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0.6秒出图!手机跑Stable Diffusion创下最快速度,而这仅仅是开始
原文来源:机器之心
2023 已经行至尾声,这一年大模型和生成式 AI 成为人工智能圈的主流趋势。自 ChatGPT 出现以来,各式各样通用、专业的 AI 大模型层出不穷,喷涌之势已经不可阻挡。随着量化、网络剪枝和知识蒸馏等模型压缩技术进步,手机等终端设备 AI 算力持续增强,大模型在云端部署之外正在向终端落地迈进。
对于这场已经拉开了序幕的「终端侧革命」,芯片巨头和手机厂商们成为主力军,他们不断尝试在手机等终端设备上部署运行生成式 AI 大模型,时不时给人们一点小小的惊喜和震撼。
今年 2 月,我们第一次看到了在手机上运行超过 10 亿参数的文生图大模型 Stable Diffusion。那是在一部搭载高通第二代骁龙 8 移动平台的安卓手机上运行的,不到 15 秒的时间执行 20 步推理,生成了一张 512×512 像素的图像。这也创造了当时智能手机上最快的推理速度。
在峰会现场,高通用搭载了骁龙 8 Gen 3 的手机运行相同的 Stable Diffusion 大模型,这次不到 1 秒(0.6 秒)的时间便在本地生成了一张图像。从 15 秒到 0.6 秒,终端侧生成式 AI 大模型的进化速度让我们惊叹不已。
大模型赋能平台也不再局限于手机,高通下一代 AI PC 芯片骁龙 X Elite 亮相,将百亿参数大模型「塞进」PC 平台,极大拓展了生成式 AI 应用的广度。
至此,高通在终端侧 AI 领域积累起来的领导力和技术领先性进一步得到加强,更赋予了手机、PC,甚至耳机等厂商更多终端 AI 落地的想象力和可能性。
双平台并进,让生成式 AI 更加触手可及
自今年 2 月以来,高通先后在搭载第二代骁龙 8 移动平台的安卓手机上运行 Stable Diffusion、ControlNet,让大模型跑在手机端成为现实。此次骁龙峰会上发布的骁龙 8 Gen 3 将大模型终端侧落地的潜力提升到了新的高度,使其自身继续在该领域引领潮流。
骁龙 8 Gen 3 集成的高通传感器中枢也更强,拥有 2 个始终感应 ISP、2 个 micro NPU 和 1 个 DPS,内存增加了 30%,支持 INT4 精度,AI 性能提升了 3.5 倍。
在该平台上,高通 AI 引擎首次支持多模态生成式 AI,包括了多种大语言模型、视觉语言模型等。尤其是在终端侧,骁龙 8 Gen 3 首次支持运行 100 亿参数的模型,规模迈入百亿量级。同时将 Stable Diffusion 生成图像的时间降到了 1 秒之内,再次创下最快速度。
在跑 Meta 大语言模型 Llama2-7B 时,骁龙 8 Gen 3 每秒可以生成 20 个 token,同样是手机终端侧最快之一。
现在,骁龙平台已经支持运行 OpenAI、Meta、微软、安卓、stability.ai、BLOOM、百度、智谱、百川智能、有道等企业或机构的大模型,既为这些厂商将自身大模型能力「下放」到终端侧提供契机,也为用户体验生成式 AI 带来了丰富的选择项。
牵一发而动全身,随着高通在赋能大模型终端落地上的进一步动作,采用骁龙 8 Gen 3 移动平台的手机厂商快速跟进,加速了大模型集成到手机的进程。
以首发搭载骁龙 8 Gen 3 移动平台的小米 14 系列新机为例,AI 大模型技术已经集成到小米全新澎湃 OS 中,并上线各种终端侧应用。有了大模型能力加持,小米 14 支持了 AI 妙画、AI 搜图、AI 写真、AI 扩图等多项功能,让输入法、WPS、相册焕发新的活力。
在持续利用 AI 赋能手机移动平台之外,高通也在寻求利用并把握好大模型及生成式 AI 的发展契机,以此来重塑 PC 行业,扩大自身在 AI 领域的领先优势。
生成式 AI 有了「第二阵地」
高通发布了面向 PC 平台的全新处理器骁龙 X Elite,它采用 4nm 制程工艺,集成定制的高通 Oryon CPU,运行速度是英特尔 12 核处理器的 2 倍,功耗比英特尔竞品低 68%,高峰时段的运行速度比苹果 M2 快了 50%。
如果这些参数还无法让你相信骁龙 X Elite 的强悍,那就跑个分吧。骁龙 X Elite 拥有两个版本:分别是注重续航表现的 23W 版本和主打性能的 80W 版本。Geekbench 6 测试下的单核和多核得分情况如下图所示,单核性能尤为亮眼。
同样地,骁龙 X Elite 专为 AI 打造。它采用业界领先的、集成高通 Hexagon NPU 的高通 AI 引擎,异构算力高达 75TOPS,Hexagon NPU 算力为 45TOPS,为创意应用、视频会议和生产力助手的变革性体验提供了算力基础。高通 AI 引擎还支持了大量的加速应用程序和体验,创造无限可能性。
