

AI芯片关键技术指标分析

智能计算芯世界

2025-09-13

本文来自“ ZOMI”，关于AI芯片指标技术分析，请参考“AI芯片基础：计算时延Latency”附PDF，市场上当一款 AI 芯片产品发布时候，经常会通过一些指标数据说明产品的能力，比如芯片制程，内存大小，核心数，带宽，算力等，这些指标体现了 AI 产品的核心竞争力。

本文所有资料都已上传至“智能计算芯知识”。如“《330+份DeepSeek技术报告合集》”，“《100+份AI芯片技术修炼合集》”，加入星球获取严选精华技术报告，提供打包下载，内容持续更新...

AI 芯片关键指标

AI 芯片设计的目标是低成本高效率的执行 AI 模型，所以衡量 AI 芯片的关键指标涉及 AI 模型软件应用层面的指标和 AI 芯片硬件市场竞争力指标两个方面，展开如下：

精度 Accuracy

在 AI 芯片中，精度是一个非常关键的指标，它指的是模型在处理任务时输出结果与实际情况之间的接近程度。理解 AI 芯片的精度指标可以从以下两个角度：

计算精度，比如支持计算支持的位宽，FP32/FP16 等，可以保证多少位宽内的计算结果无误差。
模型效果精度，AI 模型不同的任务有不同的模型效果评价标准，比如 ImageNet 图像识别任务的准确率，回归任务的均方误差等。

吞吐量 Throughput

吞吐量指芯片在单位时间内能处理的数据量。对于具有多核心的芯片，可以处理更多并行任务，吞吐量往往更高。在不同的应用场景，对精度和吞吐量的需求是不同的。

时延 Latency

AI 芯片的时延是指从输入数据传入芯片开始，到输出结果产生的时间间隔。对于需要快速响应的应用场景，如自动驾驶、智能监控等，较低的推理时延是至关重要的。

但是 AI 芯片在执行时候往往是通过应用程序来和用户交互，而在交互应用程序（TTA）中，时延指的是用户输入某个操作或请求后，系统完成相应处理并产生输出结果之间的时间间隔。因此在 TTA 环境中，时延的影响尤为重要，因为用户通常期望系统能够快速响应他们的操作，以提供流畅的用户体验。优化时延可以通过多方面的手段，包括优化系统架构、加速处理流程、减少网络延迟等，从而提高系统的响应速度和性能表现。

能耗 Energy

AI 芯片的能耗指的是在执行 AI 任务时芯片所消耗的能量。随着 AI 应用的广泛普及，对于 AI 芯片的能效和能耗成为了重要关注的焦点之一。

在 AI 任务中，通常需要大量的计算资源来执行复杂的算法，例如神经网络模型的训练和推断。因此，AI 芯片的能耗通常与其性能密切相关。高性能的 AI 芯片通常会消耗更多的能量，而低功耗的设计则可以减少能源消耗并延长电池寿命，这对于移动设备和物联网设备等场景尤为重要。

AI 芯片的能耗取决于多个因素，包括芯片架构、制造工艺、工作负载和优化程度等。一些创新的设计和技术可以帮助降低 AI 芯片的能耗，例如专门针对 AI 计算任务进行优化的架构、低功耗制造工艺、智能功耗管理等。

在选择 AI 芯片时，通常需要权衡性能和能效之间的平衡 AI，以满足具体应用场景的需求。对于一些需要长时间运行或依赖于电池供电的设备，低能耗的 AI 芯片可能更具吸引力，而对于需要高性能计算的场景，则可能更关注芯片的计算能力和性能表现。

关键设计点

AI 芯片设计的关键点围绕着如何提高吞吐量和降低时延，以及低时延和 Batch Size 之间权衡。具体的实现策略主要表现在 MACs 和 PE 两个方向。

MACs

减少 MACs：MACs 是指在神经网络推理过程中进行的一种常见的计算操作，在 AI 芯片设计中，去掉没有用的 MACs 意味着优化计算资源的利用，以提高性能和效率。通过减少网络的 MACs，芯片上对应增加稀疏数据的硬件结构，提升控制流和数据传输执行效率，达到节省时钟周期的效果。

降低 MAC 执行时间：硬件上单次 MAC 的执行时间和时钟频率和指令开销有关，所以还可以通过增加时钟频率和减少指令开销来降低单次 MAC 的执行时间。

PE，处理单元（Processing Element），PE 是芯片中负责执行计算任务的基本单元，每个处理单元通常包含多个算术逻辑单元（ALU）和寄存器等计算资源，可以并行地执行多个计算任务。PE 在神经网络推理和训练中起着至关重要的作用，其数量和性能直接影响着芯片的计算能力和效率。设计高效的处理单元是提升 AI 芯片性能的重要手段之一。