人工智能

半导体对人工智能的作用

了解半导体在人工智能 (AI) 发展进程中的作用以及它们如何实现高性能计算、高效的电源管理和安全的数据处理。了解在人工智能应用中采用的不同类型的半导体器件以及英飞凌如何推动人工智能革命。

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人工智能(AI)是数字时代的关键技术,对未来的许多设备都至关重要。无论是自动驾驶、智能家居设备、面部识别、音乐流媒体、语音翻译,还是医疗诊断、导航、服务型机器人和工业机器人,人工智能技术正在日益改变我们的生活、工作和交流方式,并且我们已经从这种变革中获得了巨大优势。

但是,是什么让AI成为可能?答案是:半导体。

智能健康设备微芯片
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半导体是AI系统的基石,能够实现机器学习、深度学习、生成式人工智能和其他人工智能相关任务所需的高性能计算。英飞凌关注支撑 AI 功能所需的完整生态系统。为了赋能 AI 系统,诸多类型的半导体器件发挥着关键作用,例如:

  • 处理器:作为AI系统的“大脑”,负责执行指令、进行计算并控制数据传输。图形处理单元 (GPU) 可专门用于处理人工智能和机器学习所需的复杂计算,而中央处理单元 (CPU) 则主要用于处理串行计算,负责执行能够控制AI系统的指令。
  • 人工智能传感器:作为AI系统的起点,传感器收集并生成数据以供AI算法使用。AI传感器包括用于物体检测、人脸识别和自动驾驶汽车的图像传感器;用于音频设备捕获声音数据的声音传感器以及用于测量温度、湿度、压力和其他环境因素的环境传感器。
  • 执行器:AI系统中的功率半导体,例如电源单元 (PSU)、电池备份单元 (BBU) 和中间母线转换器 (IBC),用于管理人工智能系统中的功耗,确保系统能够获得运行所需的电能,并控制机器人和自动驾驶汽车等AI系统中的马达和其他执行器。
  • 连接解决方案:无线连接IC(蓝牙、UWB)或以太网 IC 可实现与云端或 AI 系统与其他设备(如外围设备和配件)之间的通信。
  • 安全芯片:安全解决方案通过保护敏感数据免遭未经授权的访问、为AI系统提供安全的网络环境以及对AI系统中的数据进行加密和解密,来确保AI系统是可信的。
  • 内存和存储:易失性和非易失性内存和存储解决方案可靠地检索 AI 模型的大量数据。

“从电网到核心”全栈式解决方案

所有用于训练和执行人工智能算法的处理器都被部署在专门的数据中心当中。数字化进程和人工智能技术的发展推动着数据量呈指数级增长,大大增加了数据中心对电能和创新技术的需求。

智能健康设备微芯片
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功率半导体是确保AI 数据中心高效运行的基石,负责从电网到处理器(核心)的全链路电能管理,这一点对于应对日益增长的数据处理需求尤为关键。由于数据处理需求的不断增长,数据中心内部相关系统的用电需求也在迅速增加

英飞凌注重提供“从电网到核心”的全栈式解决方案,为AI的发展提供驱动力(Power AI)。“从电网到核心” 全栈式解决方案是英飞凌制定的一项完整战略,旨在从能源供应链的最初环节也就是电网出发,一直到核心组件和处理器(例如GPU, TPU), 全面满足AI的用电需求。.该策略旨在高效、有效地管理各个阶段的电源转换,以满足人工智能数据中心的苛刻要求。我们创新的功率半导体产品组合涵盖从电网到将电能输入数据中心及其核心,也就是AI 处理器的全栈式解决方案,充分利用硅(Si)、碳化硅(SiC)与氮化镓(GaN)等技术的优势,实现更高的效率、功率密度与稳健性性。

微控制器的作用,推动人工智能走向边缘

在AI领域,处理器和微控制器(MCU)都是必不可少的半导体器件,但它们的用途各异,特性不同。处理器,也称为中央处理单元 (CPU),是计算机系统的大脑。在云端AI场景中,通常采用高性能 CPU,在处理数据中心里处理复杂的计算和任务。

边缘人AI(智能在设备端运行,无需连接到云端)为汽车、工业和物联网领域的广泛应用提供了新机遇。边缘AI是在靠近数据源的边缘计算环境或设备中实现和部署AI应用,而不是在云计算设施等中央计算环境中。常见的用例是智能扬声器和语音助手技术,它们通过语音识别等复杂 AI 技术实现智能交互。其他趋势包括智能家居以及健康、生活方式和可穿戴设备市场,其中AI将提高边缘设备的效率并提供无缝衔接的用户体验。

微控制器 (MCU) 在许多 AI 系统中发挥着至关重要的作用,可用于边缘计算、物联网设备以及其他对低功耗和小型化要求比较高的应用。MCU 用于 AI 系统中执行各种任务,例如从传感器和其他来源采集数据,然后由 AI 系统进行处理和分析,包括过滤、缩放和格式化等数据处理,然后将数据发送到功能更强大的处理器进行进一步分析、控制和自动化处理,同时通过将数据传输到云端或接收来自中央服务器的指令,实现与其他设备和系统的通信

智能健康设备微芯片
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微控制器 (MCU)在许多 AI 系统中发挥着至关重要的作用,可用于边缘计算、物联网设备以及其他对低功耗和小型化要求比较高的应用。MCU 用于 AI 系统中执行各种任务,例如从传感器和其他来源采集数据,然后由 AI 系统进行处理和分析,包括过滤、缩放和格式化等数据处理,然后将数据发送到功能更强大的处理器进行进一步分析、控制和自动化处理,同时通过将数据传输到云端或接收来自中央服务器的指令,实现与其他设备和系统的通信

作为全球半导体制造商,我们帮助客户和合作伙伴创建节能、高性能、可靠的人工智能应用。我们的产品、软件、工具和服务能够支持 AI 应用开发的方方面面,包括从数据与机器学习工作流(ML Pipline),到高性能、低功耗的 AI 微控制器(MCU)开发的全流程。

通过深入理解半导体在 AI 产业中的核心价值,我们将充分释放技术潜能,构建更加高效、互联、智能的未来世界。

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