Hailo首席技术官Avi Baum深度对话

（由多段落组成）：

在人工智能芯片领域，Hailo作为一家源自以色列的创新企业，正凭借其领先的边缘AI处理器技术迅速崛起。公司首席技术官Avi Baum拥有深厚的半导体行业背景，曾在德州仪器担任无线连接业务的首席技术官，主导物联网与工业物联网市场中互联微控制器的战略发展。此前，他还在以色列国防军担任高级系统架构师，积累了丰富的工程实践经验。这些经历不仅塑造了他对前沿技术趋势的敏锐洞察，也深刻影响了他在处理器架构设计中的系统性思维。

2017年，Avi Baum与团队共同创立Hailo，初衷正是看准了人工智能从云端向边缘迁移的巨大潜力。尽管当时AI主要集中在数据中心运行，但他们预见到，未来智能设备需要在本地完成更复杂的推理任务——无论是自动驾驶汽车、智能监控摄像头，还是服务机器人，都需要高性能且低功耗的边缘计算能力。因此，Hailo自成立之初便专注于研发适用于真实场景的边缘AI芯片，并配套提供完整的软件开发工具链和全球生态支持体系。

随着生成式AI逐渐落地到终端设备，传统的性能评估标准正在失效。过去广泛使用的“每秒万亿次操作”（TOPS）指标已无法全面反映处理器在实际应用中的表现。尤其在处理大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）时，模型参数动辄数十亿，远远超出片上缓存容量，必须频繁访问外部DRAM内存。此时，内存带宽成为制约性能的关键瓶颈。一个高TOPS但带宽不足的芯片，可能因数据供给不及时而严重拖累整体效率。真正重要的不再是峰值算力，而是计算单元与内存之间的协同效率。

面对这一挑战，Hailo强调“工作点”（Working Point）的概念——即在特定应用场景下，功率、成本与延迟三者之间的最优平衡点。例如，智能家居设备更关注能效比和成本控制，而自动驾驶系统则优先保障超低延迟响应。脱离具体使用场景去追求极限性能，往往会导致资源浪费或实际体验不佳。因此，产品团队应摒弃单一依赖TOPS的做法，转而采用贴近真实负载的综合基准测试方法，评估处理器在感知、增强乃至生成式任务中的持续性能表现。

对于消费级边缘设备而言，功耗和成本是不可忽视的设计约束。大多数终端设备没有主动散热系统，电池续航也极为关键，这就要求AI芯片必须在极低功耗下实现高效运算。同时，为确保产品具备市场竞争力，芯片的成本必须控制在合理范围内。Hailo通过优化架构设计，在有限的硅面积和功耗预算内，实现计算与内存资源的最佳配比，从而让大模型也能在小型化设备上稳定运行。

在多模态AI应用日益普及的今天，视频、音频与自然语言常常融合处理，这对芯片提出了更高要求。不同模态对硬件的压力各不相同：高清视频流带来巨大计算负担，而语言模型则对内存带宽极度敏感。Hailo通过对多模态工作负载的深入分析，设计出能够动态调配资源的架构，避免某一模态“抢走”全部带宽而导致其他功能卡顿，确保整体系统的流畅协作。

随着边缘侧AI模型规模不断扩大，延迟与功耗问题愈发突出。更大模型意味着更多对外部内存的访问，每次读写都消耗能量并增加响应时间。系统级架构设计在此过程中发挥着决定性作用——只有当计算引擎、内存层级、数据通路和电源管理高度协同，才能有效缓解“内存墙”带来的性能衰减。Hailo坚持“均衡设计”理念，不盲目堆叠算力，而是注重各组件间的高效配合，以实现可持续的性能输出。

为了应对AI技术快速迭代的挑战，Hailo在产品规划中高度重视“未来可扩展性”。其处理器架构并非只为某一种模型定制，而是面向多样化工作负载进行通用性优化，既能处理传统的目标检测任务，也能支持新兴的视觉语言理解等复杂应用。与此同时，公司根据不同细分市场的“可寻址需求”，推出差异化的产品线，在性能、功耗与尺寸之间找到最佳平衡点，满足从消费电子到工业自动化等多种部署场景。

开发者生态同样是释放边缘AI潜力的重要一环。Hailo提供完善的SDK、编译器、调试工具和文档支持，帮助工程师快速将AI模型部署到实际产品中。强大的开发生态不仅缩短了产品上市周期，也为创新应用打开了更多可能性。对于正在选择首款AI加速器的技术决策者来说，建议优先考虑平台的灵活性、易用性和长期演进能力，而非仅仅关注纸面参数。唯有如此，才能在瞬息万变的技术浪潮中保持领先。

边缘人工智能, AI芯片, 内存带宽, 大型语言模型, 工作点优化

本文来源：