AI算力演进：从CPU到专用芯片如何重塑计算基石

人工智能蓬勃昌盛地发展，促使了对计算能力的庞大需求被推动起来，这种用以支撑人工智能模型训练跟运行的计算能力，通常被称作AI算力。跟传统的通用计算不一样，AI算力，特别是针对深度学习任务的那种算力，它的核心特性在于对大规模并行浮点运算的极致要求。这种需求促使了专用硬件架构的演变发生，并且大幅度改变了计算资源的供给以及使用模式。

人工智能算力的硬件基础经历了好几代的更新换代，在早期的时候，人工智能所执行的任务主要依靠中央处理器也就是CPU来加以运算，却不知对CPU而言其设计的重点偏向于逻辑控制以及串行处理，所以很难又快又好地去处理深度学习所需要的大量矩阵以及张量运算，后来随着图形处理器，也就是GPU，因为它有着高度并行的结构，被引入到深度学习的这个领域当中，人工智能的算力才实现了首次跃升。例如，英伟达于2020年推出的A100 Core GPU，它的峰值浮点运算性能（FP16）乃每秒312万亿次（312 ），大规模模型的训练进程被其极大地加速了 。

为了去追求更高的能效比，以及具备专用性能，于是有更多的专用芯片被开发了出来。谷歌的张量处理单元，也就是TPU，是这当中的代表，它采用脉动阵列等架构，专门是为框架进行优化的，可以显著降低大规模训练的功耗，还有时间成本。另外，各类神经网络处理单元，也就是NPU，也被集成到移动设备以及边缘计算芯片中，其专注于在终端侧高效执行推理任务。根据行业分析机构于2024年所发布的报告，预估到2025年的时候，全球AI芯片（涵盖GPU、ASIC、FPGA等）的市场规模将会达到大约860亿美元，年复合增长率超过30% 。

获取海量算力的模式，以及使用海量算力的模式，是跟着硬件发展而进行演变的。在惯例方面，机构是通过自己建设数据中心，达成满足算力需求的目的，然而这其中涵盖着高昂的初期资本支出，有着漫长的采购部署周期，还有持续不断的运维成本。就比方说搭建一个拥有中等规模AI训练能力的数据中心，单单硬件采购成本就有可能达到数百万元人民币，部署周期一般超过3个月，并且需要配备专业的运维团队。数据表明，这种自建方案之下的算力资源平均利用率常常达不到40%，存在着明显的资源闲置情况。

面对上述的那些挑战，云计算跟算力服务模式出现和快速普及了。此模式把全球各处分散的异构算力资源（GPU、NPU、TPU等都包含）进行池化，借助智能调度平台，给用户提供弹性能伸缩的计算服务。用户能够按照实际任务需求，灵活去调用所需的算力资源，还按使用量来付费。比如，用户能够挑选按小时甚至于按秒来计费的“弹性即时算力”服务用以处理突发推理请求，也能够去租赁专属的物理服务器（裸金属）以实现数据安全合规或者极致性能的需求。这种模式可以把算力的部署时间从数月减缩至分钟级别，并且有效地把用户的固定成本转变为可变成本，防止了资源闲置的浪费。

“边缘计算”，在算力服务的部署架构方面，正演变为重要的补充，随着AI应用朝着实时性要求更为严苛的场景延伸，像自动驾驶、工业质检、实时内容审核这些，把计算任务统统上传至集中式云计算中心，或许会引发难以承受的网络延迟，边缘算力借助于在靠近数据产生源头的网络边缘部位部署计算节点，在就近的地方处理数据，能够大幅减少端到端的响应延迟 。一些处于领先地位的算力服务平台，构建起了覆盖范围广泛的边缘节点网络，可把AI推理服务的网络延迟控制在20毫秒以内，这对保障交互式AI应用的流畅体验而言极为关键重要。

今后AI算力的发展会朝着几个关键方向不断深入，首先是要力求达到性能与能效的极致状态。由于晶体管尺寸逐渐接近物理极限，借助芯片制程工艺来提高算力的难度有所增加；芯片架构的创新，像存算一体、光计算、量子计算辅助等，会成为突破算力限制的关键途径。其次是要实现算力使用在普惠化与绿色化方面的发展。通过对算力资源进行池化、优化调度以及创新商业模式，持续削减单位算力的使用成本，以使更多的中小企业和研究机构能够承担起前沿AI技术探索所需成本。与此同时，算力基础设施所存在的能耗问题愈发受到重视，运用像液冷此类的先进散热技术，将数据中心选址于那些可再生能源充裕的地区，这乃是行业达成可持续发展的关键举措。

首先是软硬件协同优化，以及标准化，这是最后要达成的。硬件算力能够高效释放，这是因为算法、框架、编译器等软件栈进行了深度适配，才得以实现。开源软件生态以及统一编程模型，像、这样的，有助于降低开发者于多样化算力硬件上的移植成本，进而促进算力资源充分利用 。

人工智能时代前行的核心驱动力是AI算力，它涵盖了从专用硬件不断创新之处，到算力供给模式朝着云化以及边缘化变革方向，再到对性能、能效还有易用性始终进行不懈探索之追求，在AI算力范畴内的技术演变以及生态搭建，正为各个行业的智能化转变提供稳固并且越发具有高效性的基础保障 。