芝能智芯出品
人工智能（AI）推理模型的应用需求日益增多，推动着企业从硬件和软件两个层面不断创新，以期实现高效、低能耗的计算性能。无论是在自动驾驶、医疗成像，还是金融分析等领域，AI模型的运行效率和精度都至关重要。
然而，通用硬件的计算性能和能效往往难以满足日益复杂的AI任务需求。为此，行业正在积极探索面向特定模型的硬件和软件定制化方案，以提高性能、优化能耗，并克服成本和开发周期带来的挑战。
芯片制造商在AI加速器和系统级芯片（SoC）方面取得了诸多进展。AI模型的架构设计也在不断演化，从早期的循环神经网络（RNN）到如今广泛应用的Transformer模型，再到新兴的状态空间模型（SSM），均在性能和效率方面进行了优化。
本文将从硬件定制和AI模型简化两个角度，探讨如何更高效地运行AI模型，同时分析其各自的优缺点及实现路径。
Part 1
硬件定制化：提升性能与能效
针对特定AI模型进行硬件定制化设计，往往能显著提升性能并降低能耗。
与通用硬件不同，专用硬件能够针对模型的特点进行深度优化，这不仅提高了处理效率，也避免了不必要的功耗浪费。例如，借助小芯片（chiplet）技术，硬件开发商能够在降低非经常性工程（NRE）成本的前提下缩短开发周期，从而为特定应用场景提供专属硬件支持。
定制化硬件方案并非没有局限。
● 首先，不同的AI模型在架构、计算需求和内存分配上差异明显，这导致针对不同模型的硬件定制化需要投入大量资源。
● 其次，随着模型规模的扩大，硬件资源的优化需求也随之增加。
例如，AI模型的计算复杂度呈现指数增长，特别是在运行具有数千亿参数的大型语言模型（LLM）时，这种资源消耗尤为显著。因此，如何在性能和功耗之间实现平衡，成为硬件设计中的关键问题。
硬件与软件的协同优化也是实现高效AI计算的必经之路。
在定制化硬件方案中，模型的架构设计与底层硬件的适配性至关重要。通过硬件设计师与软件开发团队的紧密合作，模型能够更好地与目标硬件匹配，以实现最大化性能。
这种协作流程不仅提升了系统效率，也在一定程度上降低了成本和能耗。硬件设计者通过反馈模型在硬件运行中的瓶颈，有针对性地调整硬件功能，以确保最终方案的高效性。
Part 2
AI模型的简化与优化：
RNN、Transformer与SSM的抉择
为了适应资源受限的硬件平台，AI模型的简化和优化显得尤为重要。在不同的AI模型中，Transformer、RNN和状态空间模型（SSM）各有优缺点，适合不同的应用场景。
传统的RNN因其能够保存序列信息，适用于时间序列数据处理。然而，RNN存在“梯度消失”问题，难以在较长序列中保持性能。
为了解决这一问题，长短期记忆（LSTM）网络应运而生，通过引入记忆单元增强了对长序列数据的处理能力。
相比之下，Transformer模型在处理长序列时更为高效。它采用“注意力机制”，使得模型可以并行化处理序列数据，从而在大型语言模型（LLM）中得到了广泛应用。
然而，Transformer模型的计算复杂度较高，功耗随序列长度呈平方级增长，使得其在边缘计算等资源受限的场景中难以应用。
因此，如何平衡Transformer模型的高精度与能耗限制，成为了模型优化的关键。
在这种背景下，状态空间模型（SSM）逐渐进入人们视野。SSM与RNN相似，具有保存状态的能力，但其计算复杂度仅呈线性增长，因而在长序列处理上更加节能。
在边缘计算场景中，SSM的优势尤为明显，因为它既具备低功耗特性，又能保证处理精度。然而，SSM在序列追踪方面的局限性仍然存在，实验显示其对长序列的复制能力较差，且在特定应用中需要大量数据才能实现相应精度。
因此，尽管SSM有望在未来取代部分Transformer任务，但其在主流应用中的采用仍需时间。
混合模型也开始崭露头角，将Transformer与线性RNN结合，以实现更高效的推理能力。这种架构能够在保持Transformer部分性能的基础上，利用RNN或SSM降低计算复杂度和功耗，达到节能目的。这种混合模型有望在资源受限的计算环境中得到广泛应用，特别是在边缘计算领域。
小结
从当前AI模型的硬件和软件优化方法来看，降低模型复杂度和硬件定制化都是提升性能的有效途径。
对于大型数据中心而言，Transformer和定制化硬件的结合是提升处理能力的主要方向；而在资源受限的边缘计算环境中，轻量级的SSM或混合模型则更具应用潜力。这种因地制宜的优化策略，有助于AI技术在多样化的场景中实现更高效的部署。
