人工智能集中爆發 高通第二代驍龍7+如何賦能終端側AI？人工
2023-03-24 21:49:46編輯：Reset 不論你感到緊張還是興奮，人工智能時代終究還是集中來了自從去年 11 月 ChatGPT 發布，關于 AI 的高通上海酒店上門服務靠譜電崴信159-8298-6630提供外圍女小姐上門服務快速安排面到付款話題就成了熱搜榜的常客。就在上周的第代端側 3 月 14 日，伴隨著新一代 GPT-4 橫空出世，驍龍網友直呼太強大，何賦GPT-3.5 短短幾個月已經被“革了命”。人工從前，集中雖然 AI 一直是高通高科技話題的代表，也是第代端側熱點所在，但是驍龍對于一個普通人而言，AI 卻是何賦看不到、摸不到的人工虛無縹緲之物。如今，集中仿佛一夜之間人工智能走進千萬家。高通作為一個聊天機器人，其鮮明的應用場景正在宣告：不論你感到緊張還是興奮，人工智能時代終究還是來了。
3 月 16 日，“文心一言”發布，作為百度繼“文心一格”之后的第二款 AI 產品，直接對標 ChatGPT。百度明確表示，將在所有業務中全面集成“文心一言”。可以預見到，未來 AI 會出現在各類互聯網產品中。便捷的上海酒店上門服務靠譜電崴信159-8298-6630提供外圍女小姐上門服務快速安排面到付款可觸達性，讓用戶不論在手機、電腦還是其他任何終端設備，都能輕松享受人工智能所帶來的便利。
然而，在推動朝著 AI 轉型的路上，OpenAI 和眾多互聯網大廠并不是僅有的玩家，只是因為它們面向 C 端消費者因此更容易被熟知。在背后，一些大眾不熟悉的領域，變革也在悄然發生——例如為AI開發者創造更高效的研發環境，抑或是為終端提供更強大的算力和操作系統。
這正是過去 10 年高通一直在做的事。
第二代驍龍 7+ 全面提升，但核心依然圍繞“AI”
3 月 17 日，即百度“文心一言”發布的次日， GPT-4 發布后的第三天，高通正式推出了第二代驍龍 7+ 芯片。這是一次全面升級，不論是音效、視頻體驗，還是 AI 性能，均大幅度提升。
如高通技術公司高級副總裁兼手機業務總經理 Christopher Patrick 所言：“驍龍是頂級移動體驗的代名詞。今天發布的第二代驍龍 7+ 彰顯了我們將驍龍廣受歡迎的部分旗艦特性引入驍龍 7 系，從而讓更多用戶可以享受動心體驗”。
第二代驍龍 7+ 移動平臺 CPU 整體性能比上一代平臺提升了 50%，GPU 和上一代 7 系相比，性能翻倍，高性能不代表高能耗，新平臺的能效提升了 13 個百分點。
在一個消費者沉溺于比拼跑分的時代，第二代驍龍 7+ 卻別出心裁地給出了另一個更接地氣的指標——持久穩定輸出性能。畢竟在實際使用中，影響用戶體驗的不是性能峰值，而是穩定的、持續的高性能輸出。
在一項連續進行 20 輪的 GFX Manhattan 3.0 1080P 基準測試中，兩臺機器同時進行性能測試。測試結果顯示，第二代驍龍 7+ 在 GPU 性能上最初就已經領先競爭對手 18%;到第 5 輪，友商機器性能開始下降，兩者之間的差距擴大到 27%;到第 7 輪，友商機器的表現進一步下滑，兩者之間的差距擴大到了 65%，并一直持續到第 20 輪。而第二代驍龍 7+ 的芯片性能一直非常穩定，跑分線幾乎是平的。
在用戶體驗上，游戲、影像均大幅提升。借助自適應可變分辨率渲染(Auto VRS)，它通過全分辨率渲染重點內容，使用較低分辨率渲染場景背景，從而優化能效和性能。立體渲染能為煙霧等粒子圖形游戲畫面增加栩栩如生的真實感。
第二代驍龍 7+ 的 18-bit ISP 支持一次捕獲 30 張畫面且支持高達 2 億像素的照片拍攝，同時還能進行三重曝光的單幀逐行 HDR 視頻拍攝，讓消費者能夠捕捉到高達 4,000 多倍的影像數據，獲得豐富的色彩和高清晰度的體驗。
然而，重頭戲還是落在 AI 上。
與前代平臺相比，第二代驍龍 7+ 集成的高通 AI 引擎性能提升超過 2 倍，能效提升 40%。并支持 AI 賦能的增強體驗以實現出眾的簡便性。
高通在芯片領域的地位毋庸置疑，而芯片又是開發 AI 模型里極重要的組成部分(系統、算力)。高通作為一個全球領先的芯片廠商，其在 AI 領域的技術和創新實力也備受關注。不夸張地說，高通在領域內的創新能力和迭代速度，某種程度上成為了 AI 行業這個“上層建筑”的“經濟基礎”。
時至今天，AI 已經成為大眾街頭巷尾議論的話題，不論是普通消費者還是企業，都意識到 AI 的重要性。
向 AI 傾斜是高通長期戰略的一部分。在過去十年中，高通憑借強大的 AI 科技，持續賦能終端側。如今，從手機到汽車、從 XR 到智能工廠，乃至智慧城市，到處可見由高通 AI 引擎賦能的終端側設備。
賦能終端側、推動終端側 AI 普及，并不是高通最近才提出的新概念。早在 2015 年，驍龍 820 移動平臺首次集成了高通公司的第一代人工智能引擎 。也是從那時起，“賦能終端側 AI”逐漸開始形成理念和技術方案。
