مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي غير محدود
في الأسبوع الماضي ، أشعل جهاز "صغير" جديد حماس مجتمع التكنولوجيا العالمي. إنه أول جهاز الذكاء الاصطناعي حقيقي في تاريخ البشرية يستثمره الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI Sam Altman - الذكاء الاصطناعي Pin.
يتم تثبيت دبوس الذكاء الاصطناعي مباشرة على الصدر عند استخدامه من: مسؤول إنساني
هذا الجهاز ، المثبت على الصدر ويطلق عليه اسم "iPhone في عصر الذكاء الاصطناعي" من قبل العديد من الوسائط ، يسلط الضوء على "جذري" في التصميم ، حيث يقطع مباشرة الشاشة التي يجب أن تمتلكها الأجهزة المحمولة المركزية في الماضي ، ويجب أن تعمل بشكل مستقل عن الهواتف الذكية.
في العرض التوضيحي الرسمي ، يمكن ل الذكاء الاصطناعي Pin حساب عدد جرامات البروتين الموجودة في اللوز في يدك مباشرة من: مسؤول إنساني
على مستوى التطبيق ، فإن مساعد الذكاء الاصطناعي المدعوم من GPT4 هو النظام والتطبيق الوحيد. الأوامر الصوتية للمستخدم هي عنصر التحكم الرئيسي. يتم استخدام بقية الإسقاط بالليزر والتعرف على الإيماءات فقط كمكمل للنظام التفاعلي بأكمله ، مما يوفر للمستخدمين المعلومات والطقس والوقت والتاريخ والتنقل والمحتويات الأخرى بواجهة وتحكم بسيطين للغاية.
قال ستيفن تي ، مطور معروف ، إن الذكاء الاصطناعي Pin ذكره بإصدار iPhone في ذلك الوقت
هذا التخريب لمنطق التفاعل في عصر الإنترنت عبر الهاتف المحمول بأكمله جعل الذكاء الاصطناعي Pin محبوبا من قبل العديد من المستخدمين المهووسين.
فكرة معظم المستخدمين العاديين هي أنهم "يأملون في تضمين هذا التفاعل والقدرة في هواتفهم الذكية" لترقية هواتفهم الذكية مرة أخرى.
من الواضح أنه مع التنفيذ التدريجي للقدرات المختلفة للطرز الكبيرة ، فإن المستهلكين على وشك الدخول في عصر يفكرون فيه فيما إذا كان يمكن تشغيل أجهزتهم المحمولة الذكاء الاصطناعي القدرات بسلاسة ، بدلا من الأداء المطلق لوحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات فقط. وهذا سيجلب حتما تحديات وفرصا جديدة.
ما هي تحديات تعميم نماذج الذكاء الاصطناعي على المحطات المتنقلة؟
بادئ ذي بدء ، إنها متطلبات قوة الحوسبة الجديدة التي اقترحها نموذج الذكاء الاصطناعي.
على عكس الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة التي واجهت أحمال أنظمة وبرامج مختلفة ، زادت الطرز الكبيرة بعشرات المرات من حيث الحجم العصبي وسعة الحوسبة ومساحة التخزين وسرعة القراءة والكتابة مقارنة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي السابقة.
مقارنة بين مقاييس معلمات GPT-3 و GPT-4 من: متوسط
إذا أخذنا أحدث طراز GPT-4 من OpenAI كمثال ، وفقا للشائعات في الصناعة ، هناك ما يصل إلى 1.8 تريليون معلمة ، في حين أن GPT-1 الذي تم إصداره في عام 2018 يحتوي فقط على 110 مليون معلمة. الفرق في الحجم هو 10000 مرة.
حتى إذا تم تقليص النموذج في مرحلة تطبيق النموذج الكبير المتنقل ، فإن عدد معلمات نموذج الاستدلال في التطبيق الفعلي سيصل إلى 7 مليارات إلى 10 مليارات معلمة. الاعتماد على الطريقة السابقة لترقية مواصفات الأجهزة لوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات على المحطات المتنقلة لن يكون بالتأكيد قادرا على تلبية الطلب على الحوسبة الذكاء الاصطناعي التي زادت عدة مرات أو حتى عشرات المرات.
