人工智慧AI晶片是專為AI演算法量身定製的晶片，透過大規模並行計算、降低計算精度、優化記憶體存取等技術，實現極高的運算能力、能效比和低延遲特性，大幅提升AI工作負載的性能表現。不僅可在資料中心推動算力指數級增長，更將走向邊緣計算、物聯網、自動駕駛等新興場景，成為推動人工智慧無處不在的關鍵動力。

AI晶片的優勢與效能

大規模並行計算是一種將計算任務分配給多個處理器同時進行的計算模式，其系統具有高吞吐量、高可擴展性和高可靠性等特點，使其成為資料中心、高性能計算領域的主流架構。同時利用降低計算精度技術，降低計算結果的精確度，以換取更高的計算速度和能效，也可有效降低人工智慧計算的功耗，使其更加適合在邊緣設備上部署。

優化記憶體存取提高人工智慧計算對記憶體的存取效率，其技術技術可以提高人工智慧計算的效率，降低計算成本。神經網路處理單元（NPU）或深度學習加速器（DLA）是專門用於深度學習運算的特殊積體電路，能高效執行大量乘加運算，大多數AI晶片屬於此類，適用於多種新模型變化，小型NPU用於推論，大型NPU則可用於桌機或雲端伺服器。 

AI晶片創新助力智慧監控與自動化發展

耐能智慧與國眾電腦合作推出AI視覺監控解決方案，利用KL630系列晶片提升生產自動化與管理效率。瑞昱則推出低功耗AI攝影機晶片RTS3916N，具高整合性和低功耗特性，適用於智慧監控。華碩、宏碁以及微星都已相繼推出搭配AI晶片的AI PC，著重在圖像、文字及程式生成等應用。

圖1:低功耗AI攝影機晶片

圖片來源: https://smaev.com.tw/news/1945/

AI晶片設計與製造的挑戰

AI晶片在設計和製造上均面臨重大挑戰，包括計算效能、能源效率、記憶體頻寬、軟硬體協同、製造成本和程式模型等方面。高計算能力伴隨高功耗，對移動設備等功耗敏感場景帶來挑戰，因此需要先進的製程工藝和低功耗設計。深度學習模型對記憶體頻寬要求高，需優化記憶體子系統設計，軟硬體需緊密協作，以便充分發揮晶片的AI加速能力。同時，大規模並行計算單元和記憶體增加製造成本。因此，AI運算需在新的程式模型和架構取得突破，才能支持不斷發展的AI應用需求。

封面圖片來源:
https://www.synopsys.com/blogs/chip-design/ai-accelerators-chip-design-eda-tools.html

參考資料來源: 1.https://gooptions.cc/ai%E6%99%B6%E7%89%87%E6%98%AF%E7%94%9A%E9%BA%BC%EF%BC%9F/

2.https://www.aili.com.tw/message2_detail/112.htm

https://www.youtube.com/watch?v=spYGtoUjp7Y&t=218s