unit）和 TPU（Tensor Processing Unit）也應運而生。這些處理器旨在加速深度學習和機器學習任務，相比傳統的 CPU 和 GPU，它們在處理 AI 任務時表現出更高的效率和效能。在接下來的內容中，我們將首先簡單介紹引入什麼是 AI 晶片，隨後具體展開其的部署說明，技術發展路線和應用場景。
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什麼是 AI 晶片
AI 晶片是專門為加速 AI 應用中的大量針對矩陣計算任務而設計的處理器或計算模組。與傳統的通用晶片如中央處理器（CPU）不同，AI 晶片採用針對特定領域最佳化的體系結構（Domain-Specific Architecture，DSA），側重於提升執行 AI 演算法所需的專用計算效能。
如下圖所示的就是一個典型的 AI 晶片架構，我們假設所有場景圍繞應用，那麼其周圍的例如解碼晶片（如圖中黃色部分 RSU）、FPGA 晶片（如圖中粉色部分）等都是屬於針對特定領域最佳化的晶片結構。
DSA 通常被稱為針對特殊領域的加速器架構，因為與在通用 CPU 上執行整個應用程式相比，它們可以大幅提升特定應用的效能。DSA 可以透過更貼近應用的實際需求來實現更高的效率和效能。除了 AI 晶片，DSA 的其他例子還包括圖形加速單元（GPU）、用於深度學習的神經網路處理器（NPU/TPU）以及軟體定義網路（SDN）處理器等。
AI 晶片作為一種專用加速器，透過在硬體層面最佳化深度學習演算法所需的矩陣乘法、卷積等關鍵運算，可以顯著加速 AI 應用的執行速度，降低功耗。與在通用 CPU 上用軟體模擬這些運算相比，AI 晶片能帶來數量級的效能提升。因此，AI 晶片已成為 AI 技術實現落地的關鍵使能器。
他們的架構區別如下圖，CPU 最為均衡，可以處理多種型別的任務，各種元件比例適中；GPU 則減少了控制邏輯的存在但大量增加了 ALU 計算單元，提供給我們以高計算並行度；而 NPU 則是擁有大量 AI Core，這可以讓我們高效完成針對性的 AI 計算任務。
訓練晶片
在訓練階段，AI 晶片需要支援大規模的資料處理和複雜的模型訓練。這需要晶片具有強大的平行計算能力、高頻寬的儲存器訪問以及靈活的資料傳輸能力。
算力、儲存、傳輸、功耗、散熱、精度、靈活性、可擴充套件性、成本，九大要素構築起訓練階段 AI 晶片的“金字塔”。
算力為基，強大的平行計算能力是訓練模型的根基，支撐著複雜模型的構建與最佳化。高頻寬儲存器訪問則如高速公路般暢通無阻，保證資料高效流動。靈活的資料傳輸能力則是穿針引線的關鍵，使模型訓練過程更加順暢。
功耗與散熱如影隨形，高效能計算往往伴隨著高熱量產生。因此，低功耗、良好的散熱設計至關重要，避免過熱導致效能下降甚至晶片損壞。
精度至上，訓練階段要求晶片具備高精度計算能力，確保模型引數的準確無誤，為模型訓練奠定堅實基礎。靈活為王，訓練晶片需要相容各類模型和演算法，適應不斷發展的 AI 技術，展現遊刃有餘的適應能力。
可擴充套件性則是未來之光，面對日益龐大的模型和資料集，晶片需具備強大的擴充套件能力，滿足不斷增長的計算需求。成本考量亦不可忽視，高昂的價格可能會限制晶片的應用範圍，因此合理的價格策略也是晶片贏得市場的重要因素。
昇騰 Ascend NPU、谷歌 TPU、Graphcore IPU 等專門為 AI 訓練設計的晶片，正朝著上述目標不斷邁進，為大規模 AI 模型訓練提供強勁動力。相信隨著 AI 技術的飛速發展，訓練晶片也將不斷突破瓶頸，為 AI 應用帶來更加廣闊的空間。
推理晶片
在推理階段，AI 晶片需要在功耗、成本和即時性等方面進行最佳化，以滿足不同應用場景的需求。雲端推理通常對效能和吞吐量要求較高，因此需要使用高效能的 AI 晶片，如 GPU、FPGA 等。相比之下，邊緣和端側推理對功耗和成本更加敏感，因此需要使用低功耗、低成本的 AI 晶片，如專門為移動和嵌入式裝置設計的 NPU、TPU 等。
相較於訓練晶片在“幕後”的默默付出，推理晶片則站在了 AI 應用的前沿，將訓練好的模型轉化為現實世界的智慧服務。如果說訓練晶片是 AI 技術的發動機，那麼推理晶片就是將這股力量輸送到應用場景的傳動裝置。
推理晶片的關鍵因素與訓練晶片相比，在效能、功耗、成本等方面有著不同的要求。效能方面，推理晶片需要支援多種模型和演算法，並能夠以較低的延遲完成推理任務。功耗方面，推理晶片通常部署在邊緣裝置上，因此需要具有較低的功耗，以延長裝置續航時間。成本方面，推理晶片需要價格親民，才能被更廣泛地應用。除此之外，推理晶片還需要考慮其他幾個重要因素。首先，靈活性方面，推理晶片需要能夠快速部署和更新模型，以適應不斷變化的需求。其次，安全性方面，推理晶片需要具備安全防護能力，防止資料洩露和安全攻擊。
AI 晶片技術路線
作為加速應用的 AI 晶片，主要的技術路線有三種：GPU、FPGA、ASIC。它們三者間的區別如下圖：
小結與思考
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NPU 和 TPU 等 AI 專用處理器的問世，極大地推動了 AI 技術的發展和應用。這些晶片在架構設計和效能最佳化方面不斷創新，為各種 AI 任務提供了強大的計算支援。
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隨著 AI 技術的不斷發展和應用需求的增長，AI 晶片將迎來更加廣闊的發展前景。各大科技巨頭和晶片廠商將繼續加大在 AI 晶片領域的投入和創新，推動 AI 技術的進一步發展和普及。
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