面向場景化應(yīng)用的AI硬件一體化解決方案

中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）05-0070-03

Abstract：ThecurrentAIhardware integrationdesign stillfaces challenges inmultiscenarioadaptation，model lightweighting，and scalability，and it is difficult to findthe optimal balance betweenreal-time requirements and response speed.This article aims to address this issue from three aspects，using scenario based model compression and optimization techniques to improve the performance of the model in resource constrained scenarios and adapt to scene requirements;Thecombination of customized hardware design and scenario based softwareand hardware colaboration enhances thecompatibilityand scalabilityof the system，thereby meeting the needsof multi scenario applications; Adopting hardware datasecurityand privacy protection technologies tailored to scene characteristics to ensure the security of data during localization processing and transmission.

Keywords：scenarization;AI hardware integration;solution

1 場景化應(yīng)用的AI硬件一體化價值

1.1針對場景需求提升智能化水平

AI硬件一體化的場景化應(yīng)用對智能化水平的提升產(chǎn)生了顯著影響。具體場景需求驅(qū)動著算法與硬件之間的深度集成，形成了多維度的智能響應(yīng)體系。通過嵌入式硬件加速器、專用集成電路及可編程邏輯器件，實現(xiàn)對深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的定制化優(yōu)化，可在關(guān)鍵節(jié)點實現(xiàn)高效推理與自適應(yīng)響應(yīng)[1]。智能化水平的提升需要模型在推理精度、計算延遲和資源占用之間達(dá)到動態(tài)平衡。此過程中，通過軟硬件協(xié)同設(shè)計使算法資源匹配特定硬件，實現(xiàn)從感知到?jīng)Q策的全面優(yōu)化。在安防監(jiān)控、無人駕駛和工業(yè)檢測等場景中，AI硬件一體化能夠快速響應(yīng)外界變化，通過實時監(jiān)測與分析支持決策，模型在復(fù)雜環(huán)境中以低延時獲取高準(zhǔn)確度結(jié)果，確保智能響應(yīng)的可靠性。

1.2降低場景特定的運維成本

AI硬件一體化在場景化應(yīng)用中顯著降低了系統(tǒng)的運維成本，通過硬件資源和AI算法的高度融合，減少設(shè)備間兼容性問題及適配成本。場景特定的硬件一體化設(shè)計確保了設(shè)備的低故障率和高穩(wěn)定性，有效提升了系統(tǒng)的長期運維效率。該設(shè)計依托邊緣計算架構(gòu)，減少了數(shù)據(jù)傳輸至云端的需求，降低了帶寬和計算資源消耗，使系統(tǒng)在現(xiàn)場即可完成復(fù)雜數(shù)據(jù)處理和推理任務(wù)[2]。該設(shè)計的本地化計算特性顯著提升了資源的利用率，從而減少了對集中運維的需求，降低維護(hù)和故障處理的頻次。為適應(yīng)多樣化的場景需求，一體化硬件設(shè)計可實現(xiàn)模塊化，便于在特定環(huán)境下有針對性部署，并能通過遠(yuǎn)程軟件更新減少運維人員的現(xiàn)場操作需求。具體場景下硬件自適應(yīng)配置與AI推理模塊的協(xié)同作用，可有效控制設(shè)備能耗與資源分配，從而減少了系統(tǒng)維護(hù)的整體支出。

1.3針對場景數(shù)據(jù)特點增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全

AI硬件一體化的場景化設(shè)計顯著提升了數(shù)據(jù)安全性，特別是在具有特殊數(shù)據(jù)隱私需求的應(yīng)用場景中。硬件一體化設(shè)計支持將數(shù)據(jù)處理與推理過程盡可能在本地設(shè)備中完成，減少外部傳輸?shù)念l次，規(guī)避數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。通過內(nèi)置加密模塊、數(shù)據(jù)隔離模塊等技術(shù)，硬件可以在數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和處理的各個環(huán)節(jié)實施有效的加密和訪問控制機(jī)制。特定場景中的AI硬件一體化系統(tǒng)能夠依據(jù)數(shù)據(jù)類型和敏感性選擇不同的數(shù)據(jù)保護(hù)模式，確保各類數(shù)據(jù)的分級安全。此類設(shè)計適用于對數(shù)據(jù)安全有高要求的場景，如金融監(jiān)控、醫(yī)療診斷及政府部門的敏感數(shù)據(jù)管理，通過硬件加密和物理隔離方式防止數(shù)據(jù)泄露及濫用[3-4]。硬件加速模塊的應(yīng)用，使得加密與解密過程高效執(zhí)行，在保障數(shù)據(jù)安全的同時不影響系統(tǒng)的實時響應(yīng)能力。

