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Cloud AI 100 推理芯片平臺，現已投產并向客戶出樣，預計 2021 上半年可實現商業發貨。雖然更偏向于“紙面發布”，且未能披露硬件的更多細節，但借助其在移動 SoC 世界的專業知識，這也是該公司首次涉足數據中心 AI 推理加速器業務、并將之推向企業市場。

隨著芯片開始出樣，高通 Cloud AI 100 推理芯片終于從實驗室走向了現實，并且披露了有關其架構設計、性能功耗目標在內的諸多細節。

據悉，高通為商業化部署提供了三種不同的封裝形式，包括成熟的 PCIe 4.0 x8 接口（在 75W TDP 上實現 400 TOPS 算力）、以及 DM.2 和 DM.2e 接口（25W / 15W TDP）。

DM.2 的外形類似于彼此相鄰的兩個 M.2 連接器，在企業市場上頗受歡迎。DM.2e 則是體型更小，封裝功耗也更低。

從架構的角度來看，該設計借鑒了高通在驍龍移動 SoC 上部署的神經處理單元（NPU）的豐富經驗，但仍基于一種完全針對企業工作負載而優化的獨特架構設計。

輔以 4 路 @ 64-bit 的 LPDDR4X-4200（2100MHz）的內存控制器，每個控制器管著 4 個 16-bit 通道，總系統帶寬達 134 GB/s 。

如果你對當前的 AI 加速器設計比較熟悉，就知道它與英偉達 A100 和英特爾 Goya 等推理加速器競品的帶寬有較大差距，因為后者具有高帶寬緩存（HBM2）和高達 1-1.6 TB/s 的帶寬。

即便如此，高通還是設法為 Cloud AI 100 平臺配備了 144MB 的片上 SRAM 高速緩存，以達成盡可能高的存儲流量。

在工作負載的內存空間占用超過片上 SRAM 的情況下，該架構的性能將有所不同。但對于目標客戶來說，這樣的平衡設計，仍是有意為之。

后續該公司還展望了更大的內核、以及在多個 Cloud AI 100 加速器之間橫向擴展。在被問及如何達成 15W 至 75W 的動態功耗范圍時，高通宣稱其正在調整頻率 / 電壓曲線，以及調制 AI 核心的數量。

(素材來源：chinaaet和ttic.如涉版權請聯系刪除。特別感謝）