各位關注 AI 的同好們，江國團又要來跟你們講講 AI 了！今天，我們要討論的是 AI 芯片，這是推動深度學習技術的幕後英雄。隨著 AI 模型越來越複雜，傳統的計算硬體已經難以支撐它們的運行。那麼，什麼是 AI 芯片？它們為何如此重要？跟江國團一起來探索這些問題，並了解它們如何塑造未來的人工智能技術。
什麼是 AI 芯片？
AI 芯片，簡單來說，是專門為人工智慧運算而設計的硬體。隨著深度學習模型的規模和複雜度不斷增長，我們日常工作中需要處理的數據量也越來越龐大。我作為一名 AI 工程師，我在日常開發中常遇到傳統 CPU 無法負荷大規模模型訓練的情況。這時，AI 芯片成為了救星，它們的特殊架構能夠大幅提高計算性能，滿足深度學習模型的需求。
為何需要專門的 AI 芯片？
隨著 AI 技術的應用範圍不斷擴大，我們對運算資源的需求也急速攀升。在日常工作中，處理深度學習模型時，標準的 CPU 很難滿足我們對高效能計算的需求。AI 芯片的出現，正是為了解決這些挑戰。以下是幾個核心原因，並且我們可以從具體的數據和應用場景來看它們的重要性：
1. 高性能計算
深度學習模型的訓練需要大量的浮點運算，尤其是當我們處理像自然語言處理（NLP）或圖像識別等大規模模型時。標準 CPU 難以在合理的時間內完成這些計算需求。
以我參與過的一個 NLP 項目為例，使用 AI 芯片後，模型的訓練速度提高了 5 倍以上，原本需要數天才能完成的模型訓練，在引入 AI 加速器後僅用不到一天便完成了。根據市場研究數據，使用專門設計的 AI 芯片如 NVIDIA A100，模型訓練速度可提高 20 倍，大幅縮短了模型開發和優化的週期。
2. 低功耗
功耗是 AI 應用中至關重要的一個因素。隨著邊緣計算的興起，許多 AI 應用被部署在智慧手機、IoT 裝置等需要高效能但又有限能耗的設備上。標準的 GPU 或 CPU 在這種情況下往往會造成過高的功耗，導致設備的電池壽命大幅縮短。
AI 芯片往往具備更好的能源效率。例如，Apple M1 芯片結合了 AI 加速單元，其低功耗設計使其在同樣性能下的能源消耗降低了 50%。這在邊緣設備如智慧家居、工業 IoT 及移動裝置中，能顯著延長設備的工作時間，降低了功耗成本。這樣的設計使得 AI 在更多輕量級的設備中得以廣泛應用。
3. 高效率
AI 芯片可以針對特定的深度學習算法進行高度優化。例如，NVIDIA 的 Tensor Core 技術可以針對矩陣運算進行加速，讓推理過程中的運算速度顯著提高。在一些即時應用中，如推薦系統、金融風險評估和自動駕駛，運算速度往往決定了系統的即時性和可靠性。
根據 2022 年的一份報告，使用 AI 優化的推薦系統可將電商轉化率提升 15-20%，而傳統系統在處理大量數據時常常難以達到同樣的性能表現。
4. 降低成本
從經濟效益的角度來看，AI 芯片還能幫助企業降低運算成本。過去，企業需要在數據中心中部署大量 GPU 或高性能伺服器來處理 AI 工作負載，而專門設計的 AI 芯片可以以更少的硬體實現更高的性能。
以 Google 為例，通過使用自家設計的 TPU（Tensor Processing Unit），它們在雲端服務中處理 AI 工作負載的成本比使用傳統的 GPU 方案降低了 50%。這種大規模的成本優化在面對龐大數據集或即時運算需求的情境中，變得尤為重要。
5. 靈活性與專業化
某些 AI 芯片，如 FPGA（現場可編程門陣列），具備極高的靈活性，可以針對不同的 AI 模型進行硬件層級的自定義設計。這對於需要高度定制的應用場景，特別是在工業自動化和自動駕駛領域，提供了難以替代的優勢。
例如，特斯拉的自動駕駛硬體就採用了專門設計的 AI 芯片，針對特定自動駕駛演算法進行優化，讓其能夠處理每秒上千次的傳感器數據，並在實時中做出決策。這種專業化設計使得自動駕駛技術的可靠性和反應速度大幅提高。
常見的 AI 芯片類型
1. GPU（Graphics Processing Unit）圖形處理單元：
最早為圖形處理而生的 GPU，如今成為深度學習的主力。NVIDIA 的 GPU 是我在日常工作中經常使用的工具。它具有強大的並行計算能力，在模型訓練方面表現出色。根據 NVIDIA 的報告，其最新一代 A100 GPU 的運算能力較上一代提升了約 20 倍。下圖是A100 GPU 的外觀，我們能看到其巨大的尺寸和密集的電路板。這種設計旨在提供強大的運算能力，常被運用在數據中心，我們會將多個 A100 GPU 組成的 GPU 伺服器，為 AI 訓練和推理提供強大的算力支持。
