边缘AI算力存储瓶颈与创新解决方案探析

随着计算重心从云端向边缘迁移，人工智能应用独特的计算需求对存储系统带来了严峻挑战。边缘AI设备，如自动驾驶汽车、智能机器人、AI PC及高端智能手机，在追求高计算吞吐量的同时，必须严格控制功耗、散热和成本。传统的冯·诺依曼架构因计算与存储分离，在处理大规模并行矩阵运算时，大量能量耗费于数据传输而非计算本身，即所谓的“内存墙”与“功耗墙”，这已成为阻碍边缘AI性能提升的关键瓶颈。生成式AI和大语言模型（LLM）向边缘渗透，使得存储系统的复杂性呈指数级增长。边缘端AI推理主要包含预填充（Prefill）和解码