IC解密芯片架构是芯片设计的核心，它决定了芯片的功能、性能以及与外部设备的协同工作方式。可以把芯片架构理解为建筑设计图，它描述了整个芯片的组织结构和功能模块，类似于房屋设计图描绘了房间布局和各个功能区域。芯片架构的设计不仅影响芯片的性能和功耗，还决定了设计的复杂度、生产的难度和市场的竞争力。

处理器架构是芯片设计中最为核心的部分，决定了芯片如何处理和执行指令。常见的处理器架构有CISC(复杂指令集计算机)和RISC(精简指令集计算机)。RISC架构更为简洁高效，能够在较短的时钟周期内完成指令执行，广泛应用于现代芯片设计中。内存系统架构决定了数据存取的方式和速度。常见的架构包括层次化内存结构，如寄存器、高速缓存、主存和外部存储器。设计时需要平衡速度和容量，确保高效的数据流动。总线架构用于在芯片内部不同模块之间传输数据。芯片可能包含多条总线，例如数据总线、地址总线和控制总线。总线架构的设计影响着数据传输的带宽和延迟。

亚马逊、谷歌、Meta、微软、甲骨文和Akamai等世界领先的超大规模云数据中心公司正在推出专门针对云计算的异构多核架构，这对整个芯片行业的高性能CPU开发都产生了影响。

这些芯片都不太可能进行商业销售。它们针对特定的数据类型和工作负载进行了优化，设计预算庞大，但可以通过提高性能和降低功耗来节省成本。行业的目标是在更小的面积上容纳更多的计算能力，同时降低冷却成本，而实现这一目标的最佳途径就是采用定制化架构、紧密集成的微架构和精心设计的数据流。

这一趋势始于近十年前，当时 AMD 开始采用异构架构和加速处理单元，取代了过去的同质多核 CPU 模式，但起步较慢。此后，异构架构开始兴起，紧随为移动消费设备设计的脚步，这些设备需要处理非常紧凑的占地面积以及严格的功耗和散热要求。

IC解密Quadric市场营销副总裁Steve Roddy说：“英特尔等行业巨头的单片硅几乎在每一个产品代码中都有人工智能NPU。当然，人工智能先驱英伟达长期以来一直在其大获成功的数据中心产品中混合使用 CPU、着色器(CUDA)内核和张量(Tensor)内核。未来几年转向芯片片组将巩固这一转变，因为系统购买者可以根据设计插槽的特定需求选择计算和互连类型，从而确定芯片片组的组合。”

这在很大程度上是物理学和经济学造成的。随着扩展优势的缩小，以及先进封装技术的成熟--它允许在设计中添加更多的定制功能，而过去这些功能受限于网罩尺寸--每瓦特和每美元性能的竞争已进入白热化阶段。

输入输出接口定义了芯片与外部设备之间的通信方式。它包括标准的通信协议，如SPI、I2C、UART等，也可以支持高带宽的接口，如PCIe、USB等。根据芯片的应用需求，架构可能支持并行处理(多个处理单元同时工作)或串行计算(单个处理单元逐一处理任务)。对于高性能计算和图形处理，往往采用并行计算架构。为了提高特定任务的处理效率，芯片架构中可能集成硬件加速器，如GPU(图形处理单元)或专用的AI加速器。这些加速器能够针对特定应用场景提供优化的硬件支持。