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本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自 semiengineering

边际东谈主工智能、GenAI 和下一代通讯正在给手机增多更多的职责负载，而手机照旧濒临着提供高性能和低功耗的压力。

逾越的智高手机供应商正在发奋跟上土产货化生成东谈主工智能、行径手机功能以及在手机和云之间来往迁徙更多数据的需求连续增长的狡计和功率需求。

除了面部识别和其他诞生内置应用等边际功能外，手机还必须顺应抓续更新的通讯条约、系统和应用方法。而且，它们需要一次充电就能完成统统这些操作，同期在用户手中或逼近脸部时仍能保抓清凉。

图 1：手机电路板，右上角表示片上系统 ( SoC ) ，包含 Arm CPU 和其他组件。起首：Arm

Imagination Technologies 家具不停、细分战术高档总监 Vitali Liouti 暗意："如果你不雅察任何高端手机建树，就会发现统统 SoC 都选用异构架构，它们由不同的模块构成，施行不同的功能，但又相互配合。从系统角度来看，每个迁徙 SoC 制造商都是这样作念的。他们以异构的神气看待系统，并从平台的角度（包括硬件和软件）进行考量。"

Cadence 硅片措置决议奇迹部 Tensilica DSP 家具不停和营销总监 Amol Borkar 暗意，由于 AI 网络的快速发展和 AI 模子需求的日益各种化，为迁徙市集遐想 SoC 变得越来越复杂。"与传统职责负载不同，AI 模子——尤其是大型讲话模子 ( LLM ) 和 Transformer 变体——在架构、大小和狡计需求方面连续发展。这为芯片遐想东谈主员创造了一个连续变化的方针，他们必须将对异日 AI 功能的提拔硬编码到硅片中，何况一朝制造出来就无法革新。由于需要提拔 AI 频谱的两头——大范畴基于云的模子，以及针对诞生推理优化的紧凑、高效的模子（如 TinyLlama），这一挑战进一步加重。这些较小的 LLM 关于在功率和内存甩手严格的迁徙和镶嵌式诞生上竣事智能功能至关进攻。"

除了记得 SoC 系统视角除外，AI 还在鼓动单个处理器非常分派任务的变革。

Synaptics 副总裁兼物联网和边际 AI 处理器总司理 John Weil 暗意："现时正在发生的最大变化盲从两个见地。Arm 生态系统和 RISC-V 中的 CPU 架构都在连续增强。东谈主们正在添加矢量数学单位块来加快基于 Transformer 的模子所需的各种数学函数。第二条旅途触及神经处理器增强，不错将其看作是 GPU，但专注于边际 AI 模子加快。这些主如若矢量数学单位，旨在加快模子内的各种操作数。如果你检察 Arm 张量算子集架构 ( TOSA ) 标准，就会发现其中存在各种种种的 AI 操作数，东谈主们正在编写加快例程，就像使用 Open GL 编写 GPU 不异。"

图 2：迁徙 SoC 遐想，其中 AI 加快器不错是另一个 GPU、NPU 或高端 ASIC。起首：Synopsys

曩昔几年，GPU 和 NPU 的遐想都在连续更新，以顺应新的用例。Imagination 的 Liouti 指出，GPU 频繁占据高端手机硅单方面积的 25% 傍边，而 NPU 的尺寸也连续增大，以承担多数的职责负载。"字据职责负载的不同，NPU 会占据主导地位，或者你必须将问题阐述到 NPU 的某些层和 GPU 的某些层。NPU 照旧成为统统低功耗应用不可或缺的一部分。关于任何需要永远在线的应用，NPU 都是最好采纳。此外，你仍然需要一个性能强硬的 CPU，因为它需要多数的开动职责以及不停。如果 CPU 性能欠安，那么 GPU 或 NPU 再大也没用。"

关节要点在于任何格局并行处理的能效，不论是图形处理、通用狡计照旧东谈主工智能专用狡计。"咱们一直在商量咱们的 ALU 引擎，并对其进行了透顶的再行遐想和调整，以竣事相当节能的数字运算，" Imagination 技艺瞻念察副总裁 Kristof Beets 暗意。"下一步是将更多 NPU 范围的技艺引入 GPU ——数据类型是更专用的处理活水线，以提供富有的性能。此外，咱们需要在统统这个词客户群中竣事可扩张性。咱们不成冷落开拓者社区，因为咱们如何让东谈主们访谒它？咱们如何确保一切开箱即用？然后，如何有用地优化和调整它们？"

