大模型向邊端側(cè)部署，AI加速卡朝高算力、小體積發(fā)展

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）AI加速卡是專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊。它集成了高性能的計算核心和大量的內(nèi)存，旨在加速機器學(xué)習、深度學(xué)習等算法的計算過程。當前，AI加速卡市場呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢。隨著技術(shù)的不斷演進和成本效益的持續(xù)優(yōu)化，AI加速卡的應(yīng)用場景日益豐富，市場邊界不斷拓展。

AI加速卡的核心組成部分

AI加速卡的組成結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，包括幾個核心的部分：一是計算單元，包括核心處理器，AI加速卡的核心是高性能的計算單元，這些單元可能是基于ASIC（專用集成電路）、GPU（圖形處理單元）或FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）等技術(shù)。這些處理器針對AI計算任務(wù)進行了高度優(yōu)化，能夠提供強大的并行計算能力和高效的算法支持。

還包括Tensor Core/CUDA Core，如在NVIDIA的GPU中，Tensor Core是專門用于加速深度學(xué)習等AI任務(wù)的計算單元，而CUDA Core則是更通用的計算單元。這些核心能夠執(zhí)行大量的浮點運算，特別是針對矩陣乘法和卷積等AI計算中常見的操作進行優(yōu)化。

二是內(nèi)存系統(tǒng)，包括顯存，AI加速卡配備了大容量的顯存，用于存儲計算過程中需要頻繁訪問的數(shù)據(jù)和模型參數(shù)。顯存的容量和帶寬對AI加速卡的性能有重要影響。常見的顯存類型包括GDDR和HBM，其中HBM（高帶寬內(nèi)存）具有更高的帶寬和更低的延遲。還包括內(nèi)存控制器，負責管理和調(diào)度顯存中的數(shù)據(jù)訪問，確保計算單元能夠高效地獲取所需數(shù)據(jù)。

三是接口與通信，包括PCIe接口，AI加速卡通常通過PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）接口與主機系統(tǒng)相連，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速傳輸。PCIe接口的版本和性能會直接影響AI加速卡與主機系統(tǒng)之間的通信帶寬。

除了PCIe接口外，一些高端的AI加速卡還可能支持其他高速接口，如NvLink或GPUDirect RDMA等，以進一步提升多GPU或多GPU/CPU系統(tǒng)配置的可擴展性和通信性能。

另外，還有電源與散熱，AI加速卡需要穩(wěn)定的電源供應(yīng)以確保其正常工作。電源管理系統(tǒng)負責監(jiān)控和調(diào)整AI加速卡的功耗，以平衡性能和能耗之間的關(guān)系。由于AI加速卡在工作過程中會產(chǎn)生大量熱量，因此需要配備高效的散熱系統(tǒng)來保持其穩(wěn)定運行。散熱系統(tǒng)可能包括風扇、熱管、散熱片等組件。

AI加速卡豐富的應(yīng)用場景

當前，AI加速卡市場呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢。隨著技術(shù)的不斷演進和成本效益的持續(xù)優(yōu)化，AI加速卡的應(yīng)用場景日益豐富，市場邊界不斷拓展。在云計算服務(wù)、高性能計算、自動駕駛汽車、醫(yī)療影像處理、金融服務(wù)、智能制造等多個領(lǐng)域，AI加速卡都發(fā)揮著核心作用。

在深度學(xué)習模型的訓(xùn)練過程中，AI加速卡能夠利用其強大的并行計算能力，加速大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和計算，從而縮短模型訓(xùn)練時間。在模型部署后，AI加速卡同樣能夠加速推理過程，實現(xiàn)快速且準確的預(yù)測和響應(yīng)。這對于實時性要求較高的AI應(yīng)用，如自動駕駛、智能安防等至關(guān)重要。

在圖像識別領(lǐng)域，AI加速卡能夠快速處理和分析圖像數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵特征并進行分類和識別。這廣泛應(yīng)用于人臉識別、物體檢測、場景理解等場景。AI加速卡還能加速圖像美化、風格轉(zhuǎn)換等計算密集型任務(wù)，提高圖像處理的速度和效果。

在自然語言處理領(lǐng)域，AI加速卡還能夠加速NLP模型的訓(xùn)練和推理過程，提高文本分類、情感分析等任務(wù)的性能和準確性。在機器翻譯領(lǐng)域，AI加速卡能夠加速翻譯模型的計算過程，實現(xiàn)快速且準確的翻譯結(jié)果。

在AI加速卡領(lǐng)域，NVIDIA、Intel、Xilinx、Google等廠商是主要的競爭者。例如，NVIDIA的GPU產(chǎn)品在AI加速領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，Intel的Habana Labs和Xilinx的FPGA產(chǎn)品在特定應(yīng)用場景下表現(xiàn)出色。Google的TPU和華為的Ascend系列ASIC也在市場上占據(jù)一定份額。

此外，今年不少廠商積極推出用于邊端側(cè)AI加速卡，用于大模型推理，如AI芯片創(chuàng)企芯動力科技今年初面向大模型推出了一款新產(chǎn)品——AzureBlade L系列M.2加速卡。M.2加速卡是目前國內(nèi)最強的高性能體積小的加速卡，其強大的性能使其能夠順利運行大模型系統(tǒng)。

M.2加速卡的大小僅為80mm（長）x22mm（寬），并已經(jīng)實現(xiàn)與Llama 2、Stable Diffusion模型的適配。具備體積小、性能強，且有通用接口的M.2加速卡成為助推大模型在PC等端側(cè)設(shè)備上部署的加速器。

云天勵飛今年7月推出了IPU-X6000加速卡，內(nèi)置高效大模型推理DeepEdge200芯片，具有256T大算力、486GB/s超高帶寬、128GB大顯存、c2c mesh互聯(lián)，可應(yīng)用于語言大模型、視覺大模型、多模態(tài)大模型等各類大模型推理加速領(lǐng)域。

目前已經(jīng)支持適配云天書、通義千問、百川智能、智譜清言、Meta等30+開源大模型，涵蓋1.5B參數(shù)到70B參數(shù)量，預(yù)期能使大模型推理成本大幅度下降。

寫在最后

不難想到，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，AI加速卡的市場需求將持續(xù)增長。未來，AI加速卡將繼續(xù)朝著更高性能、更低功耗、更多功能集成的方向發(fā)展。同時，隨著定制化設(shè)計需求的增加，AI加速卡市場也將呈現(xiàn)出更加多元化的競爭格局。