2 面向場景化應(yīng)用的AI硬件一體化設(shè)計難點

2.1場景適配與模型輕量化

場景適配和模型輕量化在AI硬件一體化設(shè)計中面臨諸多挑戰(zhàn)。不同場景對計算能力、功耗和數(shù)據(jù)處理精度的要求各不相同，單一模型難以滿足所有應(yīng)用需求。大型深度學(xué)習(xí)模型通常擁有復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，參數(shù)量龐大，在嵌入式或低功耗設(shè)備中部署面臨存儲空間和計算資源的限制。模型壓縮技術(shù)雖然能夠減少計算負(fù)載，但可能導(dǎo)致模型性能下降，影響其在特定場景下的適用性和準(zhǔn)確性。場景適配要求模型在不同硬件配置中靈活調(diào)整計算路徑，同時保持計算精度，這對模型設(shè)計的可擴(kuò)展性提出了高要求。

2.2多場景兼容性與擴(kuò)展性設(shè)計

多場景兼容性與擴(kuò)展性設(shè)計在AI硬件一體化中具有較高的復(fù)雜性。不同應(yīng)用場景對硬件資源的需求差異顯著，如何在統(tǒng)一硬件架構(gòu)上實現(xiàn)場景之間的兼容與功能擴(kuò)展是核心問題。標(biāo)準(zhǔn)化硬件架構(gòu)難以適應(yīng)特定場景的獨特需求，可能導(dǎo)致資源利用不足或過度，影響系統(tǒng)效率。擴(kuò)展性設(shè)計要求硬件具備良好的模塊化和可重構(gòu)能力，以便在場景發(fā)生變化時通過軟硬件協(xié)同實現(xiàn)功能的快速切換。然而，模塊化設(shè)計會增加硬件的體積和成本，特別是在資源受限的環(huán)境中，難以平衡模塊數(shù)量與性能的關(guān)系。

2.3實時性與場景響應(yīng)速度的權(quán)衡

實時性與場景響應(yīng)速度的權(quán)衡是AI硬件一體化設(shè)計中的重要問題。不同應(yīng)用場景對數(shù)據(jù)處理的實時性要求不同，快速響應(yīng)對于某些場景（如工業(yè)控制、自動駕駛）至關(guān)重要，處理延遲可能引發(fā)嚴(yán)重后果。硬件在滿足實時性需求時，往往需加大計算資源投入，導(dǎo)致設(shè)備功耗等成本上升，這種性能與功耗的平衡在設(shè)計中難以實現(xiàn)。另外，場景響應(yīng)速度與模型復(fù)雜度正相關(guān)，復(fù)雜模型盡管能提供更高的識別精度和響應(yīng)質(zhì)量，但會增加推理延遲。

3 面向場景化應(yīng)用的AI硬件一體化解決方案設(shè)計與實現(xiàn)

3.1場景化模型壓縮與優(yōu)化技術(shù)

場景化模型壓縮與優(yōu)化技術(shù)在AI硬件一體化設(shè)計中具有核心作用，主要通過降低模型復(fù)雜度、減少計算量以適應(yīng)多場景的資源限制。模型壓縮主要依賴剪枝、量化、知識蒸餾和低秩分解等技術(shù)。剪枝技術(shù)通過移除冗余連接或不重要的神經(jīng)元，有效減少模型參數(shù)量并降低存儲需求；基于重要性排序?qū)?quán)重進(jìn)行稀疏化處理，使得模型能在精度不顯著下降的前提下高效運行。在具體實施過程中，可采用結(jié)構(gòu)化剪枝將整個層或通道移除，使硬件結(jié)構(gòu)適應(yīng)模型變化，減少存儲帶寬需求并降低內(nèi)存訪問延遲，流程如圖1所示。

量化技術(shù)則通過將浮點數(shù)權(quán)重與激活值映射為低位定點數(shù)（如8位或16位），有效降低模型存儲需求，顯著提高計算速度。量化感知訓(xùn)練技術(shù)在訓(xùn)練過程中加入量化過程，確保量化后模型精度接近原始模型，適合對精度要求較高的場景。基于量化優(yōu)化的硬件架構(gòu)能夠提升處理速度并降低功耗，適應(yīng)特定場景對模型推理延遲的嚴(yán)格要求，如圖2所示。低秩分解利用矩陣分解的方式分解高階張量，降低計算量，使得計算在低功耗硬件上依然可以高效執(zhí)行。低秩分解技術(shù)可與剪枝和量化結(jié)合應(yīng)用，在保證計算速度的前提下，進(jìn)一步壓縮模型大小。

通過知識蒸餾對教師模型和學(xué)生模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計，使得學(xué)生模型在輕量化結(jié)構(gòu)下依然保留教師模型的知識表達(dá)能力。教師模型在訓(xùn)練階段向?qū)W生模型傳遞信息，學(xué)生模型在減小復(fù)雜度的情況下獲得更接近的精度，以此適應(yīng)資源受限的硬件環(huán)境。知識蒸餾在場景化應(yīng)用中具有顯著效果，尤其適合對資源敏感、數(shù)據(jù)響應(yīng)速度要求高的場景。

