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卖铲子相比蜂拥去淘金，永远是更好的选择。

在大模型风靡全球、蕴含极大商业价值的今天，「先进铲子」之间的竞赛，正趋向白热化。

如今的AI计算加速芯片眼花缭乱。GPU、NPU、TPU、VPU，新概念层出不穷，手机 SoC、PC 处理器、车端智驾和座舱芯片、高性能 AI 计算大规模服务器集群，AI 计算加速几乎无处不在。

然而万变不离其宗，按计算的通用性，AI 计算大概可以分为 CPU、GPU、FPGA、和 ASIC（NPU/TPU），按使用场景，可以分为训练芯片、云端推理芯片和边缘侧的推理芯片。我们知道 CPU 遵循传统的存储-控制-运算的冯·诺依曼架构，核心是存储程序/数据，串行顺序执行。

CPU 的架构需要大量的空间去放置高速缓存单元和控制单元，现代 CPU 在分支预测和乱序执行上的要求更高，不断新增的长指令集更进一步强化了复杂的逻辑控制单元，相比之下 CPU 计算单元只占据了很小的一部分。大规模并行计算方面，CPU 天然的效率很低，更适合处理复杂的逻辑控制和通用计算。

与 CPU 相比，GPU 80% 以上的晶体管面积都是计算核心，即 GPU 拥有非常多的用于数据并行处理的计算单元，可以高效运行物理计算、比特币挖矿算法等。GPU 还可以为两种，一种是主要搞图形渲染的，我们熟悉的 GPU（游戏）显卡；另一种是主要搞计算的，叫做 GPGPU，也叫通用计算图形处理器（科学计算），A100、H100 就是代表。GPGPU 芯片去掉了针对图形渲染的专用加速硬件单元，但保留了 SIMT（单指令多线程）架构和通用计算单元，计算的通用性更强，可以适用于多种算法，在很多前沿科学计算领域，GPGPU 是最佳选择。

FPGA 是一种半定制芯片，作为灵活可编程的硬件平台，同时具有较高的计算性能和可定制性，芯片硬件模块、电路设计更为灵活，但缺点是专用 AI 计算的效能比 ASIC 差一些。

ASIC 是一种为专门目的而设计的芯片（全定制），根据特定算法定制的芯片架构，算力强大，但专业性强缩减了其通用性，算法一旦改变，计算能力会大幅下降，需要重新定制。我们知道的 NPU、TPU 就是这种架构，都属于 ASIC 定制芯片。

CPU、GPU、NPU 架构区别如下图，CPU 最为均衡，可以处理多种类型的任务，各种组件比例适中；GPU 则减少了控制逻辑的存在但大量增加了 ALU 计算单元，提供给我们以高计算并行度；而 NPU 则是拥有大量 AI Core，这可以让我们高效完成针对性的 AI 计算任务。

GPU 相比 CPU 有更多的并行计算核心

ASIC 思想下的 AI 芯片作为一种专用处理器，通过在硬件层面优化深度学习算法所需的大矩阵乘法、张量运算、卷积运算等关键运算，可以显著加速 AI 应用的执行速度，降低功耗。与在通用 CPU 上用软件模拟这些运算相比，AI 芯片能带来数量级的性能提升。因此，AI 芯片已成为如今大模型训练和推理的关键载体。

AI 专用处理器的发展最早可以追溯到 2015 年。2015 年 6 月，谷歌 I/O 开发者大会上推出第一代神经网络计算专用芯片 TPU，专门用于加速 TensorFlow 框架下的机器学习任务。区别于 GPU，谷歌 TPU 是一种 ASIC 芯片方案，一般来说 ASIC 芯片开发时间长、研发成本高，服务于专用计算，实现的下游任务较为固定和狭窄。此后，谷歌又陆续推出了多个 TPU 系列产品，不断优化其架构和性能。

