AI驅(qū)動未來計算生態(tài)的變革

隨著AI技術的快速發(fā)展,硬件設計、應用場景與可持續(xù)實踐正迎來全面革新。我們將會看到半導體行業(yè)更多地采用AI輔助的芯片設計工具,利用AI來優(yōu)化芯片布局、電源分配和時序收斂。如此不僅能優(yōu)化性能結(jié)果,還能加速優(yōu)化芯片解決方案的開發(fā)周期,使小型公司也能憑借專用化芯片進入市場。與此同時,邊緣側(cè)AI的崛起推動了AI去中心化的趨勢。在2025年,我們很可能會看到先進的混合AI架構(gòu),這些架構(gòu)能夠?qū)I任務在邊緣設備和云端之間進行有效分配。邊緣設備上的AI算法會先識別出重要的事件,然后云端模型會介入,提供額外的信息支持。而決定在本地還是云端執(zhí)行AI工作負載,則將取決于可用能源、延遲需求、隱私顧慮以及計算復雜性等考慮因素。

2025年,AI推理工作負載將繼續(xù)增加,這將有助于確保AI的廣泛和持久普及。AI推理能力的增強使更多智能設備能夠快速、高效地完成日常任務,而為了支持這一增長,設備需要搭載能夠?qū)崿F(xiàn)更快的處理速度、更低的延遲和高效電源管理的技術。Armv9架構(gòu)所具備的SVE2和SME2兩大關鍵特性,共同作用于Arm CPU,使其能夠快速高效地執(zhí)行AI工作負載。

此外,小型語言模型(SLM)的普及進一步拓展了AI在資源受限設備上的應用潛力,從語言交互到本地化專家系統(tǒng),其高效、緊湊的特性正在改變設備間的交互方式。與此同時,進一步涌現(xiàn)的多模態(tài)模型將通過能夠聽到聲音的音頻模型、能夠看到的視覺模型、以及能夠理解人與人之間、人與物體之間關系的交互模型,來執(zhí)行更復雜的AI任務。這將賦予AI感知世界的能力,就像人類一樣,能聽、能看、能體驗。

在應用場景方面,醫(yī)療服務似乎已成為AI的主要用例之一,而這一趨勢將在2025年加速發(fā)展。研究證明,使用AI可以將藥物研發(fā)周期縮短50%。此外,通過將移動設備、傳感器和AI相結(jié)合,用戶將能夠獲得更優(yōu)質(zhì)的健康數(shù)據(jù),從而對個人健康做出更明智的決策。而在可持續(xù)發(fā)展領域,AI將加速融入可持續(xù)實踐。能源是AI的另一大關鍵應用場景,除了使用高能效技術,“綠色?AI”?策略也將受到越來越多的關注。例如,為了應對日益增長的能源需求,AI模型訓練可能會來越多地選擇在碳排放較低的地區(qū)和電網(wǎng)負荷較低的時間段進行,這可能會成為未來的標準操作。其他可行的方式還包括優(yōu)化模型能效、重復使用或重新定位預訓練的AI模型以及采用“綠色編碼”等。隨著可再生能源與AI的進一步融合,整個能源行業(yè)的創(chuàng)新有望得到進一步推動。AI將能夠更準確地預測能源需求,實時優(yōu)化電網(wǎng)運行,并提高可再生能源的效率。AI還將能夠優(yōu)化電能儲存解決方案的電池性能和壽命。這些都將極大地提高能源系統(tǒng)的效率和可持續(xù)性。

創(chuàng)新技術與生態(tài)合作應對芯片設計與軟件開發(fā)的復雜性

隨著傳統(tǒng)芯片設計和制造難度的加劇,行業(yè)正在重新思考設計模式,芯粒(chiplet)技術成為突破摩爾定律瓶頸的重要解決方案。芯粒通過模塊化設計實現(xiàn)性能和成本優(yōu)化,為不同市場提供了高度差異化的產(chǎn)品選擇。目前,芯粒技術已經(jīng)能夠有效應對特定市場需求和挑戰(zhàn),并預計在未來幾年持續(xù)發(fā)展。比如在汽車市場,芯粒可幫助企業(yè)在芯片開發(fā)過程中實現(xiàn)車規(guī)級認證,同時通過不同的計算組件,幫助擴大芯片解決方案的規(guī)模并實現(xiàn)差異化。與此同時,行業(yè)也將對摩爾定律進行“重新校準”,比如在芯片設計過程中,不再僅僅將性能作為關鍵指標,而是將每瓦性能、單位面積性能、單位功耗性能和總體擁有成本作為核心指標。隨著科技行業(yè)大規(guī)模地朝著更高效的 AI 工作負載計算發(fā)展,這些指標將在相關領域變得更加重要。

