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AI PC到底有哪些应用?实际体验如何?一文看明白

最近两年,AI PC这个概念被越来越多的人所接纳,但是对于大众用户来说,AI PC到底与传统PC有何不同?亦或者说到底AI PC有哪些专属的应用?其体验又如何呢?接下来咱们通过一篇文章,和大家聊聊当前AI PC的典型应用以及性能体验。

在实际应用方面,AI PC支持的软件可谓全面开花,对于GPU和NPU的支持和调用上也更加游刃有余。首先我们来看看Amuse这款超级好用的AIGC软件的表现,它未来将会成为一些AI PC标配的AIGC软件。

我们使用文生图功能输出5张512x512分辨率的高质量图片,它主要利用GPU来执行出图任务,而且软件里可以直接选择像AMD XDNA这样的超分辨率功能,最终总耗时仅为38.2秒,效率极高、而且图片质量非常不错。

Stable Diffusion也是相当典型的本地化AI应用了,相信大家对此已经比较熟悉。现在的主流硬件平台在文生图以及图生图方面都有着更快的速度。即便如下图所示的集成显卡笔记本,也能在2分钟以内、无加速状态下完成文生图、图生图应用。而如果使用ONNX、OpenVINO、CUDA等加速的话,单张图片生成速度会缩短到10秒以内。

当前,D5渲染器也引入了众多AI技术,从而大幅提升渲染效率。AI PC也对其实现了很好地的支持,而且会大幅提升渲染出图的效率。

这里我们选择了D5渲染器自带的一张Demo设计图,并对其完成建筑物本体、周边环境以及环境光线的完整渲染。该项任务同样是利用GPU来完成,最终总耗时仅为3分47秒,速度之快令人咋舌。要知道往前推2年如果让我用轻薄本做D5渲染器的工程文件渲染,我会觉得一定是疯了,而现在,轻薄本做完整的工程文件渲染耗时不到5分钟,AI加持下的效率提升真的有些颠覆世界观。

最终出图的效果如下,可以看到,AI PC的兼容性非常好,渲染完成的图片上没有出现任何物理材质渲染不完整的问题。

接下来我们再看看Topaz Gigapixel 7的超分扩图体验。我们使用一张720p低分辨率图片,并且使用Gigapixel 7全新引入的Recovery(BETA)AI模型进行扩图,下面看看所用时间以及最终效果究竟如何?

在没有AI加持的老版本Gigapixel上超分扩图,耗费的时间往往以数十分钟为单位。而Gigapixel 7完成此项任务耗时仅为5分32秒,全程调用GPU执行任务,效率极高。

最终效果如下图所示,可以看到原本模糊的图片经过修复之后,清晰度有了显著提升,而且修复效率之高远非以往单纯靠算法来处理可比。

时下处理器在引入低功耗AI计算模块NPU之后,相关应用效率提升的同时,硬件功耗也可以有效降低,从而为笔记本电脑这样的设备带来更好的续航能力。

首先我们可以看看Ark Runr这款视频3D渲染工具。它可以结合摄像头或视频,自动抠像剔除背景,让画面主体在虚拟场景中呈现,比较适合直播时的摄像头人像背景抠图,未来这款应用可能也会集成到AMD锐龙平台的AI PC中去。

这款软件在硬件调用上分为两个阶段,在进行视频渲染时,主要调用GPU,如上图所示,视频渲染过程中GPU跑满,同时完成渲染抠像工作。

在完成视频渲染任务之后,后续的抠像渲染就会让NPU介入进来。从上图可以看到,开启渲染之后,NPU占用率逐步增加,GPU占用率大幅降低。

渲染过程稳定之后,NPU占用率为18%,GPU占用率从100%下降到26%。这一过程的重要性在于,低功耗的NPU借助出色的AI计算能力,极大程度地分担了GPU的工作负载,从而可以达到节能的目的,可以帮助笔记本电脑延长续航能力。当然也可以帮助笔记本电脑降低整体能耗,更加省电。

此前,NPU的主要应用场景就是Windows studio effects的摄像头背景虚化等功能,现在,用户可以通过Camo Studio这款功能极其强大的摄像头软件来实现更好的在线视频体验。这项应用的相关功能基本都会调用AI PC处理器的NPU计算模块,省电高效无卡顿。

笔者体验了Camo Studio的手势表情符号功能,可以看到我在镜头前做出对应的手势,NPU快速计算之后会瞬间在摄像头画面里呈现出相应的Emoji表情符号,整个过程几乎是无缝呈现。

此外,一些传统的Office办公应用也能通过AI更加快速地完成了,比如AI PPT功能,只需要输入相应的要求,就可以在短短一分钟或几分钟之内生成内容详尽的PPT,可以说是大大提升了用户的工作效率。

当前,伴随着AI应用普及以及硬件平台AI算力不断升级,用户可以从这些应用中获得更好体验,这些体验不仅能够给用户带来效率上的显著提升,同时在功能、交互、节能等方面,亦有着显著优于老平台的体验升级。

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