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AI終端時代:端側(cè)算力快速提升,AI芯片競爭進(jìn)入新的階段

Monika觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:莫婷婷 ? 2024-04-22 07:49 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/莫婷婷)全球終端市場在經(jīng)歷了高峰之后,在2022年、2023年出現(xiàn)明顯的終端市場下滑。進(jìn)入2024年,全球終端市場又迎來了小幅反彈,AI技術(shù)的加持是市場反彈的動力之一。毫不夸張地說,是AI重新點燃了終端市場。

2023年被認(rèn)為是AI終端的元年,那么進(jìn)入2024年,AI終端市場會迎來哪些發(fā)展機(jī)會,上游的芯片環(huán)節(jié),AI芯片有哪些最新解決方案。

AI終端成為交互入口,首款A(yù)I PC個人智能體已經(jīng)面世

為什么AI算力會轉(zhuǎn)移到終端側(cè)?IDC中國及全球副總裁王吉平提到了四大方面的原因。

一是芯片廠商技術(shù)革命,未來是在混合算力的基礎(chǔ)上,端側(cè)算力未來會快速提升。二是模型正在不斷演變,例如混合專家模型(MoE)正受到業(yè)內(nèi)人士的關(guān)注。三是人們越來越關(guān)注安全性,端側(cè)模型對于個人安全隱私,以及端之間互聯(lián)互通的安全性有很好地保護(hù)。四是大模型開始垂直化整合,垂直領(lǐng)域端+小模型的需求也在提升,王吉平認(rèn)為小模型和小終端之間也可以非常完美地匹配。

目前,在終端產(chǎn)品中,PC、智能家居、車載設(shè)備、智能手機(jī)、智能手表、耳機(jī),甚至是AR/VR等設(shè)備都能得到AI技術(shù)的加持。

可以預(yù)測到,隨著場景化發(fā)展,不同場景下的終端分工更加細(xì)致和專業(yè),AI技術(shù)將加速終端未來十年新一輪的融合。

目前,手機(jī)廠商已經(jīng)打造了各自的AI大模型,將其賦能至智能手機(jī)中,例如華為小藝語音助手用到了盤古大模型,小米小愛同學(xué)用的是小米AI大模型MiLM-6B等等。

在AI PC方面,已經(jīng)從普通的AI PC走向了AI PC智能體,例如聯(lián)想于4月18日發(fā)布的業(yè)內(nèi)首款A(yù)I PC個人智能體——聯(lián)想小天,具備文生圖的功能,還能實現(xiàn)圖像訓(xùn)練和深度編輯。
圖源:聯(lián)想

在AI機(jī)器人方面,傳音旗下創(chuàng)新科技品牌TECNO在MWC24上,展示了公司首款A(yù)I增強(qiáng)型仿生四足機(jī)器人Dynamic 1,能夠用于智能助手、教育培訓(xùn)等場景。

AI終端在發(fā)展過程中,大模型(LLM)向智能體(Agent)轉(zhuǎn)變,最終形成一個完整的閉環(huán)。那么,未來AI終端會朝著哪些方向發(fā)展呢?業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為,未來AI終端將成為個人AI助理,IDC認(rèn)為將具備以下五大特征:

一是成為第一交互入口。此外,當(dāng)國內(nèi)的推理芯片搭載在各個終端后,會形成國內(nèi)生態(tài)的智能體應(yīng)用于各個行業(yè)中。二是終端將標(biāo)配本地混合AI算力,例如CPU/NPU/GPU等;隨之,形成個人終端和個人邊緣協(xié)同計算結(jié)構(gòu)。三是終端內(nèi)嵌個人大模型,形成個性化本地知識庫。四是必須會有個人數(shù)據(jù)和隱私安全保護(hù)。五是有一個連接開放的AI應(yīng)用生態(tài),同時它要開發(fā)API接口。



AI芯片進(jìn)入新的競爭階段,英偉達(dá)、英特爾、高通攻克推理性能
在技術(shù)底層,AI終端的發(fā)展離不開AI芯片。隨著AI大模型在終端進(jìn)行規(guī)?;瘮U(kuò)張,部署端側(cè)算力顯得尤為重要。英特爾CEO帕特·基辛格曾表示在人工智能領(lǐng)域,推理技術(shù)變得越來越重要,甚至比訓(xùn)練還更加重要。

IDC中國及全球副總裁王吉平也預(yù)測了大語言模型端側(cè)芯片的發(fā)展趨勢,他認(rèn)為XPU模式會推動端側(cè)模型推理能力明顯提升。
圖源:電子發(fā)燒友網(wǎng)攝

