什麼是 AI 處理器與 AI 晶片？
現今的技術人員擁有各種 AI 處理器選項，包括傳統 CPU 與 AI 加速器技術。由於 AI 工作負載的要求獨一無二，AI 處理器無論在任何 AI 解決方案架構中都扮演至關重要的角色。因此，選擇 AI 處理器無非是一項關鍵的決策，可讓您實現 AI 應用所需的速度、效率和可擴充性。
AI 晶片在因應不斷演變的 AI 處理需求方面也扮演著關鍵角色。這個市場類別是相對近期且仍在不斷成熟的產業，包括應用於 AI 工作負載的圖形處理器（GPU）或可現場程式化的閘道陣列（FPGA）等通用裝置，以及專門打造的 AI 技術，包括張量處理器（TPU）與神經處理器（NPU）。在許多情況下，AI 處理器可以在處理器晶片上包含其他 AI 晶片（例如 GPU 與 NPU），作為多晶片封裝的一部分。
雖然人們常認為 AI 工作負載需要獨立加速器或 AI 晶片（例如 GPU 或 FPGA），但現代的通用 CPU 在部署和訓練中自行處理複雜 AI 作業的能力日益增強。現今的 CPU 包括邊緣、資料中心、雲端和用戶端，包含整合式 AI 最佳化與加速器，可提升 AI 效能並協助將效率與擴充性發揮到極致。
AI 處理器與 AI 晶片的使用案例
取決於 AI 處理器和 AI 晶片的部署配置會因使用案例而有所不同。
大型語言模型（LLM）
通用架構可以整合專門打造的 AI 處理器和晶片，支援 LLM 快速準確的 GenAI。高度平行的實施可支援數十億個參數，同時維持回應迅速的使用者體驗。
自動駕駛車輛
自駕車將仰賴於在單一晶片上擁有更多內建 AI 加速器功能的 AI 處理器。車載電腦既有實體空間限制，又需要支援 AI、駕駛控制、安全系統和娛樂應用程式。
邊緣運算與物聯網
邊緣 AI 裝置存在尺寸與散熱的限制，可能無法容納 GPU。反之，AI 處理器本身可協助降低物料清單（BOM）成本，對多裝置部署而言更是如此。
機器人技術
AI 處理器與 AI 晶片配合使用，有助於實現機器人系統的多功能性，將自動化和安全性與人機介面（HMI）結合。
高效能運算 (HPC)
在學術研究或先進分析中，大量 AI 處理器和 AI 晶片運用網路結構串連，藉此大規模解決極其複雜的問題。
用戶端運算
AI 處理器在人們日常使用的電腦上推動了終端使用者的 AI 體驗。AI 在增強使用者的日常工作體驗和提升生產力方面，扮演著愈來愈重要的角色。
AI 處理器與 AI 晶片的助益
相較於未配備 AI 的通用處理器，AI 處理器提供大幅提升的 AI 效能。AI 處理器的特定助益因不同技術類型而異。
例如，選擇將 AI 最佳化的 CPU 產品用作獨立 AI 處理器，處理複雜度較低的任務，通常無須引進額外硬體即可達到所需的效能。選擇 GPU 或專門打造的 AI 晶片和 AI 加速器（部署在與 CPU 一起使用的平行運算模型中），即可提升 AI 效能，滿足高複雜度工作負載的需求。在效率與靈活性至關重要的邊緣領域，或希望從 CPU 卸載特定功能時，FPGA 可能是理想的 AI 晶片選項。為您的工作負載需求找到合適的處理器，是發揮最大效益的關鍵。
整體而言，根據您的目標選擇合適的 AI 處理器或 AI 晶片和處理器的組合，能帶來的核心效益涵蓋效能、擴充性、成本效益與能源效率等領域。您也需要根據以下因素評估選項，例如從開發的角度看待採用情況、重視穩定設計領域的市場壽命，以及在 AI 使用案例中扮演關鍵角色的 I/O 支援與連線能力選項等。
AI 處理器與 AI 晶片解決方案
為了協助您根據技術與業務需求選擇合適的 AI 處理器解決方案，請問自己以下幾個重點問題：
- 我的 AI 處理器在資料準備與訓練的過程中，需要處理多少參數？
- 推斷/部署需要什麼樣的延遲與輸送量要求？
- 我必須在邊緣考慮什麼樣的功率、空間與環境要求？
- 我期望實現什麼樣的規模？
對於那些想要利用 AI 的力量，同時採取精益高效的方法的人來說，CPU（尤其是具有整合式 AI 功能的 CPU）會是一個絕佳的選擇。複雜度高的工作負載會帶來額外硬體的需求，但許多較簡單的 AI 工作可在搭載整合式 AI 加速器的獨立 CPU 架構上執行。
只要選擇得宜，處理器就能協助解決許多與 AI 相關的業務與技術問題，包括能降低總體擁有成本，協助 AI 創新帶來理想的投資報酬。
總而言之，可用來支援 AI 計畫的 AI 處理器解決方案整體格局包括：
- 利用整合式 AI 加速與最佳化的 CPU。
- 獨立 AI 晶片與 AI 加速器，包括 GPU 與 FPGA。
- 專門打造的 AI 晶片與 AI 加速器，包括 NPU 與 TPU。
為了獲得靈感，瞭解 AI 能如何影響貴組織，不妨探索各行各業的 AI 使用案例。
