摘要:不论你感到紧张还是兴奋,人工智能时代终究还是来了

作者:Scofield

自从去年 11月 ChatGPT发布,关于 AI的话题就成了热搜榜的常客。就在上周的 3月 14日,伴随着新一代 GPT-4横空出世,网友直呼太强大,GPT-3.5短短几个月已经被“革了命”。从前,虽然 AI一直是高科技话题的代表,也是热点所在,但是对于一个普通人而言,AI却是看不到、摸不到的虚无缥缈之物。如今,仿佛一夜之间人工智能走进千万家。作为一个聊天机器人,其鲜明的应用场景正在宣告:不论你感到紧张还是兴奋,人工智能时代终究还是来了。

3月 16日,“文心一言”发布,作为百度继“文心一格”之后的第二款 AI产品,直接对标 ChatGPT。百度明确表示,将在所有业务中全面集成“文心一言”。可以预见到,未来 AI会出现在各类互联网产品中。便捷的可触达性,让用户不论在手机、电脑还是其他任何终端设备,都能轻松享受人工智能所带来的便利。

然而,在推动朝着 AI转型的路上,OpenAI和众多互联网大厂并不是仅有的玩家,只是因为它们面向 C端消费者因此更容易被熟知。在背后,一些大众不熟悉的领域,变革也在悄然发生——例如为AI开发者创造更高效的研发环境,抑或是为终端提供更强大的算力和操作系统。

这正是过去 10年高通一直在做的事。

第二代骁龙 7+全面提升,但核心依然围绕“AI”

3月 17日,即百度“文心一言”发布的次日, GPT-4发布后的第三天,高通正式推出了第二代骁龙 7+芯片。这是一次全面升级,不论是音效、视频体验,还是 AI性能,均大幅度提升。

如高通技术公司高级副总裁兼手机业务总经理 Christopher Patrick所言:“骁龙是顶级移动体验的代名词。今天发布的第二代骁龙 7+彰显了我们将骁龙广受欢迎的部分旗舰特性引入骁龙 7系,从而让更多用户可以享受动心体验”。

第二代骁龙 7+移动平台 CPU整体性能比上一代平台提升了 50%,GPU和上一代 7系相比,性能翻倍,高性能不代表高能耗,新平台的能效提升了 13个百分点。

在一个消费者沉溺于比拼跑分的时代,第二代骁龙 7+却别出心裁地给出了另一个更接地气的指标——持久稳定输出性能。毕竟在实际使用中,影响用户体验的不是性能峰值,而是稳定的、持续的高性能输出。

在一项连续进行 20轮的 GFX Manhattan 3.0 1080P基准测试中,两台机器同时进行性能测试。测试结果显示,第二代骁龙 7+在 GPU性能上最初就已经领先竞争对手 18%;到第 5轮,友商机器性能开始下降,两者之间的差距扩大到 27%;到第 7轮,友商机器的表现进一步下滑,两者之间的差距扩大到了 65%,并一直持续到第 20轮。而第二代骁龙 7+的芯片性能一直非常稳定,跑分线几乎是平的。

在用户体验上,游戏、影像均大幅提升。借助自适应可变分辨率渲染(Auto VRS),它通过全分辨率渲染重点内容,使用较低分辨率渲染场景背景,从而优化能效和性能。立体渲染能为烟雾等粒子图形游戏画面增加栩栩如生的真实感。

第二代骁龙 7+的 18-bit ISP支持一次捕获 30张画面且支持高达 2亿像素的照片拍摄,同时还能进行三重曝光的单帧逐行 HDR视频拍摄,让消费者能够捕捉到高达 4,000多倍的影像数据,获得丰富的色彩和高清晰度的体验。

然而,重头戏还是落在 AI上。

与前代平台相比,第二代骁龙 7+集成的高通 AI引擎性能提升超过 2倍,能效提升 40%。并支持 AI赋能的增强体验以实现出众的简便性。

高通在芯片领域的地位毋庸置疑,而芯片又是开发 AI模型里极重要的组成部分(系统、算力)。高通作为一个全球领先的芯片厂商,其在 AI领域的技术和创新实力也备受关注。不夸张地说,高通在领域内的创新能力和迭代速度,某种程度上成为了 AI行业这个“上层建筑”的“经济基础”。

时至今天,AI已经成为大众街头巷尾议论的话题,不论是普通消费者还是企业,都意识到 AI的重要性。

向 AI倾斜是高通长期战略的一部分。在过去十年中,高通凭借强大的 AI科技,持续赋能终端侧。如今,从手机到汽车、从 XR到智能工厂,乃至智慧城市,到处可见由高通 AI引擎赋能的终端侧设备。

赋能终端侧、推动终端侧 AI普及,并不是高通最近才提出的新概念。早在 2015年,骁龙 820移动平台首次集成了高通公司的第一代人工智能引擎。也是从那时起,“赋能终端侧 AI”逐渐开始形成理念和技术方案。

