根据联合市场研究公司的数据，到 263 年，全球人工智能 （AI） 芯片市场预计将达到 6 亿美元。AI芯片市场非常庞大，可以以各种不同的方式进行细分，包括芯片类型，加工类型，技术，应用，垂直行业等。然而，使用AI芯片的两个主要领域是边缘（例如为手机和智能手表供电的芯片）和数据中心（用于深度学习推理和训练）。
然而，无论应用如何，所有 AI 芯片都可以定义为集成电路 （IC），这些集成电路专为运行机器学习工作负载而设计，可能包括 FPGA、GPU 或定制的 ASIC AI 加速器。它们的工作方式非常类似于我们人类大脑在我们复杂而快速发展的世界中运作和处理决策和任务的方式。传统芯片和AI芯片的真正区别在于它可以处理多少和什么类型的数据，以及它可以同时进行多少计算。与此同时，新的软件AI算法突破正在推动新的AI芯片架构，以实现高效的深度学习计算。
请继续阅读，详细了解 AI 的独特需求、AI 芯片架构的诸多优势，以及 AI 芯片架构的应用和未来。
AI芯片的独特要求
人工智能工作负载如此繁重和苛刻，以至于该行业无法在 2010 年代之前高效且经济高效地设计人工智能芯片，因为它需要计算能力——比传统工作负载高出几个数量级。AI 需要乘法累加函数（如点积函数）的大规模并行性。传统的GPU能够以类似的方式对图形进行并行处理，因此它们被重新用于AI应用程序。
我们在过去十年中看到的优化是剧烈的。人工智能需要具有正确处理器、存储器阵列、强大的安全性和传感器之间可靠的实时数据连接的芯片架构。最终，最好的AI芯片架构是将最多的计算元素和内存压缩到单个芯片中的架构。今天，我们也正在进入人工智能的多芯片系统，因为我们正在达到一个芯片所能做的极限。
芯片设计人员在设计激活值的最大尺寸时需要考虑称为权重和激活的参数。展望未来，能够同时考虑AI的软件和硬件设计对于优化AI芯片架构以提高效率非常重要。
AI 芯片架构的优势
毫无疑问，我们正处于人工智能的复兴时期。现在我们正在克服设计可以处理AI工作负载的芯片的障碍，有许多创新公司是该领域的专家，并设计出更好的AI芯片来做十年前似乎遥不可及的事情。
当您向下移动工艺节点时，AI 芯片设计可以降低 15% 到 20% 的时钟速度和 15% 到 30% 的密度，从而使设计人员能够在芯片上安装更多计算元素。它们还增加了内存组件，使AI技术可以在几分钟而不是几小时内进行训练，从而节省大量资金。当公司从在线数据中心租用空间来设计人工智能芯片时尤其如此，但即使是那些使用内部资源的人也可以通过更有效地进行试错而受益。
我们现在正处于人工智能本身被用于设计新的人工智能芯片架构并计算新的优化路径的地步，以基于来自许多不同行业和应用的大数据优化功耗、性能和面积 （PPA）。
AI芯片架构应用与未来
从字面上看，人工智能就在我们身边。人工智能处理器几乎被安装到所有类型的芯片中，从最小的物联网芯片到最大的服务器、数据中心和图形加速器。需要更高性能的行业当然会更多地使用AI芯片架构，但随着AI芯片的生产成本越来越低，我们将开始在物联网等地方看到AI芯片架构来优化功耗和其他类型的优化，我们甚至可能还不知道是可能的。
对于AI芯片架构来说，这是一个激动人心的时刻。Synopsys 预测，由于性能需求，我们将继续看到下一代工艺节点被积极采用。此外，围绕不同类型的内存以及不同类型的处理器技术以及与每种技术相关的软件组件已经进行了大量探索。
在内存方面，芯片设计人员开始将内存放在硬件的实际计算元件旁边甚至内部，以使处理时间更快。此外，软件正在驱动硬件，这意味着软件AI模型（如新的神经网络）需要新的AI芯片架构。经过验证的实时接口提供高速和低延迟所需的数据连接，同时安全性保护整个系统及其数据。
最后，我们将看到光子学和多芯片系统在新的AI芯片架构中发挥更大的作用，以克服一些AI芯片瓶颈。光子学提供了一种更节能的计算方式，多芯片系统（涉及芯片的异构集成，通常将内存直接堆叠在计算板顶部）也可以提高性能，因为不同处理元件之间以及处理和存储单元之间的可能连接速度增加。
有一件事是肯定的：人工智能芯片架构的创新将继续比比皆是，Synopsys 将占据前排，帮助我们的客户在一系列行业中设计下一代人工智能芯片。
