人工智能(AI)已深度融入日常场景,从个性化医疗、智能可穿戴设备到沉浸式数字娱乐,再到辅助驾驶及自主机器人,AI技术正以前所未有的深度和广度重塑着世界。伴随各类应用场景的持续拓展,AI算力部署模式也经历着从云端集中式向端侧分布式迁移的变革,这对底层的算力基础设施提出了全新要求。
面对这一趋势及挑战,近日发布的新报告——Arm《AI处理的未来》深入探讨了企业应如何审视计算策略,以及有效利用异构计算这一关键技术,在满足当前AI发展需求的同时,也为未来的技术变革做好充足准备。

异构计算:AI规模化落地的关键
报告提及,AI在手机、PC、机器人、智能汽车及物联网等场景的广泛渗透,主要得益于基础模型迭代、芯片性能升级与海量训练数据的支撑。而AI下一阶段突破的关键在于计算的分布式重构,即云端的推理任务逐步迁移至端侧设备,从而实现AI在终端的规模化部署。
支撑这一变革的关键正是异构计算。其核心原理是根据计算任务特性,如实时性要求、数据处理量、能耗限制等,协同调度多种处理器,将AI工作负载动态分配至最适合的处理单元。例如,中央处理器(CPU)负责系统协调与通用计算;图形处理器(GPU)提供强大算力,支持大规模训练及高吞吐量运算;神经网络处理器(NPU)则专注实时推理优化,实现高效AI加速。
正如报告中所强调的,异构计算的本质是实现性能与效率的协同优化。通过多元架构组合,使不同的计算需求精准匹配最优处理单元,从而在系统延时、能效、安全与成本等方面实现平衡。
AI如何重塑生活、工作与娱乐方式?
异构计算驱动的分布式架构,为AI高效扩展与场景适应性提供关键支撑。该报告通过详实案例,展示了异构计算如何助力实现更智能、高效、安全的AI体验:
AI手机与AI PC:将语音助手、智能问答与实时翻译等功能中的计算负载从云端迁移至边缘侧和端侧设备,可显著降低响应延迟并增强隐私保护;
工农业机器人:融合机器视觉与机器学习技术,借助异构计算架构能在动态环境中实现低延迟响应与能耗优化;
智能家居与可穿戴设备:可利用处理器在端侧进行实时推理,较复杂任务则交由云端处理;
流媒体与游戏等娱乐平台:将推理、编码、个性化处理等任务,智能分配到CPU、GPU、NPU与云端上执行,实现性能与成本的最优平衡。
然而,尽管异构计算在推动AI发展方面优势显著,但随着AI应用复杂度的持续攀升,其广泛落地仍面临着多重挑战。展望未来,企业需立足应用场景需求,合理分配云端与终端的计算任务,同时解决软件工具链升级、跨平台开发复杂性及硬件设备空间等问题,构建兼顾专用性与适应性的弹性架构,支撑持续演进的AI工作负载。
构建更智能、高效、安全的未来
能耗与成本效益正逐渐成为业界核心关切,异构计算的价值愈发凸显。其核心优势在于通过智能化工作负载调度与管理,助力企业优化资源配置,降低成本,从将更多资源投入创新开发;同时,异构架构的灵活性使企业能够从容应对长期发展中的计算策略变化,避免受限于固定技术路径或承担高昂的算力系统改造代价。
面对AI大模型驱动的全“芯”浪潮,智能、高效、安全的Arm®架构正释放AI潜能,持续构建计算的未来。安谋科技依托于Arm先进技术与生态优势,始终坚持连接全球标准并打造本土创新,将“周易”NPU、“星辰”CPU、“山海”SPU及“玲珑”多媒体系列等自研业务产品,与Arm CPU、GPU等通用计算单元深度融合,构建了高质量、多元化的异构计算解决方案,全方位赋能智能物联网、移动终端、智能汽车、基础设施等领域,助推分布式AI的规模化落地。
点击“”,下载完整报告,洞悉异构计算如何智启AI未来。
声明:Arm是Arm Limited(或其子公司)的注册商标。
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