AI 加速器

人工智慧 (AI) 正在重塑我們與技術互動的方式 - 從智慧型手機、自動駕駛汽車，到為企業級 AI 提供動力的龐大資料中心，無不涵蓋其中。

為了驅動這些智慧系統，AI 加速器在加速模型訓練與推理方面發揮著至關重要的作用，從而助力跨裝置及各行各業實現更快、更高效的 AI 效能。

深入瞭解什麼是 AI 加速器、其工作原理及應用場景；您也可以聯絡我們的銷售支援團隊，獲取更多詳細資料。

什麼是 AI 加速器？

AI 加速器定義：AI 加速器是一種專用硬體元件，透過優化運算效能和功耗，提升 AI 工作負載的速度與效率。

隨著 AI 工作負載的規模超出了通用處理器所能高效支援的範疇，AI 加速器應運而生，從而將效能瓶頸從運算環節轉移到了資料移動、記憶體頻寬及延遲方面。AI 技術正變得日益普及，如今已可在廣泛的裝置上觸達 - 從智慧型手機、筆記型電腦，到工業系統及資料中心，無所不包。

隨著應用的日益普及，對 AI 應用的需求也隨之增長，要求其具備更快、更高效的處理能力，以提供即時洞察與智慧化功能。

變化在於，現代 AI 的效能不再僅僅隨算力線性增長。其擴充能力日益取決於資料被移動、存取以及供給給處理器的效率。隨著模型的規模和複雜度不斷增加，加速器在等待資料時可能會發生停頓，從而使頻寬、延遲和局部性成為影響整體系統效能的關鍵因素。

在智慧型手機等消費類裝置中，AI 加速器能夠實現語音辨識、影像處理和預測分析等進階功能，同時保持低延遲和高能源效率。

使用 AI 加速器的關鍵優勢之一，在於其優化能耗的能力。透過簡化資料處理並降低運算開銷，它們有助於最大限度地減少能耗 - 這對於行動和邊緣環境而言是一項至關重要的優勢，因為在這些環境中，電力限制往往是關鍵性的制約因素。

AI 加速也支援可擴充性。隨著模型的日益複雜及資料量的不斷增加，加速器使系統能夠在不犧牲效能的前提下，處理更龐大的工作負載。這種可擴充性對於在各類環境中 - 從邊緣裝置到企業資料中心 - 部署 AI 至關重要，而在這些環境中，速度、效率和適應性均不可或缺。

AI 加速器是如何工作的？

AI 加速器透過並存執行大量運算，並優化運算單元與記憶體之間的資料傳輸方式，從而提升運算效能 - 這兩大因素對於加速 AI 模型的訓練與推理至關重要。

在實踐中，加速器的效能不僅取決於其平行運算能力，還取決於資料從記憶體中供給的效率 - 因為資料通路的阻塞會導致運算資源利用不足。

AI 加速器是專為特定用途而設計的半導體器件，利用高度優化的電路並存執行大量運算，從而能夠以高效能和高能源效率即時處理資料密集型工作負載。

根據製造商和應用情境的不同，AI 加速器可呈現多種形式，包括圖形處理單元 (GPU)、神經處理單元 (NPU)、現場可程式化邏輯閘陣列 (FPGA) 以及專用積體電路 (ASIC)。儘管在架構上存在差異，但它們擁有一個共同的目標：在提供卓越處理能力的同時，最大限度地降低資料在系統中傳輸所產生的開銷。

透過提升運算輸送量並降低延遲，AI 加速器使系統能夠以更快的速度產生輸出，同時消耗更少的能源。這種兼顧速度與效率的平衡，對於在邊緣裝置及大規模資料中心中部署 AI 至關重要；在這些環境中，功耗、散熱限制以及資料傳輸正日益決定著整體系統的效能表現。

AI 加速器的歷程記錄是怎樣的？

AI 加速器的演進與 AI 及運算技術的整體發展相輔相成。儘管 AI 在 21 世紀已廣受矚目，但其基礎 - 以及旨在為其提供支援的硬體 - 卻可追溯至數十年前。

