新媒网 AI芯片NoC驾驭数千并发流突破性能极限.

人工智能（AI）与加速计算技术的迅猛发展，正对片上系统（SoC）的设计提出前所未有的高要求。面对日益异构的架构，现代AI工作负载亟需具备极高带宽、超低延迟及能源效率的数据传输能力。随着SoC集成度不断提升，涵盖CPU集群、GPU、NPU、内存子系统以及各类专用加速器，片上网络（NoC）的核心作用愈发凸显，它成为决定系统性能、能效和整体可扩展性的关键支柱。一场由Arteris和Aion Silicon联合呈现的线上研讨会，深入探讨了构建面向AI驱动设计的下一代NoC时所需考量的关键因素。

新媒网跨境获悉，本次研讨会首先从深度剖析AI通信模式入手。与传统计算流水线不同，AI工作负载呈现出突发性、数据并行性的特点，计算引擎与共享内存资源之间存在紧密的依赖关系。理解张量流（tensor flow）、片上带宽热点以及内存复用模式，对于将计算、内存和加速器单元合理映射到SoC平面布局至关重要。这项分析直接影响着NoC的拓扑结构、路由策略、服务质量（QoS）配置以及缓冲区大小的确定。

NoC的构建策略是本次讨论的核心。树形、网格形和混合形等多种拓扑结构，并非孤立地被评估，而是通过物理感知视角进行考量——即真实的平面布局、芯片尺寸以及芯片长宽比如何决定最实用的选择。面向AI的SoC通常采用平铺（tiling）策略，将计算-内存集群在芯片上进行复制。NoC必须能够随着这种模块化设计进行扩展，同时在数千个并发数据流中保持可预测的性能。在先进工艺节点下，带宽、功耗效率和面积之间的权衡变得尤为突出，这使得架构决策的影响日益深远。

系统复杂性是研讨会关注的另一大主题。2.5D和3D封装技术实现的多芯片集成，为NoC设计引入了新的挑战。跨芯片通信必须处理更长的物理路径、多变的热条件以及分区供电域。分布式AI处理进一步提升了对稳健内存一致性模型的需求——在性能与维护异构计算引擎之间共享状态的开销之间寻求平衡。设计人员还必须考虑动态电压和频率调整（DVFS）、功率门控以及跨多个域的隔离，所有这些都会影响NoC的行为表现。

为有效管理这种复杂性，性能仿真和基于关键绩效指标（KPI）的评估方法显得不可或缺。本次会议讨论了结合事务级仿真、基于跟踪的建模以及工作负载驱动分析的实用方法，用于模拟吞吐量、延迟、拥塞和功耗。这些工具使架构师能够在致力于RTL或物理实现之前，尽早量化各种权衡，从而确保NoC能够满足系统性能目标。

最后，本次研讨会强调了NoC分区和重构的战略作用。随着设计逼近物理极限，实现时序收敛（timing closure）变得愈发困难。将NoC划分为分层或模块化的片段，可以简化布线、缩短布线长度，并提高可预测性，这在大型的、专注于AI的SoC中尤为关键。

通过Arteris产品管理和市场营销副总裁Andy Nightingale先生，以及Aion Silicon首席数字SoC架构师Piyush Singh先生的洞见，与会者将获得关于设计可扩展、高性能NoC的实用且经验丰富的视角。他们二人——在系统IP、NoC产品、性能建模以及复杂异构SoC架构方面积累的综合专业知识，为构建下一代AI优化芯片提供了坚实框架。新媒网跨境了解到，此次研讨会的内容，无疑为当前及未来的AI芯片设计者提供了宝贵的参考。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-chip-noc-drives-multi-stream-perf-limit.html