從邊緣推理到異構運算 看AI的全方位進化

AI示意圖。圖／聯合報系資料照片

【作者： 王岫晨】

2025年，AI市場將持續高速發展，涵蓋從生成式AI、邊緣AI到工業自動化等多元應用領域。隨着運算需求的增加，邊緣運算的重要性日益凸顯，企業對低延遲、高效率的解決方案需求持續攀升，促使AI技術向終端設備深入滲透。

應對高性能運算挑戰

針對2025年的整體AI發展態勢，Arm認爲半導體產業將逐漸採用AI輔助晶片設計工具，以應對晶片設計日益增長的複雜性和市場需求。AI在佈局規劃、配電和時序收斂等方面展現了強大的優化能力，不僅能夠提升晶片性能，還能顯著縮短晶片開發週期。這一技術的普及，爲中小型企業開啓了進入專用晶片市場的大門，使其能夠更具競爭力地開發創新產品。

儘管AI無法取代人類工程師，但它正逐漸成爲應對現代晶片設計挑戰的重要工具，尤其是在高能效AI加速器與邊緣設備設計領域的應用。AI輔助設計工具通過協助處理龐大的數據分析和決策任務，讓工程師專注於創新設計，從而推動整體生產力的提升。

在全球市場中，如何平衡日益增長的運算需求與能源消耗，成爲政府、產業及社會重點關注事項。據統計，全球數據中心每年耗電量達460太瓦時（TWh），相當於德國全國的用電量。因此，企業無不積極尋找不降低性能並能有效減少能源消耗的方法。

實現高性能、高能效AI的關鍵在於硬體與軟體的協同設計。從硬體層面來看，底層處理器技術和CPU架構的持續改進，將爲AI運算提供更高效的處理能力。同時，專用硬體的設計也在針對密集型AI工作負載進行優化，包括網路、儲存、安全以及數據管理等多個層面。

此外，創新的軟體解決方案也在推動AI應用的高效運行。這些軟體通過智能優化AI工作負載，使其在資源消耗減少的情況下，仍能保持甚至提高性能。硬體和軟體的雙向協同，將進一步提升數據中心的運營效率，減輕能源壓力，爲AI時代的可持續發展奠定基礎。

AI 技術全方位進化

隨着AI技術的發展，Arm的觀點認爲2024年和未來數年將迎來AI推理、邊緣運算及智能應用的多方位突破，進一步推動AI在各領域的廣泛應用和可持續發展。

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