展会信息港展会大全

人人都要上云的时代,AI部署为何要往本地走?
来源:互联网   发布日期:2024-01-14 19:37:26   浏览:5860次  

导读:根据不完全统计,现在全球每周上线的基于 AI 的手机应用高达上千款。在 2022 年 11 月 ChatGPT 发布后,AI 的发展迎来了新纪元:生成式 AI 从幕后走到台前,通过用户友好型界面和大众产生直接联系。 现如今,如果手机上不安装几款 AI 应用,似乎都不好意思说...

根据不完全统计,现在全球每周上线的基于 AI 的手机应用高达上千款。在 2022 年 11 月 ChatGPT 发布后,AI 的发展迎来了新纪元:生成式 AI 从幕后走到台前,通过用户友好型界面和大众产生直接联系。

现如今,如果手机上不安装几款 AI 应用,似乎都不好意思说自己用的是“智能”手机。这些应用可以是基于生成式 AI 的 ChatBox(聊天机器人),或者是 AI 加持下的语言学习软件、图片生成类应用等等。

人人都要上云的时代,AI部署为何要往本地走?

如果你以为生成式 AI 只能嵌入进手机,那真的小看了科技公司的想象力。2024 年 1 月 9 日,CES 2024 在美国拉斯维加斯盛大开幕,高通展示了其先进的 AI 实力。利用业界领先的 AI 硬件和软件解决方案,骁龙数字底盘平台推动汽车领域人工智能向前发展。现在,骁龙座舱平台已经具备支持生成式 AI 的能力。

彷佛一晃之间,AI 已经走入普通消费者这个“寻常百姓家”。

然而,这种变化不是一蹴而就的。

终端侧部署的 AI 更了解用户需求

2023 年 2 月 23 日,也就是 ChatGPT 发布后的 3 个月,高通成功在搭载了骁龙芯片的安卓手机上运行了 Stable Diffusion,这是一款风靡全球的从文本生成图片的应用。对于手机用户而言,安装一款应用仅仅是点击几下屏幕,但这背后是相当复杂的配置。Stable Diffusion 模型参数超过 10 亿个,此前只能在云端运行。

还有 ChatGPT,登录网页依然是主流的使用方式。由此我们不禁要问,为何一定要在移动端部署 AI?用更专业的说法,为何要在终端侧部署 AI?这里的终端侧可以指手机、平板电脑、可穿戴设备、智能汽车等等。

首先,把 AI 部署在本地可以更好的获知用户需求。本地 AI 通过捕获用户的行为数据和位置信息,提供更加个性化的服务。与此同时,终端侧设备的使用方式也经历了转变,不再局限于单一应用的简单操作。以发送短信为例,当我提到参与某个活动并遇到另一个人时,如果之前与这个人拍了照片,AI 将立即给予提示,导航至相册并识别出相关照片,使用户体验更为无缝。这种智能手机与 AI 的协同工作,不仅提升了用户体验,也为移动设备带来了更广泛的功能。生成式 AI 在此背景下发挥作用,协同工作于所有应用之间。

高通现任 CEO 安蒙(Cristiano Amon)曾在一次公开演讲中说,“真正有趣的地方在于让生成式 AI 在智能手机本地运行,而不是云端”。在 CES2024 上,安蒙再次强调,“生成式 AI 的变革意义在于终端上的信息能够帮助 AI 成为无处不在的个人助手……”

人人都要上云的时代,AI部署为何要往本地走?

图:高通公司总裁兼 CEO 安蒙 | 来源:高通公司

其次,这关系到用户隐私、安全性和网络通畅性。请读者来设想一种情景,当你在和一款 AI 机器人沟通一些关于自己的私密问题,聊天记录是备份在本地更安全,还是云端更安全?如果用户是一家企业,这其中涉及到的诸多商业机密,想必不会上传云端。这就是终端侧部署 AI 的好处之一。