هناك طريقتان فقط لحل الطلب الجديد ، أو للاتصال بالإنترنت ، واستخدام الشبكة "لنقل" عملية الحوسبة إلى السحابة. أو ابحث عن طريقة لتحسين قوة الحوسبة وحساب النتائج محليا مباشرة.
يتم تغليف دبوس الذكاء الاصطناعي الذي تم تقديمه في بداية المنتج ودمجه مع خدمات الشبكات للمشغلين الأمريكيين ، وإيجاره الشهري البالغ 24 دولارا ليس فقط لدفع ثمن قدرات خدمة OpenAI ، ولكن أيضا للإنفاق على شبكات الهاتف المحمول.
هذا النهج الذي يبدو "موجزا" لديه أيضا الكثير من الأسئلة.
الأول هو أخطر مشكلة تتعلق بالخصوصية ، والتي ستؤدي إلى مخاطر أمان البيانات إذا تم تحميل البيانات الشخصية ، ومعظم أجزاء وأجزاء حياة الفرد ، وحتى بعض المعلومات الخاصة للغاية بواسطة أجهزة مثل الذكاء الاصطناعي Pin.
إذا أخذنا خطوة إلى الوراء ، فإن جودة الشبكة التي تضع جميع احتياجات الحوسبة الذكاء الاصطناعي في السحابة ، وتحميل البيانات محليا ثم تنزيل البيانات ، ستؤثر بشكل كبير على تجربة المستخدم النهائي. خاصة في الخارج ، حيث لا تكون تغطية شبكة الهاتف المحمول جيدة مثل الصين ، هناك احتمال كبير للتأخر أو حتى عدم الاستجابة.
ويستحق تحدي التكلفة الاهتمام أيضا، على الرغم من أن الاستثمار المسبق لشراء قوة الحوسبة المحلية لمرة واحدة أكبر من الاستثمار في قوة الحوسبة السحابية المكتتب بها باستمرار، ولكن دورة الحياة بأكملها غالبا ما تكون أكثر فعالية من حيث التكلفة. خذ الذكاء الاصطناعي Pin كمثال ، بسعر يبدأ من 699 دولارا وإيجارا قدره 24 دولارا شهريا ، فهو ليس رخيصا.
عند دمج النقاط الثلاث المذكورة أعلاه ، ليس من الصعب التوصل إلى استنتاج: توطين الذكاء الاصطناعي النماذج الكبيرة على الهاتف المحمول هو الحل الأمثل.
في المقابل ، تحتاج صناعة الأجهزة المحمولة إلى إجراء ترقية شاملة من الأجهزة الأساسية إلى النظام البيئي عالي المستوى.
كوالكوم في العصر الذكاء الاصطناعي
إذا نظرنا إلى الوراء في سوق الهاتف المحمول بأكمله ، لا يوجد سوى عدد قليل من اللاعبين الذين لديهم القدرة على الترويج لهذه الترقية الشاملة ، وكوالكوم هي واحدة منهم.
في MWC2023 بداية العام ، عرضت كوالكوم Stable Diffusion ، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي توليدي ، يعمل على الهواتف الذكية التي تعمل بالجيل الثاني من Snapdragon 8. بمقياس 1 مليار معلمة ، يمكن لنموذج الانتشار المستقر تنفيذ 20 خطوة من الاستدلال في 15 ثانية ، مما يؤدي إلى إنشاء مطالبة نصية في صورة.
يسلط الضوء على منصة الهاتف المحمول 3rd Gen Snapdragon 8
على منصة الهاتف المحمول الرائدة الجديدة التي تم إصدارها مؤخرا من Qualcomm ، تمت ترقية الجيل الثالث من Snapdragon 8 ، جوهر محرك الذكاء الاصطناعي من Qualcomm ، Hexagon NPU ، مرة أخرى ، مع تحسين الأداء العام بنسبة 98٪ وتحسين كفاءة الطاقة بنسبة 40٪.
في بعد أكثر دقة للأداء ، تعمل أحدث وحدة Hexagon NPU على تحسين أداء الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 3.5 مرة من خلال دمج محور مستشعر Qualcomm أقوى ، بما في ذلك مزودان لخدمة الإنترنت يعملان دائما ، و 1 DPS ، و 2 micro NPUs ، وذاكرة أكبر بنسبة 30٪ ، ودعم وضع الحوسبة INT4.
