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从边缘推理到异构运算 看AI的全方位进化
AI更加个性化

【作者: 王岫晨】2025年02月10日 星期一

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2025年,AI市场将持续高速发展,涵盖从生成式AI、边缘AI到工业自动化等多元应用领域。随着运算需求的增加,边缘运算的重要性日益凸显,企业对低延迟、高效率的解决方案需求持续攀升,促使AI技术向终端设备深入渗透。


应对高性能运算挑战

针对2025年的整体AI发展态势,Arm认为半导体产业将逐渐采用AI辅助晶片设计工具,以应对晶片设计日益增长的复杂性和市场需求。AI在布局规划、配电和时序收敛等方面展现了强大的优化能力,不仅能够提升晶片性能,还能显着缩短晶片开发周期。这一技术的普及,为中小型企业开启了进入专用晶片市场的大门,使其能够更具竞争力地开发创新产品。


尽管AI无法取代人类工程师,但它正逐渐成为应对现代晶片设计挑战的重要工具,尤其是在高能效AI加速器与边缘设备设计领域的应用。AI辅助设计工具通过协助处理庞大的数据分析和决策任务,让工程师专注於创新设计,从而推动整体生产力的提升。


在全球市场中,如何平衡日益增长的运算需求与能源消耗,成为政府、产业及社会重点关注事项。据统计,全球数据中心每年耗电量达460太瓦时(TWh),相当於德国全国的用电量。因此,企业无不积极寻找不降低性能并能有效减少能源消耗的方法。


实现高性能、高能效AI的关键在於硬体与软体的协同设计。从硬体层面来看,底层处理器技术和CPU架构的持续改进,将为AI运算提供更高效的处理能力。同时,专用硬体的设计也在针对密集型AI工作负载进行优化,包括网路、储存、安全以及数据管理等多个层面。


此外,创新的软体解决方案也在推动AI应用的高效运行。这些软体通过智能优化AI工作负载,使其在资源消耗减少的情况下,仍能保持甚至提高性能。硬体和软体的双向协同,将进一步提升数据中心的运营效率,减轻能源压力,为AI时代的可持续发展奠定基础。


AI 技术全方位进化

随着AI技术的发展,Arm的观点认为2024年和未来数年将迎来AI推理、边缘运算及智能应用的多方位突破,进一步推动AI在各领域的广泛应用和可持续发展。


AI推理持续增长

AI推理技术正在快速增长,特别是在文本生成和摘要等日常应用领域。随着更多支援AI的设备和服务问世,智慧手机和笔记型电脑如今可完成多数推理任务,带来更快、更安全的用户体验。为支撑这一发展,设备需要更高效的处理能力、更低延迟和更隹的电源管理能力。例如Armv9架构的SVE2和SME2功能正是实现高效AI推理的关键。


边缘AI与去中心化趋势

边缘AI日渐重要。未来更多AI任务将直接在边缘设备上运行,减少对大型数据中心的依赖,不仅节省成本与电力,还提升了隐私与安全性。此外,复杂的混合AI架构将边缘与云端任务分工协作。边缘设备执行即时检测,云端负责深度分析,这种模式对智慧城市和工业物联网等市场尤为重要。


小型语言模型(SLM)的快速发展也是边缘AI的关键推动力。Llama、Gemma和Phi3等更紧凑的模型,能够在资源有限的设备上运行,实现更高效能和更强隐私保护。SLM将成为语言交互、图像处理和本地化决策的主力,进一步促进去中心化AI的普及。


异构运算与多模态AI的协同发展


图一 : 异构运算成为AI时代的核心趋势。
图一 : 异构运算成为AI时代的核心趋势。

异构运算成为AI时代的核心趋势。单一硬体无法满足所有AI工作负载需求,CPU与AI加速器的协同至关重要。例如,NVIDIA的Grace Blackwell超级晶片将基於Arm Neoverse架构的Grace CPU与Blackwell GPU相结合,实现了更灵活的AI运算能力。这类异构运算架构将在2025年迎来更广泛的应用。


另一方面,多模态AI模型的兴起也将带来更接近人类感知的能力。这些模型结合文本、图像、音讯和感测器数据,能更全面地理解场景,开启了AI在视觉、听觉和行为分析方面的新时代。


智能应用与AI代理的未来

AI应用正变得更智慧、更个人化。从智能助理到个人医生,未来的应用程式将主动为用户提供建议,满足个性化需求。与此同时,AI代理的广泛使用正在改变产业格局,从客服支援到编码助理,各领域将受益於AI的高效协作能力。


AI技术的全面进化不仅推动了运算能力与应用层面的突破,也加速了隐私与安全的创新需求,为未来智能化社会奠定了基石。



图二 : 未来更多AI任务将直接在边缘设备上运行。
图二 : 未来更多AI任务将直接在边缘设备上运行。

结语

AI的快速进化,正在深刻改变我们的生活方式与产业结构。从边缘推理的广泛部署,到异构运算架构的强大整合,再到多模态AI模型的全面感知能力,这些突破不仅让AI变得更加高效,也让其应用范畴更加多元化。同时,小型语言模型(SLM)的发展,推动了去中心化AI的普及,特别是在智慧城市和工业物联网等市场,带来更智慧、更本地化的决策支持。


然而,随着AI推动运算需求指数级增长,电力消耗、隐私与安全等挑战也日益突出。业界正在透过创新硬体与软体协同设计,实现高性能与高能效的平衡,并在边缘与云端之间灵活分配AI负载,以应对不同场景的需求。


未来,AI将更加个性化,从被动响应工具演变为主动建议的智慧助手,甚至在多领域成为人类的工作与生活夥伴。随着AI代理的应用拓展及更强大的隐私保护措施落实,AI正迈向更加互联与智慧的发展阶段,为社会与产业带来深远影响。只有在技术创新与伦理规范同步推进的基础上,AI才能真正释放其潜力,为全球创造更加可持续的未来。


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