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Cloud AI 100 推理芯片平台，现已投产并向客户出样，预计 2021 上半年可实现商业发货。虽然更偏向于“纸面发布”，且未能披露硬件的更多细节，但借助其在移动 SoC 世界的专业知识，这也是该公司首次涉足数据中心 AI 推理加速器业务、并将之推向企业市场。

随着芯片开始出样，高通 Cloud AI 100 推理芯片终于从实验室走向了现实，并且披露了有关其架构设计、性能功耗目标在内的诸多细节。

据悉，高通为商业化部署提供了三种不同的封装形式，包括成熟的 PCIe 4.0 x8 接口（在 75W TDP 上实现 400 TOPS 算力）、以及 DM.2 和 DM.2e 接口（25W / 15W TDP）。

DM.2 的外形类似于彼此相邻的两个 M.2 连接器，在企业市场上颇受欢迎。DM.2e 则是体型更小，封装功耗也更低。

从架构的角度来看，该设计借鉴了高通在骁龙移动 SoC 上部署的神经处理单元（NPU）的丰富经验，但仍基于一种完全针对企业工作负载而优化的独特架构设计。

辅以 4 路 @ 64-bit 的 LPDDR4X-4200（2100MHz）的内存控制器，每个控制器管着 4 个 16-bit 通道，总系统带宽达 134 GB/s 。

如果你对当前的 AI 加速器设计比较熟悉，就知道它与英伟达 A100 和英特尔 Goya 等推理加速器竞品的带宽有较大差距，因为后者具有高带宽缓存（HBM2）和高达 1-1.6 TB/s 的带宽。

即便如此，高通还是设法为 Cloud AI 100 平台配备了 144MB 的片上 SRAM 高速缓存，以达成尽可能高的存储流量。

在工作负载的内存空间占用超过片上 SRAM 的情况下，该架构的性能将有所不同。但对于目标客户来说，这样的平衡设计，仍是有意为之。

后续该公司还展望了更大的内核、以及在多个 Cloud AI 100 加速器之间横向扩展。在被问及如何达成 15W 至 75W 的动态功耗范围时，高通宣称其正在调整频率 / 电压曲线，以及调制 AI 核心的数量。

(素材来源：chinaaet和ttic.如涉版权请联系删除。特别感谢）