人工智能正在影響幾乎所有可以想象的應(yīng)用領(lǐng)域，但它越來越多地從數(shù)據(jù)中心data center轉(zhuǎn)移到邊緣edge，在那里需要比過去更快地處理大量數(shù)據(jù)。

這要求在更接近數(shù)據(jù)源的地方大幅提高性能，但仍然只能使用非常少的功耗，并且價(jià)格便宜。雖然訓(xùn)練將繼續(xù)在云中進(jìn)行，但長(zhǎng)距離移動(dòng)大量數(shù)據(jù)的成本很高，所以邊緣AI計(jì)算的價(jià)值很大。本地處理的數(shù)據(jù)越多，成本就越低，獲得結(jié)果的時(shí)間就越快。

實(shí)現(xiàn)這些好處并不容易，需要更深入地了解正在處理的數(shù)據(jù)類型，這在過去五年中只在大型數(shù)據(jù)中心中考慮，谷歌、特斯拉、Meta 等公司為這個(gè)考慮的特定需求設(shè)計(jì)定制芯片。

在邊緣，才剛剛開始關(guān)注AI需求并定義滿足這些需求的必要功能。

在邊緣添加功能以滿足其他潛在AI市場(chǎng)是很誘人的，但這通常會(huì)導(dǎo)致面積、功耗和復(fù)雜性增加，從而損害芯片主要應(yīng)用的性能。對(duì)于邊緣計(jì)算，需要嚴(yán)苛地看待所有功能，以判斷它們是否真的需要出現(xiàn)在芯片中。

每個(gè)新功能都會(huì)影響 PPA，因此保持對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)和場(chǎng)景的關(guān)注是首要考慮的事情。

在邊緣處理的最大好處是低延遲。當(dāng)某一天必須實(shí)時(shí)（或快速）需要AI計(jì)算做出決定時(shí)，邊緣AI計(jì)算真的會(huì)大放異彩。

盡管邊緣和AI都有很大的前景，但是組合起來的應(yīng)用場(chǎng)景和現(xiàn)在的主流有很大差異，在設(shè)計(jì)過程中有更多的Tradeoffs。需要考慮芯片的供電方式、熱限制、是否需要支持訓(xùn)練或推理、精度要求、芯片部署的環(huán)境以及支持的數(shù)字格式。例如：

1、支持更多的功能集意味著增加面積和功耗，并在不使用功能時(shí)增加門控功能的復(fù)雜性。由于數(shù)據(jù)移動(dòng)會(huì)影響性能并消耗大量功耗。

2、設(shè)計(jì)人員需要充分了解需要移動(dòng)多少數(shù)據(jù)，以開發(fā)能夠最大限度地減少邊緣數(shù)據(jù)移動(dòng)的架構(gòu)。

做出正確的選擇

不同的應(yīng)用場(chǎng)景將會(huì)有不同的Tradeoffs，需要圍繞傳遞給邊緣人工智能處理器的數(shù)據(jù)的數(shù)量和類型做出一系列決策。

芯片是只接收推理數(shù)據(jù)，還是包括模型更新？芯片是否需要根據(jù)看到的特定數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練或微調(diào)？該處理器還與哪些其他芯片和系統(tǒng)通信，頻率如何？芯片是否會(huì)長(zhǎng)時(shí)間處于非活動(dòng)狀態(tài)，在此期間進(jìn)入深度power-down模式，還是大部分時(shí)間都處于開啟狀態(tài)？這些問題的答案將推動(dòng)對(duì)計(jì)算引擎架構(gòu)、片上SRAM存儲(chǔ)以及是否使用外部DRAM（以及類型和容量）的決策。

人工智能處理一般只在發(fā)生某些事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行推理，兩個(gè)最重要的技術(shù)是動(dòng)態(tài)電壓和頻率調(diào)節(jié)（dynamic voltage and frequency scaling(DVFS)） 和low-leakage library 。DVFS 在需要時(shí)提供高性能，然后在不需要時(shí)降低電源電壓和工作頻率。low-leakage library，特別是嵌入式SRAM，需要占據(jù)很大比例的系統(tǒng)功耗。這兩者是相互作用的。DVFS受限于其電源電壓降低的水平。這幾乎總是由SRAM工作的最小電壓決定的，或者在待機(jī)狀態(tài)下，SRAM仍將保留數(shù)據(jù)但不讀取或?qū)懭氲淖钚‰妷海ǚQ為Vmin）。由于功耗與電壓的平方成正比，因此將Vmin從0.7V降低到0.5V將使SRAM功率減半。

另一個(gè)問題是，人工智能是一項(xiàng)快速變化的領(lǐng)域，因此除了在功耗、性能和面積/成本之間取得適當(dāng)?shù)?strong>Tradeoff外，還需要在設(shè)計(jì)中內(nèi)置靈活性。

一方面，早已存在像CPU這樣通用的東西，它為你提供了最大的編程靈活性，但可能具有最大的面積和最差的能效。另一方面，也存在有固定功能的硬件加速器，它們具有最佳的面積和功耗組合，但幾乎沒有設(shè)計(jì)后調(diào)整的靈活性。如果在設(shè)計(jì)流片后規(guī)格或工作負(fù)載要求發(fā)生變化，則在不進(jìn)行重新流片的情況下，幾乎沒有辦法修改。

從靈活性到效率，從CPU到GPU，再到DSP、NPU，最后是ASIC。實(shí)際的選擇也取決于市場(chǎng)的成熟度和要求，對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景是否需要考慮靈活性，考慮什么維度的靈活性？這是一個(gè)問題？

自動(dòng)駕駛和手機(jī)終端發(fā)展速度很快，一直在增加新的需求，因此使用NPU或NPU+DSP是靈活性、性能和能源效率的最佳組合。

工藝技術(shù)也是一個(gè)重要的因素，可以進(jìn)行功耗、性能、面積/成本 （PPA/C） 的權(quán)衡。

獲得更好的PPA的最簡(jiǎn)單方法是通過使用最先進(jìn)的工藝節(jié)點(diǎn)。但是有很多問題。它通常非常昂貴，并且缺乏嵌入式非易失性存儲(chǔ)器，而這通常是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的必備。

審核編輯：黃飛