第1章 大模型浪潮下，AI芯片的需求與挑戰

在當今的數字化時代，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已經成為推動科技進步和社會變革的重要力量。從自動駕駛汽車到自動生成文本、圖像和視頻，從機器翻譯到智能醫療診斷，AI正在滲透各個領域，并為人們的工作和生活帶來了巨大的改變和便利。

然而，實現功能強大的AI系統并非易事。當前基于深度學習算法的AI，其核心是處理和分析大規模的數據，以從中提取有用的信息和模式。這就需要龐大而高效的計算資源來支持復雜的算法和模型。因此，作為基本組件的AI芯片受到了廣泛關注。一些大公司正在推動AI芯片市場的高速發展，而大量科研機構和新創公司也紛紛投入資金和人力研發新的AI芯片。

當前主流的AI芯片也被稱為深度學習AI加速器、AI引擎或神經網絡處理器，是專門面向AI任務設計和優化的集成電路產品，以運行深度學習算法和模型為主要目標。它們采用馮·諾依曼體系結構，將存儲和計算分離，用于圖像識別、語音識別等判別式AI場景和文本、圖像、視頻等生成式AI場景。與傳統的通用計算芯片——中央處理器（Central Processing Unit，CPU）相比，這些AI芯片針對目標領域具有更高的計算性能（就AI任務而言）、更低的功耗和更好的并行處理能力。這使得它們能夠在更短的時間內處理更多的數據，從而完成更復雜的AI任務。

AI芯片的設計和制造涉及多個領域的知識，包括計算機體系結構、芯片設計、材料科學等。近年來，全球許多科技巨頭和研究機構競相推出自己的AI芯片產品，并在AI領域取得重要突破。例如，除了英偉達公司的GPU仍然一騎絕塵，谷歌的TPU和其他公司推出的智能處理器（Intelligence Processing Unit，IPU）、數據處理器（Data Processing Unit，DPU）等，都成為AI芯片領域的重要代表和AI芯片市場的參與者。

AI芯片的出現推動了AI技術的進步，使得AI在各個領域得到了更加廣泛的應用。在文本和圖像生成、自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）、圖像識別、語音識別、機器學習等任務中，AI芯片能夠在很大程度上滿足需求，使AI在某些場景下的處理能力甚至超過人類。它也使半導體芯片技術的發展大幅加速，因為當前AI日新月異的發展對芯片性能要求極高，只有采用最前沿的芯片設計和制造工藝才能滿足需求。

本書將著重探討近年來AI算法、芯片架構、芯片工藝、芯片材料等方面的發展狀況，AI芯片的新應用領域與場景，以及它們在應用中的性能特點和優勢。

雖然AI芯片已經出現多年，但是與傳統芯片相比，它仍然屬于新生事物。生成式AI熱潮的興起，對AI芯片的性能和能效提出了更高的要求，同時也顯露出目前AI芯片的不足之處。如果AI模型的規模及其對算力的要求無止境地發展下去，將會對生態環境、自然資源造成嚴重影響，這樣的發展是不可持續的。

因此，我們在為當前AI取得突破性進展感到歡欣鼓舞的同時，必須認真思考其未來的發展前景和技術方向，不僅要考慮未來3～5年的短期發展，還要考慮10年之后的長期發展。雖然有些新的思路屬于基礎研究范疇，剛剛萌芽，但經過長期的精心栽培，很可能在未來成為產業界的一棵大樹，并誕生累累碩果。本書將和讀者一起，對這些潛在的發展前景作比較深入的探索。

下面讓我們開始這段旅程，一起探索AI芯片的無限潛力吧！