Les différences entre les puces AI et les puces SoC

Les principales différences entre puces d'IA et puce SoCLes traductions sont les suivantes:

Puce IA:

Une puce spécifiquement conçue pour le traitement des tâches d'intelligence artificielle. Sa fonction principale est d'exécuter efficacement des algorithmes d'apprentissage profond, tels que la formation et l'inférence des réseaux neuronaux. Par exemple, dans les tâches de reconnaissance d'images, une puce d'IA peut traiter rapidement les informations de pixels dans les images, reconnaissant les objets cibles grâce à de nombreuses opérations de convolution et de regroupement. Les scénarios d'application courants incluent l'IA dans les centres de données, les assistants vocaux intelligents et la perception environnementale dans les véhicules autonomes. L'accent est mis sur l'accélération de l'exécution des algorithmes d'IA pour fournir des capacités de calcul d'IA haute performance.

Puce SoC (Système sur Puce)

C'est une puce qui intègre plusieurs composants fonctionnels, visant à fournir une solution système complète. Il comprend généralement un processeur comme un CPU, un GPU, des unités de stockage, diverses interfaces comme USB, Ethernet, SPI, etc., et d'autres périphériques comme des timers, des contrôleurs d'interruption, etc. Une puce SoC peut contrôler et coordonner le fonctionnement de plusieurs appareils. Par exemple, dans un smartphone, la puce SoC gère divers composants tels que l'écran, l'appareil photo et le module de communication, leur permettant de travailler ensemble pour fournir des fonctions telles que passer des appels, naviguer sur Internet et prendre des photos.

Puce IA:

La conception architecturale se concentre sur la manière de gérer efficacement les opérations matricielles et les opérations tensorielles dans les tâches d'IA. Elle dispose généralement d'un grand nombre d'unités de calcul dédiées, telles que le Traitement de Tensor (TPU) ou des Processeurs de Réseau Neuronal spécialisés (NPU). Ces unités de calcul peuvent traiter de grandes quantités de données en parallèle, accélérant l'inférence et l'entraînement des modèles d'apprentissage. Par exemple, certains puces d'IA utilisent une architecture en réseau systolique, où les données circulent entre les unités de calcul de manière ordonnée, comme le sang circulant dans les veines, améliorant considérablement l'efficacité de calcul.

Puce SoC

L'architecture est relativement complexe car elle doit intégrer divers types de modules fonctionnels. Elle tourne généralement autour d'un ou plusieurs processeurs polyvalents (comme un CPU), entourés de divers accélérateurs matériels dédiés (comme un GPU pour le traitement graphique, un DSP pour le traitement du signal numérique), un sous-système de stockage comprenant des caches haute vitesse, des contrôleurs de mémoire, etc.), et divers contrôleurs d'interface. Ces modules communiquent entre eux via des bus haute vitesse (comme les bus AMBA) afin que les données puissent être rapidement transmises entre les différents composants.

Puce IA:

Centres de données Cloud : Utilisés pour l'entraînement de modèles d'apprentissage profond à grande échelle, accélérant le processus pour améliorer la précision et l'efficacité du modèle. Par exemple, les géants de l'internet utilisent des clusters de puces AI haute performance lors de l'entraînement de grands modèles de langage.

Améliorer les fonctionnalités d'IA dans les appareils intelligents tels que la photographie IA dans les smartphones, qui utilise des puces d'IA pour optimiser les images en temps réel, reconnaître les scènes et les objets, et ajuster automatiquement les paramètres de prise de vue. Ou la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel dans les enceintes intelligentes, où les puces d'IA analysent rapidement les commandes vocales et génèrent des réponses.

Automatisation industrielle et robotique : Aide les robots à reconnaître les objets dans leur environnement, à planifier et à prendre des décisions d'action.

Puce SoC:

Électronique grand public: Le cœur de la puce dans des appareils tels que les smartphones, les tablettes et les montres intelligentes. Par exemple, la puce SoC dans un smartphone intègre le CPU, le GPU et le module de communication, prenant en charge le fonctionnement de diverses applications, fonctions multimédias et caractéristiques de communication.

Maison intelligente : Utilisée pour contrôler les appareils domestiques intelligents, tels que les caméras intelligentes, les serrures de porte intelligentes et les appareils électroménagers intelligents. Elle coordonne le fonctionnement de ces appareils grâce à des processeurs à interfaces multiples intégrées, permettant ainsi l'automatisation domestique.

Dans les systèmes de contrôle industriel, les puces SoC peuvent gérer et contrôler divers dispositifs industriels. Dans le domaine de l'électronique, elles sont utilisées dans le système d'infodivertissement de la voiture, le système de contrôle du châssis, et d'autres aspects.

Puce IA:

Lors de l'exécution de l'IA, la consommation d'énergie se concentre principalement sur un grand nombre d'unités de calcul parallèles. Étant spécifiquement conçu pour les tâches d'IA, il peut atteindre une haute efficacité énergétique lors de l'exécution d'algorithmes d'apprentissage, à condition que l'algorithme et l'architecture de la puce correspondent bien. Par exemple, lors de tâches de reconnaissance d'images, les puces d'IA peuvent rapidement effectuer des calculs et entrer dans un état de faible consommation. Cependant, si elles sont utilisées pour des tâches non liées à l'IA, la consommation d'énergie peut être élevée ou l'efficacité faible en raison des caractéristiques architecturales.

Puce SoC

La situation de la consommation d'énergie est plus complexe, car elle comprend plusieurs modules fonctionnels, et la consommation d'énergie des différents modules varie dans différents états de fonctionnement. Par exemple, lorsque la puce SoC effectue des calculs complexes ou que le GPU rend des graphiques, la consommation d'énergie augmentera significativement. Pendant la veille ou l'exécution de tâches simples, la technologie de gestion de l'alimentation réduit la consommation d'énergie de certains modules. La conception des puces SoC doit prendre en compte la consommation d'énergie de chaque module fonctionnel pour réaliser une conception globale à faible consommation d'énergie.