超强生成式 AI 能力也成为骁龙 X Elite 的一大标签,截止到发布时,它已支持在端侧运行超过 130 亿参数的生成式 AI 模型,面向 70 亿参数大模型每秒生成 30 个 token,AI 处理速度是竞品的 4.5 倍。下图为 PC 端 AI 作画能力的展示。
手机、PC 加速迎来全新 AI 时代
在当今大模型时代,终端侧部署生成式 AI 这条路线越来越明晰。基于此,高通始终秉持「混合 AI 是 AI 的未来」这一理念和战略,注重云端与终端的协同发展,并认为终端侧 AI 是扩展生成式 AI 至全球更广泛范围的关键。
遵循这一前瞻性认知,高通一步步积累,逐渐在自身布局中构建了强大、全面的终端侧 AI 能力,并引领了端侧大模型及生成式 AI 的革新与进步。毫无疑问,此次骁龙峰会上发布的骁龙 8 Gen 3、骁龙 X Elite 将进一步夯实高通作为终端侧 AI 领导者的地位。
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*高通全栈 AI 优化方案
如果大模型继续保持当前的落地步伐,我们将可以在手机、PC 甚至 XR 可穿戴设备、智能网联汽车等智能终端上体验到更多生成式 AI 应用,让人机交互更加自然且个性化。反过来,这些生成式 AI 应用以及带来的体验变革也将对这些终端设备产生深远影响,甚至改变它们的核心驱动力,重新定义它们。
我们以与人们工作、生活息息相关的手机为例,在追求绝对性能之外,人们越来越多地关注一些创意性应用。这就需要 AI 大显身手,生成式 AI 性能更是成为下一代手机处理器角逐的核心竞争力。
因此,骁龙移动平台近年来持续发力于此也在意料之中了。从去年的骁龙 8 Gen 2 到此次骁龙峰会上的骁龙 8 Gen 3,AI 早已无处不在,生成式 AI 一跃成为「AI 皇冠上的新明珠」,受到了广泛关注和青睐。
随着大模型及生成式 AI 在手机终端落地的范围越来越广、成熟度越来越高,我们或许可以看到:传统智能手机被生成式 AI 能力全方位加持的「AI 手机」所取代。小米等手机厂商新发布的旗舰机在这方面已经初具雏形,利用生成式 AI 增强一些场景的使用体验和效率,为未来颠覆手机的质变做好了充分的量变。
同时,PC 终端的革新也有类似向生成式 AI 能力倾斜的发展趋势。在这方面,集成到 Windows 中的微软 Copilot 是一个很好的例证。当然还有更多生成式 AI 变革人与 PC 交互的场景和方式,借此实现更高效的智能协作、更简化的工作流程、更强大的生产力、更定制化的使用体验。
骁龙 X Elite 一出手便瞄准生成式 AI,势必会为当前的 PC 市场注入新鲜血液。在第六届虹桥国际经济论坛 ——「智能科技与未来产业发展」分论坛上,高通公司中国区董事长孟樸发表了主题演讲,认为下一代 PC 将进入一个全新的「AI PC」时代,以智能、高性能、高效等为特点, 并将对办公效率等方面产生重要意义。相信未来高通会在骁龙 8 Gen 3 等移动平台和骁龙 X Elite 等 PC 平台的基础上,继续加强自身在大模型和生成式 AI 上的基础能力。加之更多搭载这些平台的厂商发布全新旗舰手机和 PC 产品,他们不断增强的自主性及自研能力可以让我们期待更多样化生成式 AI 应用的亮相。
不过,在「AI 手机」和「AI PC」的 时代真正到来之前,还要看生成式 AI 能力是否能让用户产生强烈感知、是否能准确满足他们的需求、是否能对相关应用产生依赖性、以及是否能带动他们换机的欲望,这些都是高通和手机厂商现在及未来要考虑的问题。
结语
自发布以来,骁龙 8 Gen 3、骁龙 X Elite 展现出的强大生成式 AI 能力留给人们无限的想象空间。正如高通公司总裁兼 CEO 安蒙所言,「我们正在进入将改变用户体验的生成式 AI 时代,也将创造一个移动行业和计算行业的全新周期。」
在这一进程中,作为终端侧领导者的高通正担负起应有的时代角色。一方面,利用自身强大的全栈 AI 优化能力汇聚软硬件各方,助力终端侧 AI 生态快速发展;另一方面,全新的跨平台技术「Snapdragon Seamless」实现安卓、Windows 和其他操作系统无缝衔接,这种多终端体验有望将 AI 在手机、PC 等终端上的落地进一步拓展开来。
可以预见,基于骁龙生态的 AI 体验会非常快速铺展开来,各种应用落地的速度也将大大加快。未来,高通将继续保持自身在终端侧 AI 的技术优势,推动大模型在部署应用时更便捷、更丰富、更有吸引力。同时携手各大厂商创新基于大模型的生成式 AI 应用,降低普通用户使用生成式 AI 的门槛。
随着新的生成式 AI 时代开启,高通是否能持续满足人们的期待,我想这次骁龙峰会已经给了我们答案。
参考链接: