IP 博客 | 设计人工智能工厂：以智能 IP 释放创新潜能
本文翻译转载于：Cadence Blog
作者：Reela Samuel
AI 工厂是一种专门的计算基础设施，旨在通过监管包括数据摄取、训练、微调和大规模 AI 推理在内的完整 AI 生命周期，从数据中产生价值。其核心输出是“智能”，以“Token 吞吐量”衡量，为决策、自动化和创新 AI 解决方案的开发提供动力。今天，我们将探讨这些 IP 创新将如何助力打造未来的 AI 驱动计算系统。
传统上，计算系统严重依赖于基于 x86 架构的 CPU，并使用标准互联网协议进行连接以及传统的 DDR 内存模块。然而，随着 AI 工作负载的激增，我们正看到向异构架构的根本性转变。现代系统将 CPU 与 GPU、AI 处理器和数据处理单元 (DPU) 等加速器配对，并使用高带宽内存 (HBM) 或 GDDR 等先进内存技术以实现最佳性能。
这种硬件的多样化要求连接标准不断演进，包括 NVLink™、InfiniBand、CXL™ 和 Ultra Ethernet™，以满足 AI 应用的数据密集型需求。这些进步标志着计算范式已超越传统模式，增加了性能优化的连接和存储层，专门处理 AI 特定工作负载。
扩展 AI 工作负载带来了独特的计算障碍，例如“内存墙”问题——即每个 CPU 内核的内存带宽无法随着内核数量的增加而按比例扩展。这需要 HBM 等先进内存解决方案，使 AI 工厂能够满足高数据吞吐量需求。Cadence 在提供 HBM3、HBM4 以及 GDDR6 和 GDDR7 等尖端内存解决方案方面一直处于领先地位，在解决功耗和性能限制的同时，实现了高效的数据传输。此外，解耦（Disaggregation）也是关键，UCIe 等标准促进了模块化设计，减少了大规模片上系统 (SoC) 架构中的瓶颈。
网络可扩展性在 AI 工厂中同样至关重要。高速 SerDes 技术驱动了 Ultra Ethernet、UALink™ 和 PCI Express® (PCIe®) 7.0 等互连技术，这些技术对于 AI 系统内部的高效纵向扩展 (Scale-up) 和横向扩展 (Scale-out) 至关重要。这些 SerDes 解决方案的多功能性允许在同一硬件骨干上高效运行多种协议，为不同的部署需求提供灵活性。Cadence 在提供 SerDes 和 PHY IP 方面取得了重大进展，即使在最苛刻的操作条件和能效要求下也能提供卓越的系统性能，确保在极端环境下实现无差错运行。这些突破是下一代 AI 工厂中加速器、CPU 和存储实现无缝连接的基石。
从大型 AI 模型训练到小规模推理和排序，每种工作负载对计算、内存和网络维度都有独特的需求。为了优化这些多样化的要求，Cadence 提供了全面的 IP 组合，包括先进的 PHY、控制器和内存解决方案，旨在支持整个 AI 应用光谱。这一强大的生态系统使客户能够为高性能计算 (HPC) 和 AI 环境构建可扩展的解决方案，不断突破能力和效率的边界。
助力当今 AI 工厂的 IP 创新正在为 AI 和 HPC 的未来进步奠定基础。通过持续关注效率、可扩展性和性能，这些发展正使系统设计师和工程师能够应对日益复杂的 AI 工作负载。通过利用先进的内存架构、高性能互连和模块化 SoC 设计，下一代 AI 工厂有望在从自动驾驶系统到生成式 AI 应用的各个领域推动突破。
AI 计算的演进证明了 IP 创新在解决现代技术挑战中的重要性。像 Cadence 这样的机构处于这场变革的前沿，提供的专业知识和解决方案使 AI 工厂能够根据未来的需求进行动态扩展。随着我们不断推向技术极限，设计、芯片和软件之间的协作将始终是释放 AI 全部潜力的关键。请继续关注这些塑造智能计算未来的创新进展。
来源：Cadence楷登
