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高通押注混合AI,終端側或將運行100億參數模型

物聯網智庫 | 2023-06-22 19:48:17


(資料圖)

作者:Ada

物聯網智庫 原創(chuàng)

導讀

6月16日,高通正式發(fā)布了白皮書《混合AI是AI的未來》,進一步闡釋了混合AI在大模型時代的優(yōu)勢,以及高通如何憑借終端側AI領導力、全球化規(guī)模和生態(tài)系統(tǒng)賦能,讓混合AI成為現實。
2022年末,美國人工智能公司Open AI推出了ChatGPT對話模型,迅速風靡全球并快速迭代,其在不到4個月后又發(fā)布了能力更強大的GPT-4,而后乘勝追擊,推出了聯網和第三方應用插件功能,不斷刷新人們對生成式AI強大能力的認知。毫無疑問,生成式AI帶來的巨大機遇將成為業(yè)界變革的轉折點。
然而,隨著生成式 AI 模型使用量和復雜性的不斷增長,僅在云端進行推理并“不劃算”,因為包括硬件、場地、能耗、運營、額外帶寬和網絡傳輸在內的數據中心基礎設施成本也將持續(xù)增加。而將一些處理從云端轉移到邊緣終端,則可以減輕云基礎設施的壓力并減少開支。這也是為何混合 AI 對生成式 AI 的規(guī)模化應用至關重要。
高通技術公司作為終端側AI領導者,面向包括手機、汽車、XR頭顯與眼鏡、PC和物聯網等在內的數十億邊緣終端,可以提供行業(yè)領先的硬件和軟件解決方案,對推動混合AI規(guī)模化擴展獨具優(yōu)勢。6月16日,高通正式發(fā)布了白皮書《混合AI是AI的未來》,進一步闡釋了混合AI在大模型時代的優(yōu)勢,以及高通如何憑借終端側AI領導力、全球化規(guī)模和生態(tài)系統(tǒng)賦能,讓混合AI成為現實。

“混合AI是AI的未來”

所謂的混合AI是指終端和云端協同工作,在適當的場景和時間下分配AI計算的工作負載,以提供更好的體驗,并高效利用資源。在一些場景下,計算將主要以終端為中心,在必要時向云端分流任務。在以云為中心的場景下,終端將根據自身能力,在可能的情況下從云端分擔一些AI工作負載。而混合AI架構可以根據模型和查詢需求的復雜度等因素,選擇不同方式在云端和終端側之間分配處理負載。例如,如果模型大小、提示(prompt)和生成長度小于某個限定值,并且能夠提供可接受的精確度,推理即可完全在終端側進行。如果是更復雜的任務,模型則可以跨云端和終端運行。
此外,混合AI還能支持模型在終端側和云端同時運行,也就是在終端側運行輕量版模型時,在云端并行處理完整模型的多個標記(token),并在需要時更正終端側的處理結果。更重要的是,隨著強大的生成式AI模型不斷縮小,以及終端側處理能力的持續(xù)提升,混合AI的潛力將會進一步增長。參數超過10億的AI模型已經能夠在手機上運行,且性能和精度達到與云端相似的水平。不久的將來,擁有100億或更高參數的模型將能夠在終端上運行。
混合AI可以說是能夠適用于幾乎所有生成式AI應用和終端領域,包括手機、筆記本電腦、XR頭顯、汽車和物聯網,并在成本、能耗、性能、隱私、安全和個性化體驗方面更具優(yōu)勢。
例如,在成本方面,生成式 AI 搜索可以提供更加出色的用戶體驗和搜索結果,但每一次搜索查詢 ,其成本是傳統(tǒng)搜索方法的10倍。所以,當前面向大語言模型推理的云計算架構,將導致搜索引擎企業(yè)的運營成本升高。但混合AI能夠利用現已部署的、具備 AI 能力的數十億邊緣終端,以及未來還將具備更高處理能力的數十億終端,在一定程度上減輕運營成本壓力。
在能耗方面,邊緣終端能夠以很低的能耗運行生成式AI模型,尤其是將處理和數據傳輸相結合時。而在時延方面,當生成式 AI 查詢對于云的需求達到高峰期時,會產生大量排隊等待和高時延,甚至可能出現拒絕服務的情況,向邊緣終端轉移計算負載可防止這一現象發(fā)生。

高通全棧AI優(yōu)化

眾所周知,高通已經將其AI能力帶入了包括智能手機、筆記本電腦、PC、汽車在內的眾多終端產品中,其終端側AI技術在大模型時代下也將成為推動混合AI規(guī)模化落地的重要推力。據高通技術公司產品管理高級副總裁兼AI負責人Ziad Asghar介紹,高通已經在飛行模式下實現了全球首個Android手機上的Stable Diffusion終端側演示。Stable Diffusion是一個參數超過10億的超大神經網絡基礎模型,能夠基于輸入的文本提示生成圖片。而通過高通的全棧AI優(yōu)化,這一模型能夠完全在終端側運行,實現在15秒內完成20步推理,生成飽含細節(jié)的圖像。
Ziad Asghar也直言,雖然高通目前已經能夠支持Stable Diffusion這一超過10億參數的模型在終端側運行,但許多關鍵的生成式AI模型的規(guī)模可以達到10億到100億參數之間,例如文本生成圖像、自然語言處理、編程、圖像理解、圖像創(chuàng)作等。所以,在未來幾個月內,高通將有望支持參數超過100億的模型在終端側運行。而這無疑也將成為基于高通技術的產品的重要差異化優(yōu)勢。
此外,通過高通AI軟件棧,高通已經實現在搭載驍龍計算平臺的筆記本電腦上運行Stable Diffusion。憑借行業(yè)領先的高通AI引擎,基于驍龍計算平臺的筆記本電腦在MLCommons 上率先實現了出色的MLPerf基準測試結果。同時,高通也是唯一一家能夠在MLCommons 的筆記本電腦品類中獲得測試結果的公司,這也正是因為其擁有能夠在終端側運行如此大規(guī)模AI用例的硬件引擎。
其實,早在2022年6月,高通就推出了專門面向邊緣側AI的領先軟件棧產品——高通AI軟件棧,將其所有相關的 AI 軟件產品集成在統(tǒng)一的解決方案中。OEM 廠商和開發(fā)者可在其產品上創(chuàng)建、優(yōu)化和部署 AI 應用,充分利用高通 AI 引擎性能,讓 AI 開發(fā)者創(chuàng)建一次 AI模型,即可跨高通所有硬件運行 AI 負載。談及高通AI軟件棧的核心優(yōu)勢,Ziad Asghar表示,基于高通AI軟件棧的模型一旦開發(fā)出來,就可以在不同地方使用,再與混合AI部署相結合,形成殺手級的組合,將幫助生成式AI在不同終端上進行規(guī)模化擴展,實現生成式AI的普及。
未來,高通將不斷提高邊緣側支持的模型參數閾值,Ziad Asghar提出,在不久的將來,擁有100億或更大參數的生成式AI模型將能夠在終端上運行。
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