另一方面则是网络通畅性,虽然目前 5G 已经快速部署,但相比于 AI 产生的海量数据,网络传输速度似乎并不能满足需求。一架波音 787 每秒钟产生 5GB 数据,全球每时每刻正在飞行民航飞机何止几千架。高通发布的白皮书《混合 AI 是 AI 的未来》指出,相较于传统方式,生成式 AI 的搜索成本增加了 10 倍,全球每天产生超过 100 亿次的搜索查询量。

所以,最优的解决方案是混合式 AI:即在终端侧部署 AI,一部分 AI 计算在终端运行,一部分在云端运行,混合搭配,这会极大的减轻运营压力,降低算力成本和能耗,同时提升了安全性与用户体验。

终端侧 AI 的愿景:万物互联、分布式计算

在媒体一轮又一轮的普及和展望之下,大众对“万物互联”的概念不陌生。然而,由于现实体验和“未来展望”的差距,相当多的用户以为万物互联就是“蓝牙连接”,更先进一些的,是智能家居之间通过同一个 Wi-Fi 网络的数据交互。

然后真正的万物互联并非如此。笔者认为,万物互联的基础首先是万物智能化,智能化之后的互联才更有意义。而“万物智能化”需要在终端设备上部署 AI,这便是终端侧 AI 的愿景。当你手中的每一款终端都具备了 AI 能力、强大的算力,会产生一些神奇的应用场景。

比如推动科学进步,乃至造福社会和人类。

我们以 Folding@home 项目(也称 FAH)为例做一下展望。这是一个分布式计算项目,科学家通过模式计算的方式研究蛋白质动力学,包括蛋白质折叠的过程和蛋白质运动。这个项目的意义在于,其研究成果可以用在一系列难以攻克的疾病上,比如老年痴呆、癌症、亨廷顿病等等。这个处在科学前沿的研究项目需要极大的计算量,或者说,计算速度越快,这项研究就能更早突破。

于是,研究人员想到了一个使用大众“富余算力”的办法,志愿者可以让自己的设备,如电脑参与到科学计算当中。比如,当用户处于夜间睡眠状态时,手机可能正在充电并置于 Wi-Fi 网络下,此时它便可以承担一些科学计算任务,最终这些结果汇总到一起,从而大大加速整个科研进程。目前 FAH 已经是全球最快的计算系统之一,它是全球第一个“亿亿次计算系统”。据称,该项目的模拟结果也与实验非常吻合。

这与十多年前互联网田园时代的 BT(Bit Torrent)下载十分相似,越多人参与,下载(计算)速度越快。

这或许是未来终端侧 AI 的一个重要应用:贡献 AI 能力和算力。在某种程度上,部署了 AI 的终端就是一台微型分布式计算终端。这或许能给用户带来经济上的收益。

这样“出售算力”的平台在全球范围内已经出现。比如 LoadTeam,这是一个利用用户闲置算力和内存“挖矿”的平台,根据用户终端的运行速度和贡献值分成。另一个海外平台叫 Golem,其愿景描述就是“出租您的数字资源,包括闲置计算能力”,“您可以成为去中心化网络生态中的一部分”。

虽然一些应用的细节还在展望,并没有实际走进我们日常生活。但这些变化是可预见的。对于终端用户来说,部署 AI 成为了一种赋能,而这种赋能不论是转化为用户体验,或者是保障安全性,还是用这种能力换取金钱,用户都将受益。

首个专为生成式 AI 打造的平台,如何赋能 AI 体验?

生成式 AI 浪潮到来之后,高通加速了其产品对 AI 的支持力度。2023 年 10 月 24 日,第三代骁龙 8 移动平台发布。作为高通技术公司首个专为生成式 AI 打造的平台,第三代骁龙 8 带来了影像、游戏体验和专业品质的全面提升。

人人都要上云的时代,AI部署为何要往本地走?