2. TPU（Tensor Processing Unit）張量處理單元：
Google 研發的 TPU 主要針對其 TensorFlow 框架進行優化。由於 TPU 是一種專用集成電路（ASIC），主要用於 Google 內部的大型數據中心，而且外觀設計可能因不同世代和用途而有所差異，我曾經有機會使用 TPU 訓練過大規模自然語言處理模型，它在處理大批量數據時具有明顯的性能優勢，特別是在 Google Cloud 上的應用中。下圖是Google的第一個張量處理單元（TPU）在一塊印製電路板上（左）；TPU部署在Google的數據中心（右）。
3. FPGA（Field-Programmable Gate Array）現場可程式邏輯閘陣列：
FPGA 是一種可由使用者自行設計邏輯功能的集成電路。它可以被視為一個空白的畫布，使用者可以根據需要，將其配置成各種不同的電路，以實現特定的功能，其具有強大的並行計算能力，適合用於複雜的數位訊號處理任務，也可以加速深度學習等人工智慧算法。我與硬體工程師合作開發自動駕駛系統時，就選用了 FPGA，這讓我們能靈活調整芯片的功能來匹配不同的 AI 模型，尤其是在需要低延遲的應用場景中表現優異，所以當現有的集成電路無法滿足需求時，FPGA 可以提供高度客製化的解決方案。像我們在開發新產品時，FPGA 可以用於快速驗證設計，幫助我們縮短開發週期。
4. ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）特定應用積體電路：
ASIC 是一種為特定應用而設計的客製化集成電路。換句話說，ASIC 是為了一個特定的任務或產品量身打造的芯片，不像通用型的微處理器可以執行各種不同的任務，它具備最高的運算效率和最低的功耗。我們開發的一個工業檢測項目就使用了 ASIC，它極高的運算效率和穩定性讓它成為特定場景下的最佳選擇。由於ASIC 的功能是固定的，一旦設計完成，就無法再更改，但可以針對特定應用進行優化，達到更高的性能和效率，ASIC 的功耗通常比通用型芯片更低，還可以將多個功能集成到一個芯片中，縮小產品的體積。
ASIC 廣泛應用於以下領域：
- 通訊設備： 手機基站、路由器等。
- 消費電子產品： 數位相機、MP3播放器等。
- 網路設備： 交換機、防火牆等。
- 加密貨幣挖礦機： 為特定的加密算法設計的 ASIC 可以大幅提高挖礦效率。
ASIC 的缺點
- 開發成本高： ASIC 的設計和製造成本較高，通常需要大量的資金投入。
- 開發週期長： ASIC 的開發週期較長，從設計到量產需要數月的時間。
- 缺乏靈活性： 一旦設計完成，ASIC 的功能就固定了，無法應對不斷變化的市場需求。
AI 芯片的發展趨勢
- 異構計算：在我日常的開發工作中，異構計算的應用愈發常見，這種架構能夠將不同類型的計算單元結合在一起，例如 CPU、GPU 和 FPGA。這種方式不僅提升了運算效率，還能針對不同的工作負載靈活調整。
- 軟硬一體化：將軟件與硬件緊密結合，提供完整的 AI 解決方案是目前的發展趨勢之一。像 Google 的 TPU 就與 TensorFlow 深度集成，使開發者能夠無縫使用硬件加速技術，從而大幅提升模型的訓練效率。
- 邊緣計算：AI 的計算能力正逐漸從雲端移向邊緣設備。對於 IoT 和智能裝置來說，能夠在本地進行實時數據處理尤為重要。在我最近參與的一個智慧城市項目中，我們使用了低功耗的 AI 芯片來進行邊緣設備的數據處理，顯著降低了傳輸延遲。
- 量子計算：量子計算被視為未來 AI 運算的終極解決方案，儘管目前仍處於早期研究階段，但它有潛力在某些特定 AI 任務上取得突破。隨著量子計算技術的不斷進展，它可能在未來徹底改變我們處理複雜計算問題的方式。
因此，隨著 AI 應用場景的多元化與需求的增長，無論是 GPU、TPU 還是 ASIC，每一類 AI 芯片都有其獨特的應用場景和優勢。專門的 AI 芯片不僅能夠提供更強大的性能和效率，還能解決傳統硬件在高能耗和靈活性上的局限。未來，隨著 AI 模型的進一步複雜化，AI 芯片的重要性將會更加突顯，它將持續推動 AI 技術的快速發展，為不同領域帶來更大的變革。我們有理由相信，隨著異構計算、邊緣計算等新技術的不斷演進，AI 芯片將為未來的人工智能應用開創更多的可能性。
我是 AI 研究員江國團，如果你發現了更多有趣的 AI 應用，或者有任何新的想法，歡迎與我分享！讓我們一起探索 AI 的無限可能。