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英特尔高宇:AI PC为软硬件创新带来新机遇

2023年12月15日,英特尔正式发布了第一代酷睿Ultra处理器,与此同时,“AI PC”这一PC品类新概念产品也随之正式落地,无论是对于英特尔自身来说,还是对于整个PC行业来说,AI PC都将是未来数年业界创新与发展的焦点。

不过从英特尔自身视角来看,AI PC究竟有何意义?我们第一时间采访了特尔公司中国区技术部总经理高宇先生,从他的回答中,我们能够深刻感知到AI PC时代已经到来。

当下,AI PC生态刚刚开始建设,这个过程依然需要很长时间。而且AI行业的发展日新月异,明年看到的和今年看到的可能会有很大差异,各个领域都在不断摸索和演化。对于英特尔来说,第一件要做的事情就是大模型适配。其中包括语言类模型、文生图模型等等,这是AI PC重要的基础性能力。高宇表示,“首先要让大模型通过量化之后,可以顺畅地、以最小精度损失跑在PC上,并且还要做到对内存占用尽量小,对GPU占用尽量小。解决完这些问题之后,行业会加速迭代,并催生出让人想象不到的创新应用。”

AI PC最初面临的是大模型适配问题,而后续则是应用场景的问题。

在高宇看来,AI PC的应用首先包含了基于NPU的场景应用,如在新版剪映中,通过NPU抠图抠像,可以在保证低功耗的情况下快速完成相关任务。其次,类似Stable Diffusion的应用也会很快成为AI PC的标准功能,通过本地的LCM或者XL+LCM模型,AI PC的速度已经比肩云端,甚至比云端还要更快一些。

PC引入AI功能之后,除了算力之外,对于内存这样的硬件性能需求越来越高。但是PC与云端的做法并不能一概而论。当前虽然在用云端大模型理念去做,但是未来则需要解决PC相应的问题,而不相关的则没有必要继续去做。

此外,高宇认为,“当前业界存在着‘唯NPU算力说’。动不动就说我这个是20T,那个说我30T,那个说我50T,数字听起来惊悚。但是实际上NPU想堆大不难,但是用好它很难。所以我们要考察的是NPU的实际算力,通过编程之后,你还能用到的算力,这才是真正有效的算力;设备优化之后,你能用到的算力,才是真正的算力。这才是核心点。”

就英特尔来说,可以为开发者提供强大的OpenVINO开发工具,它能够把CPU、GPU、NPU全部调用起来,通过一次编程就可以调用不同的算力引擎,做适度优化、适度修改, 就可以完成算力的迁移,这是英特尔为什么能把XPU那么简单就调用起来的核心原因。而且,酷睿Ultra平台的NPU支持FP16、Int8,相比一些竞争对手来说更加全能。

底层技术问题之上,AI PC还面临着OEM产品适配的问题。不同厂商、不同系统版本、不同驱动都可能会带来适配问题,而一旦对齐就会减少很多问题的发生。同时,OEM之间的设计差异也会影响性能。但是这就回到PC设计的本身,其实就是一些设计层面的传统要素,如散热要到位,CPU、GPU能拉满。

不过,大语言模型非常重要的一点是内存受限的应用,所以内存容量一定要够大、内存带宽要足够高,如果两条都做到位了,那么剩下的第三个要素,就是酷睿Ultra去推动AI PC的关键性落地了。

此外对于英特尔来说,需要在适配方面进行协调,包括做好自身硬件的驱动,软件的适配等等。

时下,AI PC最为核心的部件就是酷睿Ultra平台,这款采用全新模块化设计的处理器平台,首次将AI计算的多样性融入到一颗处理器中,它既包含AI算力常见的高性能GPU以及NPU,同时又包含支持特定AI计算的CPU,三种计算单元可以轻松应对当下复杂的、多元化的AI计算需求,并提供强有力的性能支持。

酷睿Ultra系列均支持28W-45W功耗,OEM厂商可以根据产品设计自由设定,以达到不同等级的性能释放,并且在性能、散热、功耗之间寻求适配自身产品的平衡点。

硬件之外,摆在AI PC面前最为棘手的问题还是如何引导用户去应用。目前无论是AI软件还是不同种类大模型的下载,对于普通用户来说都有一定的门槛,而推进软件应用的最好办法, 就是能够开发一个类似“Steam”、“APP Store”这样的平台,并成为AI PC的标配,这样就能够快速推进AI应用的发展。

英特尔目前虽然还未考虑到这一问题,但是对于推进相关应用市场的开发颇感兴趣,相信以英特尔的执行力,未来AI PC上标配应用商店也并非是要等待很久的事情。

此外,与超极本或Evo不同,目前AI PC虽然有概念、有产品,但并未做相关认证规范,英特尔也并未排除未来制定AI PC认证规范的可能。

其实对于AI PC来说,能够拥有一套标准的认证规范是很有必要的。毕竟各家OEM厂商的开发水平不同,AI PC也不仅仅是取一个AI PC的名字就行,而是需要实打实的AI应用去提升使用体验和效率,因此如果有专门认证标准的话,AI PC的整体水平自然会有一个比较可靠的保障,这样就可以避免一些浑水摸鱼、滥竽充数的产品混入其中。

·结语

AI PC从某种程度上来说,一方面是创造了需求,另一方面是降低了开发门槛。AI应用的核心是模型,而非传统的代码,这给一些代码能力不强的小型软件商带来了机会,所以AI PC不仅仅是硬件端的机会,也是软件端的一个契机。

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