在人工智能飞速发展的当下，其硬件能耗问题愈发凸显。据国际能源署预测，人工智能的能源消耗可能大幅增长。因此，降低人工智能硬件能耗，实现绿色计算，已成为行业关键课题。以下是一些正在崭露头角的热点技术。
新型硬件架构与材料
计算随机存取内存（CRAM）：明尼苏达大学的研究团队开发的CRAM，能让数据完全在内存阵列内处理，无需离开计算机存储信息的网格，打破了传统冯·诺依曼体系结构中计算与内存之间的壁垒，可将人工智能计算应用中的能耗至少降低1000倍。
自旋电子器件：自旋电子器件利用电子的自旋而不是电荷来存储数据，相比传统的晶体管芯片，只需很少的能量就能实现相同的功能，速度更快，且能适应恶劣环境，为降低能耗提供了新的方向。
量子计算硬件：量子计算具有并行处理能力强、能耗低等优点。虽然目前量子计算技术还处于发展阶段，但未来有望为AI系统带来更高的性能和更低的能耗。
硬件电路设计优化
低功耗芯片设计：采用先进的半导体工艺，如更小的制程节点，可使芯片在相同性能下降低功耗。同时，优化芯片的电路结构，采用动态电压频率调整（DVFS）技术，根据工作负载动态调整电压和频率，避免不必要的能耗。
3D集成技术：通过将多个芯片层堆叠在一起，并使用垂直互连通道实现层与层之间的通信，可减少芯片面积，提高集成度，降低信号传输的能耗。
液冷散热技术
相变浸没液冷：曙光数创的相变浸没液冷系统，将服务器完全浸没在电子氟化液中，通过汽化潜热吸收并带走服务器内热量。这种技术能让芯片核心温度降低20°C-30°C，芯片性能约可提升10%-30%，还能更大化利用计算能力，节约能效超过30%。
直接液冷：直接将冷却液输送到发热部件，如CPU、GPU等，进行直接冷却，相比传统的风冷散热方式，能更有效地带走热量，提高散热效率，降低硬件因过热而导致的性能下降和能耗增加。
硬件与软件协同优化
模型压缩与量化：数珩科技通过自研大模型，并结合模型压缩、剪枝和量化等技术，开发了更为高效的硬件解决方案，显著降低了AI应用的能耗。例如，剪枝技术可以去除神经网络中对结果影响较小的连接和参数，量化则是将高精度的数据类型转换为低精度的数据类型，在不影响模型性能的前提下减少计算量和存储需求。
算法适配硬件：根据硬件的特点和性能，优化人工智能算法，使其能更好地在硬件上运行。例如，针对特定的硬件架构，设计专门的卷积神经网络算法，提高计算效率，降低能耗。
降低人工智能硬件能耗是一个系统工程，需要从硬件架构、电路设计、散热技术以及软件算法等多个方面进行综合优化。相信随着这些热点技术的不断发展和成熟，人工智能将朝着更加绿色、高效的方向迈进，为我们的生活和社会带来更多的价值，同时也为应对全球气候变化做出积极贡献。