為借助芯片解決方案實現(xiàn)真正的商業(yè)差異化,企業(yè)不斷地追求更加專用化的芯片。這也反應在計算子系統(tǒng)(CSS)的日益普及,這些核心計算組件使得不同規(guī)模的公司能夠?qū)ζ浣鉀Q方案進行差異化和個性化定制,每個解決方案都經(jīng)過配置,以執(zhí)行或支持特定的計算任務或?qū)I(yè)功能。

此外,生態(tài)系統(tǒng)的深度合作正成為應對芯片與軟件復雜性的關鍵。顯然,復雜性的增加使得沒有任何一家公司能獨自包攬芯片和軟件設計、開發(fā)與集成的所有環(huán)節(jié)。正因如此,生態(tài)系統(tǒng)圍繞芯片和軟件所開展的緊密合作至關重要。此類合作能為各類規(guī)模的不同公司提供特有的機會,使各公司能夠根據(jù)自身的核心競爭力提供不同的計算組件和解決方案。這對汽車行業(yè)尤為重要,從芯片供應商、一級供應商到軟件供應商、整車廠,通過將整個供應鏈匯集在一起,分享各自的專業(yè)知識、技術和產(chǎn)品,以定義AI驅(qū)動的軟件定義汽車(SDV)的未來,讓最終用戶能夠享受到AI的真正潛力。同時,虛擬原型技術的日益普及,為汽車行業(yè)芯片和軟件開發(fā)流程帶來革新。虛擬原型加速了芯片和軟件開發(fā),使公司能夠在物理芯片準備就緒之前就著手開發(fā)和測試軟件。在汽車行業(yè),Arm的虛擬平臺推出后,汽車開發(fā)周期可縮短多達兩年。2025年,在芯片和軟件開發(fā)流程持續(xù)轉(zhuǎn)型的浪潮中,Arm預計將有更多公司推出自己的虛擬平臺。在節(jié)省時間和成本的同時,讓開發(fā)者有更多的時間利用軟件解決方案來提升性能。

智能終端市場熱度持續(xù)

科技行業(yè)正在向設備小型化與智能化的方向快速演進。高能效和輕量化技術的結(jié)合,使AR智能眼鏡等可穿戴設備變得更輕、更小巧、更時尚。此外,小巧的新語言模型正在提升這些小型設備的AI體驗,使設備的沉浸感更強,互動性更好。在2025年,高能效的輕量化硬件將與小型AI模型加速結(jié)合,推動更小巧、功能更強大的消費電子設備的發(fā)展。

盡管如此,Arm預計智能手機仍將是未來數(shù)十年的主導性消費電子設備。隨著Armv9在主流智能手機中的廣泛應用,預計2025年新發(fā)布的旗艦智能手機將擁有更強的算力和更好的應用體驗,這將進一步鞏固智能手機作為首選設備的地位。與此同時,消費者會根據(jù)不同需求使用不同的設備,從生產(chǎn)力工具的角度來說,筆記本電腦依然會是首選設備。

在2024年,Windows on Arm(WoA)生態(tài)系統(tǒng)實現(xiàn)了強勁的發(fā)展,主流應用已紛紛推出Arm原生版本。最近的一個例子是Google Drive,其于2024年底推出了Arm原生版本。Arm預計2025年WoA的發(fā)展勢頭將進一步保持,且隨著對用戶日常體驗至關重要的Arm原生應用實現(xiàn)進一步的性能提升,WoA 對開發(fā)者和消費者的吸引力將不斷增強。

結(jié)語

展望未來,AI和芯片技術將繼續(xù)深度融合,為人類社會帶來更多驚喜和變革。我們將共同見證更智能的設備、更便捷的應用和更美好的生活。

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lixiangjing

算力豹主編

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