➢ 大模型赋能端侧AI。在人工智能的飞速发展中，大型语言模型（LLMs）以其在自然语言处理（NLP）领域的革命性突破， 引领着技术进步的新浪潮。自2017年Transformer架构的诞生以来，OpenAI的GPT系列到Meta的LLaMA系列等一系列模 型崛起。这些模型传统上主要部署在云端服务器上，这种做法虽然保证了强大的计算力支持，却也带来了一系列挑战：网络 延迟、数据安全、持续的联网要求等。这些问题在一定程度上限制了LLMs的广泛应用和用户的即时体验。正因如此，将 LLMs部署在端侧设备上的探索应运而生，不仅能够提供更快的响应速度，还能在保护用户隐私的同时，实现个性化的用户 体验。端侧AI市场的全球规模正以惊人的速度增长，预计从2022年的152亿美元增长到2032年的1436亿美元，这一近十倍 的增长不仅反映了市场对边缘AI解决方案的迫切需求，也预示着在制造、汽车、消费品等多个行业中，端侧AI技术将发挥越 来越重要的作用。

➢ 存算一体技术的成熟为端侧AI大模型的商业化落地提供了技术基础。作为一种新的计算架构，存算一体的核心是将存储与计 算完全融合，存储器中叠加计算能力，以新的高效运算架构进行二维和三维矩阵计算，结合后摩尔时代先进封装、新型存储 器件等技术，能有效克服冯·诺依曼架构瓶颈，实现计算能效的数量级提升。存算一体可分为近存计算(PNM)、存内处理 (PIM)以及存内计算(CIM)。1）近存计算通过将计算单元靠近内存单元，减少数据传输路径，提升访存带宽和效率，适合需 要大规模并行处理和优化内存带宽的应用；2）存内处理将计算单元嵌入存储芯片中，使存储器本身具备一定的计算能力， 适合数据密集型任务，能够显著提升数据处理效率和能效比；3）存内计算将存储单元和计算单元深度融合，使存储单元直 接参与数据处理，适合高并行性计算和定制化硬件优化，能够消除数据访存延迟；在端侧AI大模型的商业化落地中，选择哪 种技术取决于具体的应用需求和性能优化目标。

➢ NPU赋能端侧大模型。智能手机SoC自多年前就开始利用NPU(神经网络处理器)改善日常用户体验，赋能出色影像和音频， 以及增强的连接和安全。不同之处在于，生成式AI用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加，这些AI用例 面临两大共同的关键挑战：1）在功耗和散热受限的终端上使用通用CPU和GPU服务平台的不同需求，难以满足这些AI用例 严苛且多样化的计算需求；2）这些AI用例在不断演进，在功能完全固定的硬件上部署这些用例不切实际。因此，支持处理 多样性的异构计算架构能够发挥每个处理器的优势，例如以AI为中心定制设计的NPU，以及CPU和GPU。CPU擅长顺序控制 和即时性，GPU适合并行数据流处理，NPU擅长标量、向量和张量数学运算，可用于核心AI工作负载。NPU降低部分易编 程性以实现更高的峰值性能、能效和面积效率，从而运行机器学习所需的大量乘法、加法和其他运算。通过使用合适的处理 器，异构计算能够实现最佳应用性能、能效和电池续航，赋能全新增强的生成式 AI 体验。

➢ 异构计算架构的实现需要先进封装技术的支持。异构计算架构通过将不同功能的芯片（如CPU、GPU、FPGA、DSP等）或 不同制程工艺的芯片集成在一起，实现高性能、高能效和多功能的计算系统，这种架构的实现需要先进的封装技术来支持。 先进封装技术旨在通过创新的封装架构和工艺，提升芯片性能、降低功耗、减小尺寸，并优化成本。后文参考SiP与先进封 装技术，将先进封装分为两大类梳理：①基于XY平面延伸的先进封装技术，主要通过RDL进行信号的延伸和互连；②基于Z 轴延伸的先进封装技术，主要是通过TSV进行信号延伸和互连。

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