目前,在AI芯片領(lǐng)域,英偉達(dá)、英特爾、AMD等是國際主流玩家。在近兩年,國內(nèi)的推理芯片廠商也逐漸進(jìn)入業(yè)內(nèi)視野中,例如阿里平頭哥寒武紀(jì)、燧原科技、云天勵飛等,隨著技術(shù)的迭代,上述國產(chǎn)芯片廠商的AI芯片性能也在不斷提升。

AI芯片領(lǐng)域的競爭進(jìn)入了新的階段。目前,英特爾、英偉達(dá)、高通都推出了各自面向AI推理的芯片。

就在美國時間4月9日,英特爾發(fā)布了新一代AI芯片Gaudi 3,可對標(biāo)英偉達(dá)H100。Gaudi 3采用5nm工藝制造,具有64個第五代張量處理核心、8個矩陣計算引擎,24個200 Gbps以太網(wǎng) RDMA NIC,以太網(wǎng)的通用標(biāo)準(zhǔn)能連接數(shù)萬個加速器,最高 16 條 PCIe 5.0 總線。與Gaudi 2相比,Gaudi 3的FP8吞吐量達(dá)到1835 TFLOPS,BF16性能提升四倍,網(wǎng)絡(luò)帶寬提升兩倍,內(nèi)存帶寬提升1.5倍。

英偉達(dá)H100芯片是在2023年發(fā)布的產(chǎn)品,采用4nm工藝,搭載了最新Hopper架構(gòu),集成Transformer引擎、第四代TensorCore、第四代張量內(nèi)核等技術(shù)。支持PCle Gen5和利用HBM3,憶體頻寬達(dá)到3TB/s,F(xiàn)P8 算力與A100相比提升了3倍,達(dá)4000TFLOPS。

在今年3月的英偉達(dá)GTC人工智能大會,英偉達(dá)還發(fā)布了Blackwell B200 GPU,有著2080億個晶體管,H100的FP4性能為4 petaflops,而B200 能提供高達(dá)20 petaflops FP4的算力。兩個B200與單個英偉達(dá)Grace CPU相連,打造出GB200 Grace Blackwell超級芯片。

在AI芯片新的競爭階段,廠商都更加重視芯片的推理能力,從英特爾和英偉達(dá)的新品正好說明了這一點。英特爾Gaudi系列面向AI應(yīng)用場景,其推理能力也在不斷提升,Gaudi 3的模型訓(xùn)練速度提升40%,推理速度則提升50%。

英偉達(dá)介紹,H100采用了新的Transformer Engine專門用于加速Transformer 模型的訓(xùn)練和推理,在進(jìn)行語言模型的訓(xùn)練和推理時,訓(xùn)練速度是A100的9倍,推理速度是A100的30倍。Blackwell GPU更是能提供30倍的推理性能,AI訓(xùn)練和大模型實時推理的規(guī)模擴(kuò)展到10萬億參數(shù)。

高通也在2023年10月發(fā)布驍龍 X Elite,這是一款面向 Windows 11 PC 的旗艦 PC 芯片,集成了Oryon?CPU、Adreno?GPU、Hexagon?NPU,支持在端側(cè)運行超過 130 億參數(shù)的生成式 AI 模型。

在當(dāng)時的發(fā)布會上,高通透露搭載驍龍 X Elite 芯片的筆記本電腦在今年中期面世。近期已有消息顯示,聯(lián)想 YOGA Slim 7 14 2024 驍龍版,以及一款命名為ThinkPad T14s Gen 6 驍龍版的筆記本或?qū)⒋钶d高通驍龍X Elite 芯片。高通驍龍X Elite 芯片會給聯(lián)想AI PC帶來哪些AI性能,值得期待。

而英偉達(dá)的H100已經(jīng)應(yīng)用在其超級計算機(jī)Eos中,總共搭載了4608個H100 GPU,還有1,152個英特爾至強(qiáng)Platinum 8480C處理器。Eos被認(rèn)為是英偉達(dá)速度最快的人工智能超級計算機(jī),可用于人工智能和高性能計算工作負(fù)載。

每一代AI芯片的推出,都有它各自的應(yīng)用定位。從終端市場來看,AI技術(shù)已經(jīng)從手機(jī)、PC滲透進(jìn)更多終端產(chǎn)品,未來會走向高性能PC、工作站等,不管是面向TO C,還是TO B的行業(yè)場景(服務(wù)業(yè)、制造業(yè)等),所需要的算力將隨著應(yīng)用需求逐步提升,也會提高推理芯片的要求。未來推理芯片在AI終端會迎來怎么樣的發(fā)展,又會提升哪些應(yīng)用體驗,值得期待。
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