主要观点总结
本文介绍了人工智能领域处理器设计的新趋势，包括异构计算架构的兴起、芯片封装技术的改进以及智能数据管理的策略。文章指出，随着大型语言模型和异构计算架构的发展，AI处理器正步入一个追求速度与效率最佳平衡的时代。新型AI处理器架构的出现，标志着AI计算领域正在走向一个更加均衡和高效的未来。
关键观点总结
关键观点1: 异构计算架构的兴起
随着AI应用的普及，异构计算架构的兴起使得AI处理器设计进入了一个新阶段。这种架构在一个系统中使用多种类型的处理器，各自专门处理不同类型的任务，可以显著提升系统的整体性能和能效。
关键观点2: 先进封装技术的应用
在Hot Chips 24会议上，多家公司展示了利用先进封装技术和多种计算单元的处理器设计。这些设计通过集成GPU、CPU、DPU等多种计算单元，能够更好地应对各种AI应用场景，尤其在数据密集型任务上表现突出。
关键观点3: 智能数据管理的策略
随着数据量和数据类型的不断增加，智能数据管理成为关键。IBM的Telum处理器和英特尔的Gaudi 3 AI加速器芯片等新型处理器架构设计，都在数据管理方面做出了重大改进，能够大幅提高数据处理效率。
关键观点4: 边缘计算的重要性
随着AI应用从云端向边缘扩展，边缘计算已成为异构架构的一个重要发展方向。新兴公司FuriosaAI开发的RNGD推理芯片和高通的Oryon SoC芯片等，都在边缘计算场景下实现了高效的AI推理。
关键观点5: AI处理器设计的未来趋势
未来的AI芯片将更倾向于通过更加智能和高效的设计，平衡性能和功耗之间的矛盾。这些改进对于可持续计算非常重要，因为AI模型的计算需求不断增加，而电网的能源供给并不总能跟上这样的增长速度。
文章预览
芝能智芯出品 当前的人工智能领域，处理器设计正逐渐从追求绝对性能转变为寻求速度与效率之间的最佳平衡。 这一趋势在最近的Hot Chips 2024会议上得到了充分体现，多个领先的芯片制造商展示了新颖的微架构设计和改进的芯片封装技术，以应对当今复杂的计算需求和能源效率挑战。 随着大型语言模型 （LLM） 的迅猛发展以及异构计算架构的崛起，AI处理器正步入一个全新的时代——一个不再依赖单一计算元素，而是多种计算单元协同工作的时代。 Part 1 异构架构与芯片封装的演进 异构计算架构的兴起，特别是在2.5D和3.5D封装技术上的应用，标志着AI处理器设计进入了一个新阶段。异构计算是指在一个系统中使用多种类型的处理器，各自专门处理不同类型的任务，这种架构可以显著提升系统的整体性能和能效。 在Hot Chips 24会议上，多家公司展示了
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