云端AI芯片主要用于AI的训练场景，算力是其核心衡量指标之一。Al开发平台供应商为了适应Al训练中需要运用的应用和算法，需要研发特定域架构（DSA）芯片，以进行架构创新，达到芯片性能优化的目标。以华为异腾芯片为例，华为通过达芬奇架构提升Al 芯片的运算能力。其中，计算单元作为其三大组成部分之一（计算、存储和控制），可执行标量、向量和矩阵三种运算。而华为对达芬奇架构中的矩阵运算进行了深度优化并定制相应的矩阵计算单元支持高吞吐量的矩阵处理，具体体现为异腾芯片可用一条指令完成两个16*16矩阵的相乘运算。

为解决现存的内存存取速度严重滞后于处理器的计算速度的问题，新的完全可编程、可重构架构（CGRA）芯片、内存计算芯片，以及具有高存储带宽的全新处理器架构IPU或将引入AI芯片底层生态。

此外，芯片编程方法和软件架构设计也将成为AI芯片创新中的重要环节。例如NVIDIA借助其推出的CUDA框架，大幅降低其GPU的编程难度，让GPU在Al加速中得到了广泛应用。未来，将有更多的Al处理器提供多层软件栈与开发工具链，帮助开发者更有效地使用底层硬件资源，提升开发效率，并通过软件的多样性减轻专用芯片灵活性低的缺陷。

来源：头豹研究院

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