• 20 世紀 70 年代，早期輔助處理器：首批電腦加速器以輔助處理器的形式問世，旨在分擔中央處理器 (CPU) 的特定工作。這些早期創新為更為專業化的加速技術奠定了基礎。
• 20 世紀 90 年代，神經加速器：隨著 AT 研究（尤其是神經網路領域）的不斷深入，硬體加速器應運而生，旨在提升訓練與推理的效率。這些早期的神經加速器助力拓展了 AI 系統所能達到的極限。
• 2010 年代，專用 AI 加速器：深度學習與即時 AI 應用的興起，推動了專用加速器的發展。FPGA、NPU 和 GPU 等技術已成為處理特定 AI 工作負載（從視覺資料到複雜的神經網路運算）不可或缺的要素。
• 2020 年代，AI 加速的發展：AI 加速已日益呈現出基於部署環境和效能需求的差異化分化。在資料中心和AI訓練環境中，加速器已演進至能夠支撐龐大並行工作負載；在此類情境下，效能受限於大規模資料傳輸能力，從而推動了高頻寬記憶體 (HBM) 的廣泛應用。在消費電子、行動裝置及邊緣裝置領域，AI 加速器優先考量低延遲推理與能效，其所採用的儲存架構側重於能源效率與成本優化，而非峰值頻寬。

AI 加速器的主要類型有哪些？

中央處理器

CPU 是所有運算系統中的基礎處理器，負責管理廣泛的通用工作。儘管部分 CPU 經過增強以支援 AI 工作負載，但它們並未針對現代 AI 模型的並行處理需求進行專門優化。因此，它們可能難以滿足進階 AI 應用的效能和效率要求。

在許多 AI 系統中，CPU 依然發揮著重要作用，負責編排工作負載、協調資料傳輸，以及管理支援加速器執行的控制平面工作。

圖形處理器

GPU 專為高輸送量並行處理而設計，使其成為處理視覺資料和深度學習工作的理想選擇。GPU 廣泛應用於 AI 訓練與推理領域，擅長同時執行多項運算，這在電腦視覺和大規模模型研發中尤為寶貴。

鑒於訓練和高輸送量推理往往對頻寬需求巨大，資料中心及 AI 訓練環境中的 GPU 效能，與記憶體子系統高效且穩定地供應資料的能力緊密相關。

神經處理單元

NPU 專為 AI 工作負載（尤其是神經網路運算）而設計。它們能夠以極低的功耗實現即時資料處理，使其非常適用於邊緣裝置和行動平台。NPU 兼具運算效率與能效，這對大規模部署 AI 至關重要。

邊緣 AI 加速器

邊緣 AI 加速器嵌入於智慧型手機、工業感應器及物聯網 (IoT) 系統等裝置中；在這些情境下，AI 工作負載優先追求低延遲推理與能源效率，而非峰值運算輸送量。這些加速器實現了本機 AI 處理 - 從而降低了延遲、提升了回應速度，並最大程度地減少了對雲端基礎設施的依賴。透過將智慧能力前移至資料來源近端，邊緣 AI 加速器能夠在資源受限的環境中支援即時決策，而在這類環境中，能效與回應速度是至關重要的系統級需求。

AI 加速器是如何使用的？

AI 加速器被廣泛應用於各類情境，且各具獨特的效能、延遲和功耗要求：

• 邊緣裝置（智慧型手機與 IoT）：AI 加速器使複雜模型能夠在運算資源受限的裝置上本機執行，從而支援即時決策，而無需依賴雲端基礎設施。
• 大型語言模型 (LLM)：訓練和部署 LLM 需要龐大的平行運算能力和高記憶體輸送量，這使得 GPU 和 NPU 等加速器變得至關重要。
• 即時 AI 應用：：聊天機器人和虛擬助手依賴加速器的效能，以提供低延遲、回應迅速的使用者體驗。
• 自動駕駛與先進駕駛輔助系統 (ADAS)：AI 加速器能夠處理連續不斷的感應器與視覺資料流程，從而在動態且對安全性至關重要的環境中，實現瞬息之間的決策。

在這些使用案例中，架構模式保持一致：AI 加速器提升效能，不僅在於提高了運算輸送量，更在於使系統能夠更高效地移動、暫存和存取資料 - 因為在實際的 AI 部署中，能否可靠地為運算單元持續輸送資料，往往才是制約效能的關鍵因素。

隨著 AI 架構持續傾向於高度並行處理，對記憶體頻寬和資料局部性的需求預計將隨之增加，從而使記憶體效能成為一種持續性的制約因素，而非僅僅是短期內的擴充挑戰。