第二代驍龍 7+ 作為一款面向中、高端智能手機和平板電腦的處理器芯片，具有卓越的性能和高效的功耗管理能力，適用于運行大型應用程序和多媒體內容的應用場景，這會加速其在終端側設備的部署。如今，新發布的第二代驍龍 7+ 移動平臺在 AI 性能上的進一步提升，是高通“賦能終端側 AI 戰略”的延伸。
高通賦能，讓 AI 技術在不同終端上快速拓展
近日，和 AI 一同登上熱搜榜的，還有演員楊紫瓊。第 95 屆奧斯卡頒獎典禮在 3 月 13 日舉行，楊紫瓊憑借在奇幻電影《瞬息全宇宙》中的出色表演獲得了“影后”榮譽。她成為了奧斯卡歷史上第一位獲得這一殊榮的華裔女性，并且這部電影共獲得七項大獎，成為好萊塢歷史上最大的贏家之一。
根據媒體披露，高通早在去年就已經與楊紫瓊達成合作。巧合的是，3 月 13 日楊紫瓊獲獎，3 月 17 日楊紫瓊講述 AI 如何改變我們的生活的視頻就已經在網絡上傳播。楊紫瓊帶觀眾體驗了 AI 賦能的智能手機、影像、汽車、智能家電等一系列日常可見的終端設備。
六分鐘的視頻，堪比好萊塢大片。AI 與生活，如楊紫瓊在視頻里的一句話所言，“你不必懂科技，它自會懂你。”
這一切和高通推動 AI 技術在各個領域、各個終端的部署密不可分。在 2022 年下半年，高通發布了 AI 軟件棧(Qualcomm AI Stack)，這是一款足可以改變行業開發生態的里程碑產品，只是因為遠離 C 端用戶，大眾較為陌生。
在 AI Stack 出現之前，由于 AI 部署的多場景、多終端特性，一樣的功能往往需要開發者重復開發多次。AI Stack 誕生后，AI 開發者不必再將時間浪費在重復開發上，從而可以集中精力去思考創新的 AI 應用，真正實現“一次開發，多終端使用”。
這加快了 AI 行業的前進速度。
借助 AI Stack，今年三月，高通AI研究院 (AI Research) 在 Android 智能手機上實現了新突破——成功部署了 Stable Diffusion。
Stable Diffusion，簡單地說就是“輸入文本，AI 創作圖像”，全過程僅需要幾秒鐘。下圖就是利用 Stable Diffusion 生成的圖像，輸入的文本為“穿盔甲超級可愛的毛絨絨貓戰士、逼真、4K、超細節、V-Ray 渲染、虛幻引擎”。
完成這一突破的是高通旗下的研究機構 AI Research，其致力于推動人工智能技術的發展和應用，聚焦于機器學習、自然語言處理、計算機視覺等領域的研究，同時也率先在商用終端上展示概念驗證，為在現實世界中的技術規模化應用鋪平道路。
依然是以 Stable Diffusion為例，輸入文本，輸出圖像，巨大的計算需求是否存在延遲?終端設備(如智能手機)能夠提供足夠算力嗎?這便是高通一直強調邊緣側 AI 技術的原因。
終端是相對于云端而言的。首先并不是所有計算和功能都適合在云端實現，然后回傳至設備，可能是由于安全考慮，也可能是傳輸速度限制。如果能夠在本地(終端)完成這些計算，無疑是更佳的選擇。近年來，AI 云端大模型持續往邊緣終端轉移，如何通過邊緣 AI 進行終端側處理，并且保證可靠性、時延、隱私、網絡帶寬使用效率和整體成本，這是高通需要考慮的事。
在 AI Stack 的加持下，通過全棧 AI 優化，Stable Diffusion 功能僅僅在一部智能手機上，就可以實現 15 秒內執行 20 步推理，生成一張 512x512 像素的圖像。這是在智能手機上最快的推理速度，能媲美云端時延。
如何做到的?通俗地解釋，全棧優化就是“全方位、綜合性的優化方法”。包含硬件、內存、算法、模型、功耗，幾乎從各個方面入手，讓“終端”真正可以響應用戶需求。
早在 2021 年，高通就提出了“統一技術路線圖”，2022 年，推出 AI Stack。前者統一硬件，后者統一軟件。如今，在“統一路線圖”加持下，意味著全棧優化+高通 AI 軟件棧(AI Stack) 能夠讓一項新的 AI 技術迅速在不同終端之間拓展、復制。
但需要強調的是，高通通過 AI 技術賦能終端，而不是取代終端。高通公開表示，終端廠商更了解用戶，高通需要與終端廠商在聯合調校上加大投入。這一方面意味著芯片設計初期聽取終端廠商的建議;另一方面，芯片落地后，要持續結合終端側用戶的需求進行優化。
比爾蓋茨在談到 ChatGPT 時說，“它將會改變世界”。有理由相信，2023 年將會成為 AI 史上極為重要的一年，一連串重磅消息的發布，讓科技愛好者有些“目不暇接”——未來已來。第二代驍龍 7+ 作為具有旗艦級體驗的非旗艦移動平臺，將以更高的性價比各類最前沿的 AI 應用帶給更廣泛的用戶群體，從而快速普及原本旗艦專屬的終端側 AI 體驗，進一步助力整體 AI 生態的指數級增長，實現真正的 AI for Everyone。
(本文轉載自Deeptech深科技)