尽管 AI 芯片的种类、实现的任务和部署形态多样且复杂，但其功能最终可以归结为两种：训练和推理。

在训练阶段，AI 芯片需要支持大规模的数据处理和复杂的模型训练。这需要芯片具有强大的并行计算能力、高带宽的存储器访问以及灵活的数据传输能力。NVIDIA 最新的 H100 GPU、华为昇腾 Ascend NPU、谷歌 TPU 等专门为 AI 训练设计的芯片，拥有超强的计算能力、超大显存和极高的带宽，能够处理海量数据，特别适合训练类似 GPT 等大语言模型。

在推理阶段，AI 芯片需要在功耗、成本和实时性等方面进行优化，以满足不同应用场景的需求。云端推理通常对性能和吞吐量要求较高，因此需要使用高性能的  AI 芯片，边缘和端侧推理对功耗和成本更加敏感，因此需要使用低功耗、低成本的 AI 芯片，如专门为桌面、移动和嵌入式设备设计的 NPU等。

英特尔最新的酷睿 Ultra 旗舰处理器，基于 x86 平台的异构AI计算，集成的 GPU 和 NPU 性能越来越高。高通和 MediaTek 最新的高端移动处理器，针对不同任务的 AI 计算加速，整个 SoC 微架构上，NPU 的重要性也越来越突出。

相较于训练芯片在云端成为某种“基础设施”，端侧的推理芯片则站在了 AI 应用的前沿。将训练好的模型为现实世界提供智能服务，特别是目前已经成为“个人信息Hub”的手机终端，某种意义上已经成为了普通人新生长出来的器官，当大模型与手机融合，不依赖网络和云端算力就能让手机具备大模型能力，AI Phone 的商业想象力巨大。

大模型推理正在向手机、PC、智能汽车等终端渗透。但是，在终端部署 AI 大模型时，仍面临着多模态模型压缩、存储与计算瓶颈、数据传输带宽限制、模型 always-on 设备功耗和发热、软硬件联合调优等多重挑战。特别是在手机端，芯片必须在保证高性能的同时，尽量降低功耗，这要求芯片设计在硬件架构和算法加速技术上进行优化，以提高计算效率并减少能源消耗。

以高通最新的骁龙旗舰芯片为例，“为了实现更快的 AI 推理性能，高通提升了所有（AI计算）加速器内核的吞吐量，还为标量和向量加速器增加了更多内核，满足增长的生成式AI运算需求，尤其是面向大语言模型(LLM)和大视觉模型(LVM)用例，以在处理过程中支持更长的上下文。至于大众关心的能耗，高通这次将每瓦特性能提高 45%。终端更加高效，不需要大量消耗电池续航。”

根据高通的官方描述：高通最新的旗舰移动芯片，骁龙 8 至尊版首次采用了一系列领先技术，包括第二代定制的高通 Oryon CPU、全新切片架构的高通 Adreno GPU 和增强的高通Hexagon NPU，能够为用户带来终端体验的全面革新。作为高通迄今为止最快的CPU，Oryon CPU 拥有 2 个主频高达 4.32GHz 的超级内核和 6 个主频 3.53GHz 的性能内核。其单核性能和多核性能相比前代均提升了 45%，浏览器性能提升了 62%，可为大量的多任务处理、飞速网页浏览和疾速游戏响应体验提供强大的性能和能效支持。同时，骁龙8至尊版还支持高达 10.7Gbps 速率的 LPDDR5X 内存，为用户带来更为丰富的终端侧 AI 使用体验。

基于全新的高通 Hexagon NPU，骁龙 8 至尊版首次支持终端侧个性化多模态 AI 助手，能够赋能规模更大且更加复杂的多模态生成式 AI 用例在终端侧高效运行。在处理器上，高通 Hexagon NPU 增加了额外内核，拥有 6 核向量处理器和 8 核标量处理器，能够进一步满足生成式 AI 运算不断增长的需求。

有了全新 Hexagon NPU 的支持，无论是在拍照时的智能识别与优化，还是游戏中的实时渲染与计算，骁龙 8 至尊版都能为用户提供强大的 AI 引擎支持，帮助用户能够随时随地开启灵感世界，创造无限可能。在影像处理能力上，通过 AI-ISP 和 Hexagon NPU 的深度融合，骁龙 8 至尊版可带来突破性的拍摄体验，让用户在拍照时得到更多的AI加持，其支持 4.3GP/s 像素处理能力，数据吞吐量相比上代提升了 33%，能够支持三个 4800 万像素图像传感器同时进行 30fps 视频拍摄。

