随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域中的应用越来越广泛。然而，大模型通常需要大量的算力支持，这对设备的功耗提出了极高的要求。如何在保证模型性能的同时，降低功耗，实现高效智能，成为了当前人工智能领域的一个重要课题。
一、大模型与算力需求
大模型，如GPT-3、BERT等，具有庞大的参数量和复杂的结构，需要大量的计算资源进行训练和推理。传统的计算平台往往难以满足大模型的算力需求，导致功耗过高，难以在实际应用中推广。
二、低功耗算力解决方案
为了解决大模型小算力的问题，研究人员和工程师们提出了多种低功耗算力解决方案。
1. 轻量化模型
轻量化模型通过减少模型参数、简化模型结构等方式，降低模型的复杂度，从而降低计算量和功耗。例如，TinyDongni和deepseek超小端侧多模态大模型，以仅1.5B的极简参数规模实现高效能运算，显著降低首Token延迟，支持32K超长上下文理解。
2. 硬件加速
硬件加速通过专用硬件设备，如AI芯片、FPGA等，提高计算效率，降低功耗。例如，ROC-RK3576-PC主板采用八核64位AIOT处理器RK3576，内置ARM Mali G52 MC3 GPU，集成6TOPS算力NPU，支持Transformer架构下超大规模参数模型的私有化部署。
3. 软硬件协同设计
软硬件协同设计通过优化软件算法和硬件架构，提高计算效率，降低功耗。例如，后摩智能推出的后摩漫界M30芯片，采用存算一体架构，兼具高性能与低功耗特性，可满足边端侧大模型部署对高效率和实时性的严苛要求。
4. Chiplet技术
Chiplet技术通过将多个小芯片集成在一起，实现高性能、低功耗的计算。例如，奇异摩尔产品及解决方案副总裁祝俊东在2023国际集成电路展览会暨研讨会上表示，Chiplet技术可以将更多算力单元高密度、高效率、低功耗地连接在一起，从而实现超大规模计算。
三、案例分析
以下是一些低功耗实现高效智能的案例：
荣耀YOYO智慧助手：荣耀YOYO智慧助手内置AI大模型，通过低功耗的AI算力，为用户带来多模态自然交互、精准意图识别、复杂任务的闭环服务等新体验。
深思考TinyDongni&deepseek超小端侧多模态大模型：TinyDongni和deepseek超小端侧多模态大模型，以轻量化设计实现高效能运算，为国产硬件生态赋能。
后摩智能后摩漫界M30芯片：后摩漫界M30芯片兼具高性能与低功耗特性，为AI PC、边缘AI一体机、智能座舱等领域提供强大动力。
宝德与华为联合发布的鲲鹏DeepSeek推理一体机：鲲鹏DeepSeek推理一体机PR410KI，深度融合鲲鹏全栈基础架构与宝德创新优势，打造开箱即用的DeepSeek解决方案，具有高计算密度、高能效比、高网络带宽、易扩展、易管理等优点。
四、总结
低功耗实现高效智能是当前人工智能领域的一个重要研究方向。通过轻量化模型、硬件加速、软硬件协同设计、Chiplet技术等手段，可以有效降低大模型的功耗，实现高效智能。随着技术的不断发展，相信未来会有更多低功耗、高性能的人工智能产品问世，为我们的生活带来更多便利。