Hi~我是康小盈相信大家已經(jīng)感受到CFMS 2026峰會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的火爆~，也看到了KOWIN憑實(shí)力出圈的產(chǎn)品，那這篇文章，帶大家深入了解端側(cè)AI，真正卡住的不只是算力，“存儲(chǔ)”同樣也是關(guān)鍵影響因素。

01你以為AI拼的只是算力?

很多人以為，AI拼的是算力芯片。但現(xiàn)實(shí)卻是——芯片在狂算，系統(tǒng)卻一直在“等數(shù)據(jù)”。在AI推理過程中，真正拖慢速度的，不只是計(jì)算本身，還有——數(shù)據(jù)從內(nèi)存搬到計(jì)算單元的過程。這就是經(jīng)典的“內(nèi)存墻”問題，算力越來越強(qiáng)，但數(shù)據(jù)“喂不上”，所以，AI開始拼“存力”。【PS:內(nèi)存墻(Memory Wall)是指內(nèi)存性能嚴(yán)重限制CPU性能發(fā)揮的現(xiàn)象?！坑谑?，一個(gè)趨勢(shì)正在發(fā)生。

02云、邊、端協(xié)同正在帶來終極數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

AI不再只在云上跑，而是開始“分布式生存”。

云：負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練、復(fù)雜推理、全局?jǐn)?shù)據(jù)管理。

邊：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)緩存、任務(wù)調(diào)度與協(xié)同計(jì)算。

端：負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)感知、本地決策與隱私保護(hù)。

邊緣計(jì)算邏輯結(jié)構(gòu)

云邊端協(xié)同架構(gòu)正成為主流，同時(shí)也帶來了新的數(shù)據(jù)與資源挑戰(zhàn)：

(一)模型變“小”了，但無處不在”

模型通過剪枝、量化等技術(shù)不斷變小，使端側(cè)部署成為可能。但與此同時(shí)，AI應(yīng)用逐漸常駐化、多模型并行運(yùn)行，整體存儲(chǔ)與資源需求呈增長趨勢(shì)。

存儲(chǔ)與需求增長分析圖

(二)多模態(tài)，讓系統(tǒng)開始“變重”

語音、圖像、文本等多模態(tài)輸入不斷增加，對(duì)計(jì)算、內(nèi)存與帶寬提出更高要求。在資源受限的端側(cè)環(huán)境中，需要通過模型優(yōu)化與任務(wù)分層、云邊協(xié)同來平衡性能與資源消耗。

(三)數(shù)據(jù)不再在云里，而是在你手上

以前：一個(gè)模型服務(wù)100萬人。

現(xiàn)在：100萬設(shè)備，各自跑AI。

數(shù)據(jù)從“集中存儲(chǔ)”變成分布式爆發(fā)，當(dāng)一切開始變復(fù)雜，有個(gè)東西開始“悄悄卡脖子”——“內(nèi)存”。

03端側(cè)AI的“隱藏主角”

海量的多樣化數(shù)據(jù)加上實(shí)時(shí)處理需求，需創(chuàng)新解決方案。內(nèi)存瓶頸就是一個(gè)重大問題，在模型訓(xùn)練和推理階段尤其重要。因此，內(nèi)存成為關(guān)鍵突破點(diǎn)。LPDDR5 則為端側(cè)AI的“隱藏主角”，它為端側(cè)設(shè)備提供了高帶寬與高能效。這些技術(shù)可確保 AI 應(yīng)用在端側(cè)設(shè)備與云端流暢高效地運(yùn)行。

KOWIN LPDDR5嵌入式存儲(chǔ)芯片支持高達(dá)10.7Gbps的驚人超高速數(shù)據(jù)處理速度，提供多檔位容量選擇，適配不同場(chǎng)景的配置需求，能夠進(jìn)一步降低設(shè)備功耗，滿足AI和5G設(shè)備對(duì)高寬帶的需求。廣泛應(yīng)用于旗艦級(jí)移動(dòng)設(shè)備、AR/VR設(shè)備等場(chǎng)景。

04“后AI時(shí)代”拼的是“存力”

從“算力”到“存力”，存力正成為與算力同等重要的關(guān)鍵基礎(chǔ)能力。隨著AI持續(xù)演進(jìn)，“存力”在端側(cè)應(yīng)用及設(shè)備中的重要性不容忽視?？涤?a target="_blank">半導(dǎo)體將持續(xù)提供超可靠、高效率、高速度的解決方案，助力端側(cè)AI邁向更高性能與更優(yōu)體驗(yàn)。

KOWIN LPDDR5產(chǎn)品參數(shù)

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