总的来说，将东谈主工智能遐想到芯片中变得愈加容易。"五年多前，东谈主们会说，‘天哪，我外传东谈主工智能要来了。我不知谈该若何办。咱们甚而没罕见据科学家。我得雇一个数据科学家团队来措置这个问题吗？’也许十年前照实如斯。但现在实足不是这样了，"英飞凌物联网、消费电子和工业 MCU 高档副总裁 Steve Tateosian 说谈。说到开拓者方面，我领有一支由博士级 DSP 工程师构成的团队，专门细腻调试我的音频前端。现在，也许你还有几位——我甚而不会说是 AI 工程师，因为他们只是工程师——开拓工程师，他们知谈如何使用 AI 器具来创建这些模子。在曩昔 5 到 10 年里，器具也得到了显赫校正，其中包括工程师获取数据、标记数据、创建模子、测试模子以及优化模子以顺应末端诞生的开拓职责历程。很多最专科的学问都已融入这些器具中，因此更平庸的开拓东谈主员不错更搪塞地创建这些应用方法或模子。

一切都可视、无线和触觉

跟着东谈主工智能的连续发展，越来越倾向于视觉化的格局。这需要比传统文本格局更强硬的处理才略。

Ansys 家具营销总监 Marc Swinnen 暗意："曩昔，界面是狡计机或基于文本的。现在，一切都是视频或全图形界面，对狡计的条目更高。多数的狡计都用于不停视频的输入和输出——从屏幕输入，再通过 1080p 输出等等。"

此外，一切都是无线的，因此手机上的模拟内容也随之增多。"现在一部手机里大要有六根天线——这太荒诞了，"斯温宁说。"统统这些高频电信功能，从 Wi-Fi、5G、蓝牙到 AirDrop，都有各自的频率、各自的芯片和各自的天线。"

通讯行径的连续发展给 SoC 遐想东谈主员带来了进一步的挑战。

"最进攻的是竣事 AI 用例并鼓动 UFS 落地，加快标准的制定，" Synopsys 迁徙、汽车和消费 IP 家具不停施行总监兼 MIPI 定约主席 Hezi Saar 暗意。" MIPI 定约好像将其提前一年，因此这照实裁减了风险。东谈主们现在正在界说它。SoC 和 IP 供应商需要在标准制定的同期开拓他们的 IP。他们需要进行流片并赢得相宜部分标准的硅片，并为下一个标准作念野心，野心互操作性，并在咱们职责的同期野心构建生态系统。曩昔，情况并非如斯。标准曩昔有一定的演变频率。每两年就会有一个标准。可是一切都被压缩了，因为 AI 更多的是软件，它会影响硬件。硬件不是软件。"

图 3：智高手机中正在实施的用例，其中 LLM 或 AI 引擎需要在存储诞生上可用。起首：Synopsys

Saar 暗意："当你翻开树或然，该模子的大部分功能都需要在 DRAM 中找到我方，这意味着从 UFS 诞生到 SoC 的读取连气儿需要相当高效。这即是延伸。你不成按下按钮，问任何问题，然后恭候两秒钟。天然，还有更多方法不错作念到这极少。你不需要读取一起内容。你不错进行部分读取。但统统这些系统都在这里存储数据，我需要将其快速推送到 DRAM。我让 LLM 运行，比如说，一个片上加快器。但我需要将它连气儿到 DRAM 进行狡计，然后将其复返给用户，以便他们收听音频。在迁徙诞生中，它必须相当相当高效。功耗极其进攻。他们会减少传输。我会尽可能地将 UFS 诞生置于睡觉模式。我预测存储连气儿和 DRAM 连气儿都将络续相当快速地发展——比以前快得多。"

多模态模子和 GenAI 器具（举例 Stable Diffusion）的兴起进一步加重了复杂性，这些器具将文本、图像以及音频处理整合到长入的架构中。Cadence 的 Borkar 暗意："这些模子需要无邪高效的狡计结构，好像处理各种数据类型和施行模式。为了在不笃信性和 AI 快速发展眼前保抓韧性，AI 子系统的遐想必须兼顾异日发展。这频繁触及将可编程 IP 模块与 NPU 集成，使 SoC 好像在流片后顺应新的模子架构和职责负载。要提拔如斯平庸的 AI 用例，SoC 不仅需要强硬高效，还需要架构敏捷，这使得以 AI 为中心的芯片遐想成为迁徙狡计范围最具活力和挑战性的前沿范围之一。"

手机算法的另一个用例是笃信屏幕上什么是特地旨的触摸，什么不是，不论是"直板"手机照旧可折叠手机，由于其屏幕相当薄，可折叠手机濒临着额外的挑战。

Synaptics 家具营销总监 Sam Toba 暗意："当表示屏变薄时，顶层的触摸层必须离噪声很大的表示层更近。咱们必须处理来自单个像素的多数表示噪声。这关于相当相当薄的表示屏来说是一个问题。由于配景层相当薄，由于极板之间的距离越来越近，电容会变得更高。这是一个大问题，因为当你感应触摸时，它感应到的电容相当小，而配景电容又很大，因此在薄面板中，从如斯大的噪声（电容噪声）中识别有用的手指信号变得愈加费劲。"

