芝能智芯出品

随着生成式AI、多模态模型和边缘智能的不断深入，智能手机正被迫扛起更多计算负载。

为了在保持低功耗的同时支持复杂的AI模型、持续演进的通信协议和日益丰富的人机交互，芯片设计迎来了前所未有的挑战。异构计算、AI专用处理单元、DRAM与存储接口优化、以及面向未来灵活性的架构，正逐步成为高端SoC的关键特征。

我们从SoC架构的演化路径与技术趋势出发，剖析移动端AI在硬件层面所面临的瓶颈与突破。

Part 1

异构架构下的AI重构：

CPU、GPU、NPU的分工协同

近年来，高端智能手机SoC普遍采纳了异构计算架构。这种设计理念并非简单堆叠处理单元，而是基于每种运算任务的特点，精准调配各类专用核心。

在典型的移动SoC中，Arm核心负责系统控制与基础任务，GPU处理图形和部分通用计算，而NPU（神经网络处理器）则专注于AI推理。

生成式AI特别是基于Transformer架构的模型，对矩阵运算的密集度、内存访问模式、带宽要求提出了远高于传统算法的需求。例如，TinyLlama这类轻量模型虽然参数体积较小，但需要高效的张量处理能力，而这正是NPU发挥优势的地方。

面对大型语言模型或多模态模型，其所需的激活函数、注意力机制和向量运算复杂度，已经远超传统AI芯片的设计初衷，促使NPU持续扩展规模、并引入更多可编程特性。

GPU也在朝AI适配方向演化。一些厂商在GPU中引入更专用的数据类型处理单元，例如FP8、INT4等低比特位运算，以优化能效比。

为了进一步压榨图形单元的利用率，部分架构将NPU技术下沉至GPU流水线，实现统一的矢量计算框架。

这种“AI-GPU融合”的趋势，既提升了计算资源的动态调度效率，也降低了芯片面积重复堆叠带来的成本和热设计压力。

关键在于并行架构的能效。在ALU（算术逻辑单元）层面，不同供应商正通过精细设计运算引擎、动态电压调节、多线程流水线优化等手段，压缩每次AI推理的能耗。

而在应用场景层，始终在线的语音识别、摄像头检测、背景对象识别等任务，更要求NPU具备“毫瓦级”的实时响应能力，这使得能效指标不仅是性能指标的补充，反而成为决定架构演进方向的第一原则。

Part 2

  内存、连接与通信：

SoC的下一个瓶颈

随着模型体积膨胀，SoC芯片已不仅是计算的主场，内存访问路径、数据加载延迟和连接带宽也成为制约AI体验的重要瓶颈。

生成式AI尤其依赖大模型在DRAM中即时调取完整上下文进行推理推断。举例来说，LLM在手机中部署时，不可能全量加载所有参数，通常需要从UFS存储中分段读取，加载至DRAM，随后进行计算，再返回用户。这一来一回的数据搬运，如延迟控制不佳，即便AI模型性能卓越，也难以获得丝滑体验。

这对UFS控制器和SoC的连接路径提出了更高要求。当前正在推进的UFS 4.x规范，不仅关注吞吐速度，更聚焦低功耗读写状态的快速唤醒机制。

因为在AI模型调用中，大量片段式、间歇式的数据读取，极易引起存储控制器频繁唤醒，造成能量浪费。因此控制策略倾向于“就地计算”与“最小唤醒”，即尽量把模型中常用部分缓存至DRAM，只在必要时访问闪存，并尽量使用AI推理引擎内的本地SRAM资源，避免全链路激活。

通信协议的不断演进也带来了巨大的SoC适配挑战。手机集成的通信模组从5G到Wi-Fi 6E、蓝牙5.x，再到UWB与近场通讯（NFC），每种协议均需独立的射频收发链路与天线配置。

如今高端手机内置天线数量已达六根以上，射频路径之间的干扰、噪声耦合、电源管理协调成为SoC设计中不可忽视的系统工程问题。

这些无线连接不再只是传统的数据传输功能，而是AI决策系统的一部分。例如，某些多模态AI系统会依赖蓝牙耳机的输入、5G实时视频流与摄像头图像进行融合分析。

这样的协同使得通信模块的QoS（服务质量）直接影响AI表现，迫使SoC必须具备动态网络状况感知与AI处理优先级调度能力。

在接口标准层面，MIPI联盟等机构也在推动协议演进以适配AI数据传输场景。

新一代MIPI接口不仅要支持更高带宽，更需支持片上加速器的直接接入，减少数据搬运链路。例如摄像头图像能否通过MIPI接口直接喂给NPU而非CPU中转，成为评估系统架构效率的关键点。

面向AI未来的SoC演进路线图

智能手机的AI之路不再是“是否部署”的问题，而是“如何高效部署”的挑战。SoC厂商面临的不仅是更快的运算需求，而是更灵活、可编程、能自适应新模型的系统架构设计难题。

未来的移动SoC必须具备以下三大核心特性：

◎ 计算异构化：CPU、GPU、NPU三者分工明确，并通过统一张量编程接口协同运行，适配从传统图像AI到多模态GenAI的广泛任务；

◎ 内存连接优化：从UFS控制器、DRAM调度到片上缓存架构全面调整，解决高频率、低延迟访问下的功耗爆炸问题；

◎ 标准生态协同：从MIPI到UFS，从AI模型标准到编译工具链，软硬件一体化能力成为SoC竞争的第二战场。

在软硬件协同的加持下，AI已经不仅仅是高端旗舰的象征，而是即将渗透到中端甚至入门手机中的标配能力。如何以最低功耗实现最高性能、如何让AI真正“无感”地融入用户体验，是决定下一代移动设备技术走向的关键。

小结

随着芯片设计工具、模型编译技术与AI推理框架的成熟，SoC设计的灵活性与扩展性将成为AI演进的重要助力。未来的芯片架构，将不再仅为“硬编码AI”而生，而是为“支持尚未诞生的AI”而设计，是智能移动计算新时代的起点。

       原文标题 : AI手机怎么设计：SoC架构、能效与通信