骁龙 8 至尊版支持无限语义分割功能，可以对图像进行超过 250 层语义识别和分割，针对性优化图像中的每个细节。在无限语义分割基础上，骁龙 8 至尊版的实时皮肤和天空算法可以利用 Hexagon NPU 来识别光线条件并进行修图，即使在光线条件不足的情况下，也能拍出具有自然效果的皮肤和天空色调。

基于Hexagon NPU，骁龙8至尊版还支持实时 AI 补光技术，让用户即使在近乎黑暗的环境下，也能生动记录 4K 60fps 的视频。在视频通话或者直播时遇到背光情况，实时 AI 补光技术仿佛增加了一个虚拟的可移动光源，让用户时刻都能展现自己美好的一面。在强大算力的支持下，骁龙 8 至尊版还支持视频魔法擦除功能，用户可以直接在视频中选择需要擦除的对象将其消除，而无需将视频上传到云端。

此外，骁龙 8 至尊版还拥有 AI 宠物拍摄套件，能够清晰记录萌宠们“放飞自我”的调皮时刻，无论是快速奔跑还是嬉戏打闹，都能被精准捕捉。

在高通发布骁龙 8 之前，多年蝉联手机移动芯片市场份额第一的 MediaTek，也在最新的天玑 9400 旗舰芯集成 MediaTek 第八代 AI 处理器 NPU 890，在其支持下，天玑 9400 支持时域张量（Temporal Tensor）硬件加速技术、端侧高画质视频生成技术，赋能端侧运行 Stable Diffusion 的性能提升了 2 倍，不仅能够实现高分辨率生图，更支持端侧动图和视频生成，实现更多新玩法。

根据 MediaTek 官方描述：天玑 9400 拥有强悍的端侧多模态 AI 运算性能，处理能力高达 50 tokens/秒；运行各种主流大模型，平均功耗可节省 35%，为手机终端用户带来更智慧、更省电的 AI 智能体互动。随着大语言模型能力的提升，智能体多轮对话与复杂场景的判断需求越来越重要。天玑 9400 已能支持到至高 32K tokens 的文本长度，是上一代的 8 倍!

无论云端模型还是端侧大模型，本质是“一堆参数”。手机终端执行大模型推理的过程：用户输入文本（提示词，也即常说的 Prompt)编码转化为向量，内存加载参数，激活参数执行 AI 计算，输出向量解码。

接下来是 Decoding 阶段，这个阶段是一个自回归的过程，每次生成一个 token。具体来说，它会将上一时刻的输出 token 作为当前时刻的输入，然后计算下一时刻的 token。如果用户的输出数据很长，这个阶段就会运行很多次。Decoding 阶段的 Token 吞吐率，即常说的推理速度 XXToken/sec。

如何评价不同品牌的AI Phone 的大模型运行性能的优劣？运行同样参数尺寸（比如3B)的端侧模型，模型的“知识密度”相同的情况下，Prefill 阶段的首 Token 延迟，以及 Decoding 阶段 Token 生成速率是两个最直观的指标，它直接反馈一款AI Phone运行大模型是否流畅，用户体验感知最明显。当然 AI Phone 运行模型时的内存占用压缩，量化精度损失，AI Phone 运行的多模态模型和文本基座模型本身的性能和功能，模型层的优劣影响也是决定性的。一个高效压缩、功能全面、性能强悍、跨算力平台兼容性好的端侧模型，还没有公认的最强者。

目前，AI Phone 算力芯片支持的推理框架，适配优化支持的模型种类和数量，正在肉眼可见的增长和繁荣。端侧模型运行在不同终端，针对不同 ASIC 芯片 NPU 的兼容，进行 AI 计算硬件加速和调度优化的空间还非常大，这是一个涉及终端厂商、芯片厂商、模型厂商三方的生态构建。谁能提前布局，不辞辛劳更多做幕后看不到的“有用功”，大模型时代它一定获得市场的“加速”。