这款超低功耗芯片需要判断哪些信号特地旨，然后才调叫醒主机 SoC。"如果主机必须检测触摸，那么只是为了寻找触摸信号就会消费多数电量，这意味着诞生必须一直处于运行现象。大多数触摸信号都必须被拒却。"

AI 功能和模子的土产货处理

手机中搭载着广阔 AI 应用，而且数目还在连续增多。Ansys 的 Swinnen 指出，只须有可能，处理就应该在手机上进行，这样只好精简的信息才会发送到云霄。举例，面部识别或相片裁剪等机器学习功能应该在围聚录像头的场所进行处理。

GenAI 模子（举例 ChatGPT 或代理 AI 助手）的推理央求也不错在土产货处理。Synopsys 的 Saar 指出，AI 模子照旧变得愈加高效和紧凑，因此不论它们是几兆字节、几千字节照旧几千兆字节，都不错存储在诞生上，具体取决于你商量的模子和诞生。

土产货诞生处理具有诸多上风。西门子数字工业软件措置决议网络各人 Ron Squiers 暗意："通过将 AI 硬件镶嵌这些迁徙诞生，他们不错在诞生里面进行大型讲话模子推理。无需将事务发送回云霄进行笼罩的推理，只需在边际端完成即可。这具有双重上风：更低的延伸、更好的及时反映、更好的闭环伺服限度，何况好像更好地保护在边际端土产货生成的数据阴私。"

其他东谈主也原意这极少。"你无谓把数据发送到云霄，是以功耗和本钱都会裁减，"英飞凌的 Tateosian 说谈。"一些边际 AI 应用不错在不增多连气儿本钱的情况下普及智能，或者不错减少连气儿数目。这意味着减少云连气儿，并裁减末端诞生的功耗。"

Imagination 的 Liouti 暗意，在超优化时间，遐想师需要将技艺债务降至最低，才调让手机进展更大的后劲和性能。"数据迁徙酿成了 78% 的功耗。咱们的主要海涵点是‘如何减少这种数据迁徙？’这不错在 GPU 层面竣事，这亦然咱们海涵的要点，但也不错在平台层面、SoC 层面竣事。咱们必须开拓极其先进的技艺来减少数据迁徙，而关于神经网络来说，这变得愈加复杂——尤其是关于大型神经网络，因为它们需要多数的数据。"

天然越来越多的诞生端 AI 处理正在发生，但由于电板和功率甩手，有些功能仍将在云霄运行。"你老是需要有所弃取，" Liouti 说谈。"这只是一段伟大旅程的源流，几年后情况将判然不同。咱们才刚刚触及外相。我合计 Transformer 是构建更盛大方针的基础模块。现时，咱们需要折柳炒作与推行。以现时在迁徙诞生上土产货运行的图像生成模子为例。推行情况是，它们的性能远不如你在电脑上使用 Midjourney 找到的模子。几年后情况将会发生改造。"

更强硬的 GPU 将成为措置决议的一部分。"在迁徙范围，咱们不错将额外的功耗疏忽诊治为更高的时钟频率和更高的性能，因为咱们不错保抓沟通的功耗和热预算，" Imagination 的 Beets 说谈。

关联词，英飞凌的 Tateosian 不雅察到，每次新版块发布之后，手机用户体验并莫得太大变化。"尽管这些诞生的性能和内存都普及了，但软件却在吞吃这些。"

论断     有几个关节趋势鼓动着迁徙 SoC 遐想的变革。

Ansys 的 Swinnen 暗意："模拟技艺的兴起、视频和东谈主工智能的繁茂发展，以及现时应用对高性能狡计 ( HPC ) 的需求，使得芯片需要具备强硬的狡计才略。这些要素鼓动着 SoC 的发展，但手机制造商受限于需要保抓低功耗和小尺寸的特色，而且与 NVIDIA 等 GPU 公司比拟，他们受到的经济要素制约更大。对他们来说，性能才是最进攻的，如果本钱稍稍高极少，那就接收吧。但关于手机芯片来说，本钱并非如斯。为了达到数百万的产量，必须保证本钱便宜。"

遐想东谈主员必须确保从硬件和软件两个角度来遐想 SoC。"健忘这极少的东谈主都会失败，" Imagination 的 Liouti 说谈。"当你商量讲话模子、层级结构和操作时，咱们必须商量到这极少。这听起来浅易，实则否则。骨子上体育游戏app平台，你必须找到运用硬件进行数学运算的最好方法，以确保你的措置决议处于逾越地位，因为咱们是在与巨头竞争。你必须进行软硬件协同遐想，而单凭别称工程师是无法完成的。这必须触及多个不同的学科，其中一些学科甚而完全不关连。"