第二代骁龙 7+作为一款面向中、高端智能手机和平板电脑的处理器芯片,具有卓越的性能和高效的功耗管理能力,适用于运行大型应用程序和多媒体内容的应用场景,这会加速其在终端侧设备的部署。如今,新发布的第二代骁龙 7+移动平台在 AI性能上的进一步提升,是高通“赋能终端侧 AI战略”的延伸。

高通赋能,让 AI技术在不同终端上快速拓展

近日,和 AI一同登上热搜榜的,还有演员杨紫琼。第 95届奥斯卡颁奖典礼在 3月 13日举行,杨紫琼凭借在奇幻电影《瞬息全宇宙》中的出色表演获得了“影后”荣誉。她成为了奥斯卡历史上第一位获得这一殊荣的华裔女性,并且这部电影共获得七项大奖,成为好莱坞历史上最大的赢家之一。

根据媒体披露,高通早在去年就已经与杨紫琼达成合作。巧合的是,3月 13日杨紫琼获奖,3月 17日杨紫琼讲述 AI如何改变我们的生活的视频就已经在网络上传播。杨紫琼带观众体验了 AI赋能的智能手机、影像、汽车、智能家电等一系列日常可见的终端设备。

六分钟的视频,堪比好莱坞大片。AI与生活,如杨紫琼在视频里的一句话所言,“你不必懂科技,它自会懂你。”

这一切和高通推动 AI技术在各个领域、各个终端的部署密不可分。在 2022年下半年,高通发布了 AI软件栈(Qualcomm AI Stack),这是一款足可以改变行业开发生态的里程碑产品,只是因为远离 C端用户,大众较为陌生。

在 AI Stack出现之前,由于 AI部署的多场景、多终端特性,一样的功能往往需要开发者重复开发多次。AI Stack诞生后,AI开发者不必再将时间浪费在重复开发上,从而可以集中精力去思考创新的 AI应用,真正实现“一次开发,多终端使用”。

这加快了 AI行业的前进速度。

借助 AI Stack,今年三月,高通AI研究院 (AI Research)在 Android智能手机上实现了新突破——成功部署了 Stable Diffusion。

Stable Diffusion,简单地说就是“输入文本,AI创作图像”,全过程仅需要几秒钟。下图就是利用 Stable Diffusion生成的图像,输入的文本为“穿盔甲超级可爱的毛绒绒猫战士、逼真、4K、超细节、V-Ray渲染、虚幻引擎”。

完成这一突破的是高通旗下的研究机构 AI Research,其致力于推动人工智能技术的发展和应用,聚焦于机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的研究,同时也率先在商用终端上展示概念验证,为在现实世界中的技术规模化应用铺平道路。

依然是以 Stable Diffusion为例,输入文本,输出图像,巨大的计算需求是否存在延迟?终端设备(如智能手机)能够提供足够算力吗?这便是高通一直强调边缘侧 AI技术的原因。

终端是相对于云端而言的。首先并不是所有计算和功能都适合在云端实现,然后回传至设备,可能是由于安全考虑,也可能是传输速度限制。如果能够在本地(终端)完成这些计算,无疑是更佳的选择。近年来,AI云端大模型持续往边缘终端转移,如何通过边缘 AI进行终端侧处理,并且保证可靠性、时延、隐私、网络带宽使用效率和整体成本,这是高通需要考虑的事。

在 AI Stack的加持下,通过全栈 AI优化,Stable Diffusion功能仅仅在一部智能手机上,就可以实现 15秒内执行 20步推理,生成一张 512x512像素的图像。这是在智能手机上最快的推理速度,能媲美云端时延。

如何做到的?通俗地解释,全栈优化就是“全方位、综合性的优化方法”。包含硬件、内存、算法、模型、功耗,几乎从各个方面入手,让“终端”真正可以响应用户需求。

早在 2021年,高通就提出了“统一技术路线图”,2022年,推出 AI Stack。前者统一硬件,后者统一软件。如今,在“统一路线图”加持下,意味着全栈优化+高通 AI软件栈(AI Stack)能够让一项新的 AI技术迅速在不同终端之间拓展、复制。

但需要强调的是,高通通过 AI技术赋能终端,而不是取代终端。高通公开表示,终端厂商更了解用户,高通需要与终端厂商在联合调校上加大投入。这一方面意味着芯片设计初期听取终端厂商的建议;另一方面,芯片落地后,要持续结合终端侧用户的需求进行优化。

比尔盖茨在谈到 ChatGPT时说,“它将会改变世界”。有理由相信,2023年将会成为 AI史上极为重要的一年,一连串重磅消息的发布,让科技爱好者有些“目不暇接”——未来已来。第二代骁龙 7+作为具有旗舰级体验的非旗舰移动平台,将以更高的性价比各类最前沿的 AI应用带给更广泛的用户群体,从而快速普及原本旗舰专属的终端侧 AI体验,进一步助力整体 AI生态的指数级增长,实现真正的 AI for Everyone。来源：中国网

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