随着大模型与人工智能应用的快速发展，硬件算力的需求呈指数级增长。然而，功耗问题已经成为制约 AI 硬件发展的关键瓶颈。尤其是在数据中心与边缘设备中，如何在保证性能的同时降低能耗，实现 绿色计算（Green Computing），已经成为硬件开发的重要方向。本文将从能效挑战、优化思路、关键技术和典型案例展开探讨。

一、能效挑战

1. 功耗墙（Power Wall）

   • 晶体管微缩带来的性能提升趋缓，功耗密度却不断上升。

   • 高功耗导致散热困难，增加系统成本。

2. 数据移动能耗高

   • 在深度神经网络中，数据搬运能耗往往高于计算能耗。

   • 访存（HBM、DDR）消耗比矩阵乘法更大。

3. 边缘设备受限

   • IoT、无人机、可穿戴设备算力有限，更依赖高能效设计。

二、能效优化思路

1. 计算优化

   • 使用低精度计算（如 INT8、FP16）替代 FP32。

   • 异构计算架构：结合 CPU、GPU、NPU 各自优势。

2. 存储优化

   • 在片上存储更多数据，减少访问外部 DRAM。

   • 使用缓存复用与数据压缩技术。

3. 体系结构优化

   • 节能型片上网络（NoC），减少通信开销。

   • 采用近存计算（Processing-In-Memory，PIM）。

4. 任务级优化

   • 动态电压与频率调节（DVFS）。

   • 根据任务负载自适应开启/关闭部分加速单元。

三、关键技术实践

1. 低精度推理

   • INT8 量化可将功耗降低 30%-60%，且精度损失可控。

   • 混合精度训练与推理兼顾能效和准确率。

2. 稀疏计算与剪枝

   • 利用模型稀疏性跳过无效计算。

   • 配合硬件支持的稀疏矩阵乘法单元，大幅降低能耗。

3. 存算一体（In-Memory Computing）

   • 在存储阵列中直接完成矩阵运算，避免数据搬移。

   • 新型存储器件（RRAM、PCM）正在加速研究落地。

4. 能效监控与调度

   • 在芯片内置功耗监控模块。

   • 系统运行时根据温度、功耗反馈动态调度任务。

四、应用案例

案例 1：智能手机 NPU

• 采用 低精度计算 + 动态频率调节。

• 在保证实时 AI 推理的前提下，能效提升 2 倍以上，延长电池续航。

案例 2：数据中心 AI 加速器

• 结合 液冷散热 + 节能 NoC + 稀疏计算。

• 整体 PUE（电源使用效率）从 1.5 降低到 1.2，大幅降低运营成本。