AI 加速器

人工智能 (AI) 正在改变我们与技术交互的方式，其应用遍及智能手机、自动驾驶汽车，以及支撑企业级 AI 的庞大数据中心。

想要驱动各类智能系统，AI 加速器至关重要，它能够加快模型训练与推理速度，在各类设备和各行各业中实现更快、更高效的 AI 性能。

详细了解 AI 加速器的定义、工作原理与应用场景，也可联系我们的销售支持团队获取详情。

什么是 AI 加速器？

AI 加速器的定义：AI 加速器是一种专用硬件组件，通过优化计算性能与功耗，提升 AI 工作负载的运行速度与效率。

随着 AI 工作负载规模增长，通用处理器已难以高效支撑相关需求，AI 加速器应运而生。性能瓶颈也随之从计算环节，转向数据传输、内存带宽与延迟等问题。如今 AI 技术日益普及，智能手机、笔记本电脑、工业系统及数据中心等各类设备与场景均已广泛应用 AI。

随着应用范围的扩大，对 AI 应用的要求也日益提高，亟需更快速、更高效的处理能力，以实现实时洞察和智能功能。

如今形势已然改变，现代 AI 的性能不再仅靠算力提升。性能提升愈发取决于数据传输、访问及向处理器供给数据的效率。随着模型规模与复杂度不断提升，加速器常会因等待数据而发生停顿，这也让带宽、延迟和数据局部性成为决定系统整体性能的核心要素。

在智能手机等消费类设备中，AI 加速器能够实现语音识别、图像处理和预测分析等高级功能，同时还能保持低延迟和高能效。

使用 AI 加速器的关键优势之一在于其能够优化功耗。AI 加速器通过简化数据处理流程并降低计算开销，有助于最大限度地减少能耗，这对于功耗受限的移动和端侧环境而言，是一项至关重要的优势。

AI 加速技术还具备良好的可扩展性。当模型复杂度提升、数据量增长时，加速器可让系统能够在不影响性能的情况下处理更大的工作负载。从端侧设备到企业数据中心，各类场景都对速度、效率与适应性有较高要求，而这种可扩展性正是 AI 规模化部署的关键。

AI 加速器的工作原理是什么？

AI 加速器通过并行执行大量运算，并优化数据在计算单元与内存之间的传输方式，从而提升计算性能，这两点正是加速 AI 模型训练和推理的关键因素。

在实际应用中，加速器的性能不仅取决于并行计算能力，还取决于内存的数据供给效率，因为数据通路的阻塞会导致计算资源无法得到充分利用。

AI 加速器是专用半导体器件，采用高度优化的电路实现大规模并行运算，能够以高性能、高能效实时处理数据密集型工作负载。

根据制造商和应用场景的不同，AI 加速器可以采用多种形式，包括图形处理单元 (GPU)、神经处理单元 (NPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 以及专用集成电路 (ASIC)。尽管它们在架构上存在差异，但目标一致：在提升处理能力的同时，最大限度地减少在系统中传输数据的开销。

通过提升计算吞吐量并降低延迟，AI 加速器使系统能够更快地生成输出结果，同时减少能耗。无论是端侧设备还是大型数据中心，功耗、散热上限与数据传输能力正愈发决定整体系统性能，而这种速度与能效的平衡，是 AI 部署的关键。

