AI 处理器和 AI 芯片是整个流程中 AI 工作负载的基础。这些硬件组件处理 AI 应用程序的计算需求，这些需求可能因用例和复杂性而有很大差异。将正确的处理器类型与您的 AI 工作负载和性能期望相匹配对于实现实用、可扩展的 AI 结果至关重要。

什么是AI处理器和AI芯片？

当今的技术人员拥有多种 AI 处理器选择，包括传统 CPU 和AI 加速器技术。AI 处理器在任何 AI 解决方案架构中都发挥着至关重要的作用，因为 AI 工作负载具有独特的要求。因此，选择 AI 处理器是实现 AI 应用所需的速度、效率和可扩展性的关键决策。

AI 芯片在满足不断发展的 AI 处理需求方面也发挥着关键作用。这一市场类别相对较新且仍在不断成熟，既包括应用于 AI 工作负载的通用设备（如图形处理单元 (GPU) 或现场可编程门阵列 (FPGA)）， 也包括专用 AI 技术，包括张量处理单元 (TPU) 和神经处理单元 (NPU)。在许多情况下，AI 处理器可以在其处理器芯片上包含其他 AI 芯片（如 GPU 和 NPU），作为多芯片封装的一部分。

虽然人们通常认为 AI 工作负载需要独立的加速器或 AI 芯片（例如 GPU 或 FPGA），但现代通用 CPU 在部署和训练中表现出越来越强的能力，可以自行处理复杂的 AI 操作。当今的 CPU（涵盖边缘、数据中心、云和客户端）包括集成的 AI 优化和加速器，可提高 AI 性能并帮助最大限度地提高效率和可扩展性。

处理器在人工智能中的作用

AI 处理器是任何AI 服务器 或AI 硬件系统（包括嵌入式设备）的核心 。因此，解决方案设计中包含的处理器技术是其成功的最重要因素之一。AI 处理器处理为 AI 工作负载提供动力所需的复杂计算（例如矩阵乘法）。它们用于为从高级分析和预测到机器学习、计算机视觉、科学模拟、生成式 AI (GenAI)、NLP 等各种 AI 应用提供支持。

为了在各个行业实现这些用例，AI处理器和AI芯片在端到端AI工作流程中发挥着重要作用，从数据准备和训练到部署和持续优化/再训练。

人工智能处理器和人工智能芯片的用例

依赖于AI处理器和AI芯片的部署配置将根据用例而有所不同。

大型语言模型 (LLM)

通用架构可以集成专用的 AI 处理器和 AI 芯片，以支持快速准确的LLM GenAI 。高度并行的实现可以启用数十亿个参数，同时保持响应迅速的用户体验。

自动驾驶汽车

自动驾驶汽车将依赖于在单个芯片上内置更多 AI 加速器功能的 AI 处理器。车载计算机存在物理空间限制，同时需要支持 AI、驾驶员控制、安全系统和娱乐应用。

边缘计算和物联网

边缘 AI 设备具有尺寸和散热限制，可能无法容纳 GPU。相反，AI 处理器本身可以帮助降低物料清单 (BOM) 成本，尤其是对于多设备部署而言。

机器人

人工智能处理器与人工智能芯片相结合，有助于实现将 自动化、安全性与人机界面 (HMI) 相结合的机器人系统的多功能性。

高性能计算 (HPC)

在学术研究或高级分析中，大量的人工智能处理器和人工智能芯片通过网络结构连接起来，以大规模解决极其复杂的问题。

客户端计算

AI 处理器为人们日常使用的 PC 上的最终用户 AI 体验提供了助力。在这里，AI 在增强用户的日常工作体验和提高生产力方面发挥着越来越重要的作用。

AI 处理器和 AI 芯片的优势

与不具备 AI 功能的通用处理器相比，AI 处理器的 AI 性能显著增强。AI 处理器的具体优势因技术类型的不同而有所差异。

例如，通过选择使用针对 AI 优化的 CPU 产品作为独立 AI 处理器来执行较低复杂度的任务，您通常可以在不引入额外硬件的情况下实现所需的性能。通过选择 GPU 或专用 AI 芯片和 AI 加速器（与 CPU 一起部署在并行计算模型中），您可以增强 AI 性能以满足高复杂度工作负载的需求。在效率和灵活性至关重要的边缘区域或希望从 CPU 卸载特定功能时，FPGA 可能是理想的 AI 芯片选择。确定适合您的工作负载要求的处理器对于最大限度地发挥其优势至关重要。

总体而言，为您的目标选择合适的 AI 处理器或处理器与 AI 芯片组合的核心优势将涵盖性能、可扩展性、成本效益和能效等方面。您还需要根据以下因素评估选项：从开发角度采用、稳定设计至关重要的领域的市场寿命，以及在 AI 用例中可以发挥关键作用的功能（例如 I/O 支持和连接选项）。

AI处理器及AI芯片解决方案

为了帮助您根据您的技术和业务需求选择正确的 AI 处理器解决方案，需要提出的一些重要问题包括：

• 我的 AI 处理器在数据准备和训练期间需要处理多少参数？

• 推理/部署需要什么样的延迟和吞吐量要求？

• 在边缘我需要考虑什么样的电力、空间和环境要求？

• 我想要达到什么样的规模？

对于想要充分利用 AI 的强大功能同时又想采用精益高效方法的人来说，CPU（尤其是具有集成 AI 芯片功能的 CPU）是一个不错的选择。复杂程度较高的工作负载将需要额外的硬件，但许多较简单的 AI 任务可以在具有集成 AI 加速器的独立 CPU 架构上执行。

如果选择得当，处理器可以帮助解决与人工智能相关的许多业务和技术问题，包括降低 TCO 以帮助人工智能创新实现理想的投资回报。

总而言之，可用于支持您的 AI 计划的 AI 处理器解决方案的总体情况包括：

• CPU，利用集成的 AI 加速和优化。

• 离散AI芯片和AI加速器，包括GPU和FPGA。

• 专用 AI 芯片和 AI 加速器，包括 NPU 和 TPU。

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