什么是AI加速器？

人工智能的爆发式增长，背后离不开一类专用硬件的强力支撑：AI加速器。它们如同AI世界的“涡轮引擎”，大幅提升了机器学习模型的训练与推理效率，让大语言模型流畅对话、自动驾驶实时决策成为可能。

一、AI加速器的核心定义

AI加速器是专为优化人工智能计算任务设计的硬件芯片或系统，核心目标是加速神经网络等机器学习算法的运行。与传统CPU不同，其设计围绕两大特性：

1. 并行处理能力：同时执行海量计算任务，例如处理一张图片中的所有像素或一个语言模型的全部词向量；
2. 领域专用架构：仅保留AI计算所需指令（如矩阵乘加、非线性激活），去除冗余功能，提升能效比。

典型类型包括：

• GPU：通用并行处理器，代表如NVIDIA A100/H100；
• TPU：谷歌自研的脉动阵列架构，专攻张量计算；
• NPU：神经网络处理器，如华为昇腾、寒武纪思元；
• FPGA：可编程芯片，灵活性高，适用于动态调整的推理场景。

二、核心技术架构解析

指令集架构（ISA）：硬件与软件的桥梁

ISA定义了处理器支持的操作指令集。AI加速器常采用两类优化策略：

• 精简指令集（RISC）：指令长度固定、解码简单，能效高，代表如ARM和RISC-V；
• 领域专用ISA：仅保留AI常用操作（如乘累加MAC、ReLU），硬件更精简，典型案例如寒武纪Cambricon指令集。

案例：寒武纪Cambricon指令集通过精简指令类型，在65nm工艺下实现较传统CPU提升117倍能效。

计算架构：效率突破的关键

• 脉动阵列（Systolic Array）
  数据像“血液”一样在计算单元（PE）间按节奏流动，减少内存访问。谷歌TPU利用此架构高效处理矩阵乘法，成为AI芯片标杆。
• 超长指令字（VLIW）
  单指令内封装多个独立操作，由编译器静态调度并行性。优势是硬件简单，但对编译器要求极高。
• 可重构处理器
  FPGA：可通过配置文件重构硬件电路，支持灵活部署，但存在编译慢、功耗高问题；
  CGRA（粗粒度可重构阵列）：如Myrtle.ai的VOLLO架构，在AMD Alveo V80上实现微秒级推理延迟，适用于高频交易等场景。

存储优化：打破“内存墙”

AI计算常受限于内存带宽。加速器通过以下设计缓解瓶颈：

• 分级缓存：如DianNao的NBin（输入缓存）、SB（权重缓存）、NBout（输出缓存），实现数据局部复用；
• 高带宽内存（HBM）：如沐曦曦云C500加速卡集成64GB HBM，吞吐量远超传统GDDR。

三、演进之路：从学术原型到产业落地

DianNao系列：AI加速器的“启蒙之作”

• DianNao（2014）：首款神经网络专用芯片，65nm工艺，算力达452GOP/s，较CPU提升117倍；
• DaDianNao：多片扩展架构，支持模型全片上存储，突破内存限制；
• PuDianNao：拓展至支持多种机器学习算法（聚类、回归等），奠定通用加速基础。

国产化突围：创新架构应对制裁

云天励飞在2020年被列入实体清单后，首创 “算力积木”架构：

• 将大算力芯片拆分为国产工艺可制造的“小芯粒”（Chiplet）；
• 通过D2D（Die-to-Die）和C2C互连技术组合成算力集群，实现8T–256TFLOPS灵活扩展；
• 其DeepEdge10芯片适配DeepSeek R1、Qwen等大模型，通过100%国产化认证。

四、应用场景：推理时代的新战场

随着大模型技术成熟，AI加速需求正从训练转向推理：

• 训练：集中式、高算力需求（如千卡集群），代表芯片如NVIDIA H100；
• 推理：分布式、低延迟、高能效，覆盖边缘到云端。

典型部署案例：

数据：2023年推理负载占比超50%，预计2028年达73%。

五、未来趋势：无处不在的推理算力

AI加速器正朝三个方向演进：

1. 场景精细化：

• 边缘端：轻量化NPU（如耳机、机器人嵌入式芯片）；
• 云端：千卡互联支持万亿参数MOE模型推理；

2. 能效革命：液冷（如LHP环路热管）、存算一体降低功耗；
3. 生态开放：兼容CUDA替代方案（如沐曦卡支持PyTorch原生迁移）。

正如云天励飞CEO陈宁所言：

“训练是发电，推理是用电。未来AI推理芯片将像电力一样嵌入万物，重构所有电子产品。”

总结

AI加速器不仅是算力工具，更是第四次工业革命的核心基础设施。从脉动阵列到可重构芯片，从寒武纪指令集到算力积木，其演进史就是一部软硬件协同突破物理限制的创新史。随着推理时代到来，国产架构正以灵活性与性价比破局，推动AI真正走向普惠化、无处不在。