AI 加速器的发展历程是怎样的？

AI 加速器的演进与 AI 及计算技术的整体发展并行同步。AI 在 21 世纪迎来全面普及，但其技术根基与配套硬件的研发，最早可追溯至数十年前。

• 20 世纪 70 年代，早期协处理器：首批计算机加速器以协处理器的形式问世，旨在分担中央处理器 (CPU) 的特定任务。这些早期创新为后续更专业的加速技术奠定了基础。
• 20 世纪 90 年代，神经网络加速器：随着 AI 研究的深入，尤其是神经网络领域取得进展，硬件加速器应运而生，以提升训练与推理的效率。这些早期神经网络加速器帮助拓展了 AI 系统的能力边界。
• 21 世纪 10 年代，专用 AI 加速器：深度学习与实时 AI 应用兴起，推动了专用加速器的发展。FPGA、NPU 和 GPU 等技术已成为处理特定 AI 工作负载（从视觉数据到复杂的神经网络计算）的核心。
• 21 世纪 20 年代：AI 加速技术发展：受部署场景与性能需求影响，AI 加速技术正逐渐走向分化。在数据中心和 AI 训练环境中，加速器不断演进以支持大规模并行工作负载，而性能受限于大规模数据的传输能力，也由此推动了高带宽内存 (HBM) 的普及。在消费类、移动和端侧设备中，AI 加速器优先实现低延迟推理和高能效，其采用的内存架构以能效和成本为优化方向，而非追求峰值带宽。

AI 加速器有哪些主要类型？

中央处理器

CPU 是所有计算系统的基础处理器，负责管理各式各样的通用任务。虽然有些 CPU 经过增强以支持 AI 工作负载，但并未针对现代 AI 模型的并行处理需求进行专门优化。因此，它们可能难以满足先进 AI 应用对性能和能效要求。

在许多 AI 系统中，CPU 仍发挥着重要作用：调度工作负载、协调数据传输，并管理各类控制层面任务，从而为加速器的正常运行提供支持。

图形处理单元

GPU 专为高吞吐量并行处理设计，非常适合处理视觉数据和深度学习任务。GPU 广泛应用于 AI 训练和 推理领域，擅长同时执行多项运算，这在计算机视觉和大模型研发中优势尤为突出。

由于训练和高吞吐量推理通常对带宽要求很高，因此在数据中心和 AI 训练环境中，GPU 的性能与内存子系统能否高效、稳定地供给数据密切相关。

神经处理单元

NPU 专为 AI 工作负载而设计，特别是神经网络运算；能够以极低的功耗实现实时数据处理，非常适合端侧设备和移动平台。NPU 兼具出色的计算性能与能效表现，而这两点正是 AI 规模化部署的关键。

端侧 AI 加速器

端侧 AI 加速器内嵌于智能手机、工业传感器和 物联网 (IoT) 系统等设备中，在这些场景中，AI 工作负载优先保障低延迟推理和能效，而非峰值计算吞吐量。此类加速器支持本地 AI 处理，既能降低延迟、提升响应速度，还能最大限度地减少对云端基础设施的依赖。端侧 AI 加速器将智能计算下沉至数据源侧，可在资源受限的环境中支持实时决策，而能效与响应速度正是这类环境的核心系统指标。

AI 加速器是如何应用的？

AI 加速器的应用领域十分广泛，而不同应用场景对性能、延迟和功耗有着不同的要求：

• 端侧设备（智能手机和物联网）：AI 加速器可让复杂模型在计算资源有限的设备上本地运行，无需依赖云基础设施，即可实现实时决策。
• 大语言模型 (LLM)：训练和部署 LLM 需要大规模并行算力和高内存吞吐量，GPU、NPU 等加速器在此类场景中不可或缺。
• 实时 AI 应用：聊天机器人和虚拟助手依赖加速器的性能实现低延迟、响应迅速的用户体验。
• 自动驾驶和高级驾驶辅助系统 (ADAS)：AI 加速器持续处理连续输入的传感器与视觉信息，助力系统在动态且安全要求严苛的场景中快速做出瞬时决策。

在上述各类应用场景中，架构模式是一致的：AI 加速器提升性能，不仅依靠提高计算吞吐量，还在于其能让系统更高效地完成数据传输、暂存与访问；因为在实际 AI 部署中，能否为计算单元稳定供给数据，往往是性能的主要瓶颈。

随着 AI 架构持续偏向高度并行处理，系统对内存带宽与数据局部性的需求将持续增长，内存性能也会从短期扩展难题，转变为长期存在的制约因素。