3.2定制化硬件設(shè)計與場景化軟硬件協(xié)同

定制化硬件設(shè)計與場景化軟硬件協(xié)同是AI硬件一體化的關(guān)鍵。針對特定場景需求，最新的AI加速器硬件型號提供了更高效的計算架構(gòu)和更靈活的資源配置。例如，英特爾Gaudi3AI加速器采用臺積電 5nm 工藝制造，集成64個張量處理核心（TPC）和8個矩陣乘法引擎（MME），支持128GBHBM2e高帶寬內(nèi)存，帶寬達(dá)3.7Tbps，適用于需要快速數(shù)據(jù)處理的高實時性場景。Gaudi3專為深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化，在復(fù)雜推理任務(wù)中實現(xiàn)了極低延時和高能效的顯著提升。

在場景化軟硬件協(xié)同中，英偉達(dá)H100GPU加速器基于Hopper架構(gòu)，采用臺積電4nm工藝，集成80GBHBM3內(nèi)存并具備3Tbps帶寬，顯著優(yōu)化了高性能計算和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的資源利用率。此GPU設(shè)計在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中表現(xiàn)出強(qiáng)大的推理和訓(xùn)練能力，硬件與場景需求的協(xié)同，實現(xiàn)了通過優(yōu)化模型的執(zhí)行路徑和內(nèi)存帶寬，提升了系統(tǒng)整體的響應(yīng)速度，并減少了功耗。

AMDRadeonRX7000系列顯卡基于RDNA3架構(gòu)，提供了AI加速功能，支持16GB至24GBGDDR6顯存，適用于本地運行基于GPT的大型語言模型的場景。RadeonRX7000的架構(gòu)設(shè)計使處理單元、存儲單元和通信模塊模塊化，實現(xiàn)了靈活組合與高效協(xié)作。模塊間通過標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸和接口兼容，確保系統(tǒng)在不同場景下的高效切換和適應(yīng)性。

3.3場景化數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的硬件支持

場景化數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)是AI硬件一體化設(shè)計中的核心環(huán)節(jié)，特別是在涉及敏感信息的應(yīng)用場景中，對數(shù)據(jù)處理的安全性與隱私保護(hù)提出了嚴(yán)格要求。為滿足此需求，現(xiàn)代AI硬件集成了專用的安全模塊和數(shù)據(jù)加密單元。英特爾第三代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器（IceLake）集成了軟件保護(hù)擴(kuò)展（SoftwareProtectionExtension，SGX）功能，通過在硬件級別創(chuàng)建安全執(zhí)行環(huán)境，確保數(shù)據(jù)在推理和存儲過程中的隔離性。SGX功能能夠為AI模型的推理過程提供隔離空間，將關(guān)鍵數(shù)據(jù)的訪問控制和加密操作置于硬件層面，大大降低了潛在的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。

在場景化數(shù)據(jù)安全中，英偉達(dá)Morpheus框架為實時數(shù)據(jù)流提供了AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)安全分析，能夠識別和防護(hù)基于網(wǎng)絡(luò)的潛在威脅，適用于銀行、醫(yī)療和政府等敏感數(shù)據(jù)密集的場景。Morpheus框架結(jié)合硬件和軟件安全功能，通過深度學(xué)習(xí)模型在本地硬件上對傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行實時加密與解密，使得數(shù)據(jù)在多節(jié)點間傳輸過程中不受外部威脅的干擾。

AMD SEV（Secure EncryptedVirtualization）技術(shù)則支持虛擬化環(huán)境中的數(shù)據(jù)隔離，能夠在硬件級別對虛擬機(jī)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，并在加密密鑰分配上提供嚴(yán)格的訪問控制。SEV在虛擬化平臺上實現(xiàn)對不同場景數(shù)據(jù)的分層管理和隔離，適用于多租戶云計算環(huán)境下的AI推理應(yīng)用，通過硬件加密確保不同場景數(shù)據(jù)的安全性。

4 結(jié)束語

本文研究表明，模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)提升了硬件資源的利用效率，使復(fù)雜算法能夠在資源受限的設(shè)備上高效運行。定制化硬件設(shè)計在響應(yīng)速度、資源管理與多場景適應(yīng)性方面有顯著提升，通過模塊優(yōu)化軟硬件協(xié)同，滿足實時性和靈活性需求。同時，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)在安全硬件支持下實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到傳輸?shù)娜溌芳用埽_保敏感信息在特定場景下的安全。

參考文獻(xiàn)

[1]萬雨，李翔宇，武慶慶.面向下一代網(wǎng)絡(luò)的近場通信：理論、應(yīng)用與挑戰(zhàn)[J].中興通訊技術(shù)，2024，30（3）：21-25.

[2]肖華華，魯照華，胡留軍.淺析基于AI的信道信息預(yù)測在6G中的應(yīng)用[J].中興通訊技術(shù)，2024，30（3）：3-9.

[3]朱富強(qiáng)，陽析.面向6G的超大規(guī)模陣列下近場波束方向圖[J].中興通訊技術(shù)，2024，30（3）：26-34.

[4]魯照華，胡留軍，李倫，等.面向6G的信道狀態(tài)信息壓縮技術(shù)[J].中興通訊技術(shù)，2024，30（3）：60-66.