德州仪器打造从数据中心到边缘 AI 的系统级底座

       AI 规模化落地拐点将至，产业关注的重点正在发生变化。行业开始面临新的课题：如何支撑 AI 高效、可靠地运行？

       近日，德州仪器 (TI) 系统与市场部门总经理曾繁宸接受媒体专访，围绕云边协同，AI 数据中心与边缘 AI 分享观点。
AI 规模化落地：如何搭建完善的 AI 基础设施？

       TI 通过聚焦芯片能力，搭建完善的 AI 基础设施，助力 AI 规模化落地：依托丰富产品线，可覆盖从电网、储能、AI 数据中心到边缘算力终端的全链路能源转换与信号处理需求。 谈及 AI 产业结构，曾繁宸借用了业内常提及的“五层蛋糕”模型：自上而下依次为应用层、模型与算力层、基础设施层、芯片层以及能源层。而 TI 长期深耕芯片层，通过广泛且高度集成的模拟与数字芯片组合，向上支撑第三层 AI 数据中心基础设施的搭建，向下与能源层高效对接。

       至于规模化落地的拐点，并非依赖单一变量，而是整个产业链不断成熟的结果。“很多人都希望找到一个能够定义 AI 产业‘拐点’的标答，认为会由某项技术突破或爆发性事件触发。其实这更多是依靠整个产业链的成熟：底层的物理与工程因素会共同推动这个拐点的到来。”这一拐点至少需要具备三个条件：“应用场景边界清晰、底层芯片性能供给充足、配套工具链能够大幅降低开发门槛，规模化普及的拐点就会到来。”

云边协同：云、边算力的分工由什么决定？

       随着 AI 应用进入规模化部署，云端与边缘侧的算力分工成为产业关注。TI 构建了覆盖宽算力区间的嵌入式处理器矩阵：从几十 GOPS 的通用微控制器 (MCU)，到算力可达 1200 TOPS 的高性能处理器。客户无需更换底层平台，即可按场景选择算力档位，自主定义云、边算力分工边界。

       云边的分工与协同，最终决定因素仍是场景需求。比如，将实时性与数据安全敏感的任务留在边缘，如机械臂避障检测、可穿戴体征监测；需要全局视野与海量算力的任务上云，如跨厂区产线调度。未来更多应用将是两者结合——设备端实时控制在边缘完成，全厂区的数据优化与模型迭代交由云端。

800V DC 供电架构：如何加速 AI 数据中心供电架构升级？

       随着 AI 工作负载的激增，数据中心的电力需求达到空前水平，传统配电架构正接近其极限。TI 的 800V DC 供电架构通过在整个电力路径上最大限度地提高转换效率和功率密度，简化配电架构，使 AI 数据中心实现更高可扩展性和可靠性。

       这套面向从电网到栅极的完整 800V DC 供电架构，覆盖从交流电网直至 GPU 核心供电轨的整条路径，从 固态变压器 (SST)、AC/DC 前端、服务器电源单元 (PSU)，到 800V 高压直流变换、低压侧 DC/DC 与负载点电源、多相驱动芯片，当前几乎所有主流 AI 服务器电源拓扑，TI 均有成熟标准化器件支撑。
数据中心液冷：多维度传感方案+边缘 AI如何筑起防线？

       数据中心面临的新挑战已不仅仅是散热效率，更在于如何保证长期可靠运行。在国家双碳政策引导与数据中心 PUE 严苛指标的双重驱动下，液冷与冷配单元 (CDU) 迎来爆发式增长。TI 针对液冷漏液防护打造多技术路线传感矩阵，搭配成熟边缘计算硬件，能够系统性解决行业痛点。

       TI 从信号链与热管理架构出发，筑起多维度的硬件防线。 漏液检测是液冷系统最关键的可靠性防护环节。TI 提供多技术路线互补的完整检测方案：基础层通过电阻式漏液检测搭配高精度低延时模数转换器 (ADC)，实现稳定基础渗漏监测；还可叠加温湿度传感器形成二级防护，增强异常工况的感知能力；针对管路流量、压力监测需求，TI 的非侵入式超声波传感方案，无需侵入管路即可实现高精度流量计量；在更高阶应用中，支持多传感器数据融合，搭配本地边缘计算单元，实现快速本地故障判断与响应。 

       除了异常检测，持续采集的数据还可用于设备健康状态分析，帮助客户从被动维修走向预测性维护，进一步提升液冷系统的长期可靠性。

网络与光模块：如何实现高速互联的同步升级？

       除了供电系统，高速互联同样需要同步升级。TI 的 MagPack™ 封装与 体声波 (BAW) 谐振器技术帮助工程师在极度受限的空间内，应对严苛的信号抖动与热管理挑战。

       针对光模块应用，TI 的 MagPack 技术将电感、功率器件与控制器改为上下垂直堆叠封装，从底层优化了系统的电磁干扰 (EMI) 表现。与传统将电感与控制器并列布局的平面架构不同，这项工艺不仅大幅缩减了单板占用面积，更将PCB走线的寄生电感与电容降至极致。

       时钟侧，搭载 TI 专利 BAW 谐振器技术，可替代传统石英晶体器件，为高速光通信信号提供更高精度时钟基准。该技术将高 Q 值的体声波谐振器直接集成到时钟芯片内部，替代传统易受机械振动和温漂干扰的外部石英晶振，为 800G/1.6T 高速光模块提供了强固的信号完整性保障，大幅提升数据传输的可靠性。

边缘 AI 时代，端到端的解决方案如何加速 AI 部署？

       未来 AI 的核心发展在于云边协同。具备极致实时性、高隐私与硬件局限性的物理世界，仍需要边缘端本地完成感知与即时决策。 TI 致力于推动边缘 AI 在各类电子器件中的普及，以端到端的解决方案助力 AI 部署落地。应用范围涵盖可穿戴健康监测仪和家用断路器中的实时监控，乃至人形机器人中的物理 AI 功能。

       同时，TI 推出的通用与实时 MCU 集成了 TinyEngine NPU，能够为从简单到复杂的各类系统应用带来更高效的边缘 AI 功能。相较于未配备加速器的同类微控制器，集成  TinyEngine NPU 的器件在运行 AI 模型时，时延可降低达 90 倍，单次推理能耗降低超过  120 倍。
降低开发门槛，为什么是 AI 规模化落地的关键？

       AI 规模化落地，不仅取决于芯片能力，也取决于开发者能否快速将 AI 技术应用到实际产品中。TI 提供分层级开发模式，实现训练模型与本地硬件算力高效适配。

       面对模型量化、硬件适配等挑战，TI 支持不同的开发模式以覆盖不同层次需求：

       -    入门级：面向无 AI 开发经验客户，提供一体化完整解决方案，包含端到端基于 GUI 的开发工具 Edge AI Studio，预训练行业模型与统一 CCStudio™ 开发工具链； 
       -    自主开发级：面向具备自研能力、需要灵活调整方案的客户，开放开源优化工具与命令行 (Command Line) 接口，保留自主开发自由度；
       -    深度定制级：面向头部强自研客户，开放完整硬件适配接口，充分释放 NPU 硬件极限推理性能。

       “以前对很多客户来讲，软件就是软件，硬件就是硬件。现在如果谈到 AI，需要的是系统级的紧密配合。” 这正是 TI 边缘 AI 端到端方案的价值所在：不只是硬件，也不只是软件，而是以系统级能力助力客户加速创新。