低功耗大算力技术应运而生成为推动 AI 生态持续发展的关键力量

在当今数字化时代，人工智能(AI)技术正以前所未有的速度蓬勃发展，深刻改变着各个行业的面貌。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从医疗影像诊断到金融风险预测，AI 的应用场景日益广泛。然而，随着 AI 模型规模的不断扩大和应用复杂度的提升，对算力的需求也呈现出爆发式增长。与此同时，高算力带来的高功耗问题成为了制约 AI 进一步发展的瓶颈。在此背景下，低功耗大算力技术应运而生，成为推动 AI 生态持续发展的关键力量。

近年来，AI 模型的规模和复杂度呈指数级增长。以 GPT-4 为代表的大型语言模型，其参数量达到了万亿级别，对算力的需求极为庞大。传统的计算架构在处理如此大规模的计算任务时，不仅面临算力不足的问题，而且功耗极高。据统计，一些数据中心为了维持 AI 计算的运行，其电力消耗甚至超过了一些小型城市。这种高功耗不仅增加了运营成本，还对环境造成了巨大压力。因此，研发低功耗大算力技术迫在眉睫。

在硬件架构方面，众多企业和科研机构不断探索创新。例如，合肥君正推出的 AI 加速引擎(AIE)采用领域专用架构(DSA)，通过多核 CPU、NNA(神经网络加速器)、SIMD 指令集等组合，实现了 “三高三低” 优势：算力高(8T 算力)、利用率高(MAC 利用率提升 1 - 2 倍)、灵活性高;功耗低(加速功耗小于 0.5W)、外围成本低、带宽需求低(降低 35% - 85%)。相比传统 NPU，其推理速度提升 2 - 4 倍，RAM/ROM 消耗减少 50% - 70%。全志科技 V853 芯片通过模块化低功耗设计和系统级优化，实现每百 Gflops 算力仅需 20mW 的功耗表现，典型 AI 视觉方案整体能耗小于 500mW。

算法优化也是实现低功耗大算力的重要途径。模型压缩与量化技术通过剪枝、量化感知训练(QAT)等方法减少模型参数和计算复杂度。Magik 平台提供全流程开源代码支持典型网络优化，并集成量化工具，显著降低端侧部署的资源需求。动态调整与电源管理技术，如动态电压频率调整(DVFS)，华为通过动态调整芯片电压和频率，结合任务调度算法减少无效能耗;睡眠模式与智能调度则让设备在非活动期进入低功耗状态，并通过算法优先分配关键任务资源，苹果 M9 协处理器通过低功耗算法实现息屏唤醒功能。此外，高效算法设计采用自适应采样(仅在需要时处理数据)、对数系统(LNS)替代线性运算(减少位元活跃度)等技术，进一步降低计算负载。

低功耗大算力技术在实际应用中已经取得了显著成果。在智能视觉领域，君合科技的全栈式低功耗 AI 技术，包括 AI 硬件加速引擎 AIE 和全栈深度神经网络开发平台 Magik，通过 CPU 与 NPU 的同构设计，有效突破了端侧 AI 的算力瓶颈，实现了 2T 至 32T 的算力提升，在 8T 算力场景下，典型功耗小于 500mW，能耗比最低达到了 0.05W/T。在智慧零售场景中，通过低功耗 AI 技术，可以实现高效的物体检测和人脸识别，提升顾客体验和运营效率;在智能安防领域，在边缘设备上部署低功耗 AI 模型，能够实现实时视频分析和异常行为检测，提高安全监控的准确性和响应速度。

后摩智能研发的全新端边大模型 AI 芯片 —— 后摩漫界 ®M50，实现了 160TOPS@INT8、100TFLOPS@bFP16 的物理算力，搭配最大 48GB 内存与 153.6 GB/s 的超高带宽，典型功耗仅 10W，就能让 PC、智能语音设备、机器人等智能移动终端高效运行 1.5B 到 70B 参数的本地大模型，真正实现了 “高算力、低功耗、即插即用”，和传统架构相比，M50 的能效提升 5 - 10 倍，完美适配了端边设备 “算得快又吃得少” 的需求，可广泛应用于消费终端、智能办公、智能工业等多元领域。

江原科技与品高股份联合推出的搭载全国产江原 D10 加速卡的 “品原 AI 一体机” 系列，江原 D10 单卡集成 64GB 大显存，功耗仅 72W，就能支持 DeepSeek - R1 系列 1.5B 至 70B 全部 6 个蒸馏模型，8 卡即可实现满血量化版运行，以 “低功耗 + 高算力” 重新定义 AI 推理效率。依托江原 D10 加速卡，品原 AI 一体机在文本生成、图像识别等场景展现 “单机即集群” 的算力密度优势，成为千行百业落地 AI 的 “刚需级” 算力引擎。

低功耗大算力技术的发展为 AI 生态的繁荣带来了诸多积极影响。它降低了 AI 应用的门槛，使得更多企业和开发者能够参与到 AI 的创新应用中。无论是中小企业还是个人开发者，都能够以较低的成本获取强大的算力支持，推动 AI 技术在各个领域的快速普及。低功耗大算力技术提升了 AI 设备的性能和续航能力，改善了用户体验。在智能移动设备、物联网设备等领域，低功耗意味着设备可以更长时间运行，减少充电频率，同时高算力保证了设备能够快速响应用户指令，提供更加流畅的交互体验。这有助于加速 AI 与物联网、5G 等新兴技术的融合，创造出更多创新的应用场景，如智能家居、智能医疗监测、智能交通等，进一步拓展 AI 生态的边界。

低功耗大算力技术作为 AI 生态发展的新引擎，正引领着 AI 技术迈向新的高度。随着技术的不断创新和完善，我们有理由相信，AI 将在更多领域实现突破，为人类社会带来更加智能、便捷、高效的未来。