图:第三代骁龙 8 移动平台 | 来源:高通公司

ChatGPT 之后,各个手机厂商推出了各自的生成式 AI 应用,这些基于 AI 能力开发的产品,需要一款更先进,更具备 AI 基因的移动平台搭载。第三代骁龙 8 发布后,已经在全球 OEM 厂商和智能手机品牌的终端得到广泛采用,这其中包括大家耳熟能详的小米、荣耀、甚至以往的汽车厂商蔚来等品牌。

比如在近期推出的小米 14 系列手机中,通过引入本地 AI 大模型,让手机具备了一系列强大功能AI 扩图、AI 写真等。AI 扩图可以对构图比较拘谨的照片进行新增画面生成扩充,而 AI 写真可以让用户和指定的背景合影,即便没有去过。这些都仅仅通过端侧 AI 计算便可实现,无需云端的参与。最新发布的荣耀 Magic6 系列带来的基于魔法大模型的“任意门”功能同样是终端侧 AI 应用的一个典型代表。

我们在上文提到,在年初的 MWC2023 上,高通展示了在第二代骁龙 8 智能手机上运行 Stable Diffusion,10 亿参数模型,能够在仅 15 秒内完成 20 步推理,将文字提示转化为图像。这样的表现已经十分惊人,而现在,在第三代骁龙 8 上,高通 AI 引擎的核心 Hexagon NPU 进一步升级了全新的微架构,性能再度提升了 98%,能效提升了 40%。

依靠强大的 Hexagon NPU,微切片推理单元,性能有加强的张量/标量/矢量单元,同时所有单元共享 2 倍带宽的大容量共享内存,此前第二代骁龙 8 运行的是 10 亿参数模型,第三代骁龙 8 发布时已经能够运行高达 100 亿参数的生成式 AI 模型,并且以 20 tokens/s 的速度运行大语言模型。

这样的性能提升速度,意味着手机(也包括其它终端)用户很快就能流畅的在手机上体验各项 AI 应用。

高通一直以来给公众的印象就是“手机芯片”,一定程度上已经成为了手机芯片的代名词。除了芯片,高通实际上是 AI 的“原生玩家”。2009 年,谷歌刚开始秘密研发无人驾驶汽车,2010 年,“数据科学家”还是一个新兴职业,而高通在 2007 年就已经投入研发 AI 了。

人人都要上云的时代,AI部署为何要往本地走?

图:高通的 AI 研发之路丨来源:《混合 AI 是 AI 的未来》白皮书

从 2007 年至今,高通在 AI 领域的一些突破推动了整个行业的进步。2016 年,一款重磅产品横空出世,高通骁龙神经处理引擎工具包(Snapdragon Neural Processing Engine SDK)正式发布。这一软件开发工具包(SDK)使得原始设备制造商(OEM)能够在骁龙 820 设备上,包括智能手机、安全摄像头、汽车和无人机等各种设备上,运行他们自己的神经网络模型,而无需连接到云端。这意味着下游厂商能够个性化地开发场景检测、文本识别、对象跟踪与规避、手势识别、人脸识别以及自然语言处理等功能。

2022 年 6 月 AI Stack(高通 AI 软件栈)发布,解决了困扰行业多年的重复开发问题。此前,AI 开发人员需要针对同一个功能,不同终端做重复开发,而 AI Stack 的出现真正实现了“一次开发,全平台通用”,把开发人员从重复性劳动中解放了出来,让他们把更多精力投入到创新性活动中。

回看高通在推动 AI 行业发展中取得的成绩,与其说赋能终端侧 AI 是战略,不如说是一种必然,它是目前各个子领域发展至今的最优解。

AI 时代的到来势不可挡,这是人类社会的发展趋势,我们只能拥抱它,而不能逃避 AI。旗舰移动平台第三代骁龙 8 发布后,高通又在 2023 年 11 月推出了第三代骁龙 7,将非旗舰移动平台上的卓越使用体验和 AI 支持带给更广泛的用户群体。由此覆盖了中、高端用户和普惠用户。

科技的发展,应当塑造一个良善的 AI 行业,每个人都应该被赋能,不能让一人掉队。AI 时代需要被每一个人共享。

赞助本站

AiLab云推荐
展开

热门栏目HotCates

Copyright © 2010-2024 AiLab Team. 人工智能实验室 版权所有    关于我们 | 联系我们 | 广告服务 | 公司动态 | 免责声明 | 隐私条款 | 工作机会 | 展会港