والنتيجة البديهية هي أن الجيل الثالث من Snapdragon 8 قادر على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مع ما يصل إلى 10 مليارات معلمة ونماذج لغة كبيرة بسرعة 20 رمزا / ثانية. ولا يقتصر الأمر على الأرقام المدعومة فحسب ، بل القدرات التي يمكن تحقيقها بالفعل.
مع هذا الأداء القوي ، تمكن الجيل الثالث من Snapdragon 8 من تشغيل العديد من التطبيقات المتعلقة بنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة محليا.
أظهر Zhao Ming ، الرئيس التنفيذي لشركة Honor Mobile ، حالة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدية على الهواتف المحمولة في قمة Snapdragon ، والتي يمكن أن تدعم إنشاء مقاطع فيديو ذات طابع خاص على الهواتف المحمولة. يمكن لنظام الهاتف المحمول استرداد الصور ومقاطع الفيديو التي لها نفس الموضوع في مكتبة الوسائط المحلية بنفسه ، ثم السماح للنموذج الكبير الذكاء الاصطناعي بتحرير الفيديو.
يمكن للمستخدمين لاحقا تغيير موسيقى الخلفية والقالب من خلال التحدث إلى الذكاء الاصطناعي ، وستكون هذه العملية برمتها محلية تماما في المستقبل ، دون القلق بشأن التسرب العرضي لبيانات الصور والفيديو الخاصة بعد تحميلها على السحابة.
في سلسلة Xiaomi 14 ، لا يقوم WPS المعدل بالفعل بإنشاء عروض تقديمية PPT بنقرة واحدة مع موضوع الإدخال فحسب ، بل يتعرف أيضا على الصور والمقالات التي تحتوي على نص ، ويدرك "نظرة واحدة وعشرة أسطر" المسح الضوئي والقراءة ، ويستخرج النقاط الرئيسية ، ويمكن للمستخدمين طرح الأسئلة مباشرة على الذكاء الاصطناعي وفقا للأسئلة التي يريدون معرفتها أكثر من غيرها.
عرض توضيحي لوظائف WPS على Xiaomi 14
بالنسبة للمستندات، مثل الأوراق والعقود والبرامج التعليمية، يمكن أن يساعد WPS الذكاء الاصطناعي المستخدمين على فهم النص الكامل وتحليله وتلخيصه من خلال المسح الضوئي والتعرف، وتوفير وظائف تتبع المستندات لضمان الدقة والأصالة.
بالإضافة إلى منصة الهاتف المحمول القوية من الجيل الثالث Snapdragon 8 ، كشفت Qualcomm أيضا عن أقوى معالج حوسبة جاهز للكمبيوتر الشخصي حتى الآن: Snapdragon X Elite.
من بينها ، في جزء وحدة المعالجة المركزية ، عرضت كوالكوم وحدة المعالجة المركزية Oryon المعاد بناؤها بالكامل تحت فرضية التوافق مع مجموعة تعليمات ARM ، وقال المسؤول إن أدائها أحادي النواة يتقدم بحوالي 14٪ على Apple M2 Max ، ويتم تقليل استهلاك الطاقة بنسبة 30٪ ؛ في الوقت نفسه ، يتجاوز أداء وحدة المعالجة المركزية أحادية الخيوط أداء i9-13980HX ، المصمم خصيصا لمحطات الألعاب عالية الأداء ، ويتم تقليل استهلاك الطاقة بنسبة 70٪ عند نفس مستوى الأداء.
كما تم تحسين أداء وحدة معالجة الرسومات Adreno إلى 4.6 تريليون عملية فاصلة عائمة (TFLOPS) ، مع دعم شاشات HDR10 4K@120Hz والتوسع إلى ثلاث شاشات UHD أو شاشتين خارجيتين بدقة 5K.
بالمقارنة مع النظام الأساسي للهاتف المحمول ، تم تحسين قوة الحوسبة غير المتجانسة ل X Elite بشكل أكبر ، حيث وصلت إلى 75TOPS ، والتي تدعم Hexagon NPU منها قوة الحوسبة 45TOPS. بفضل أدائها الممتاز ، تمكنت من تشغيل نموذج معلمة 13 مليار محليا ، ويمكن لنموذج لغة كبيرة يبلغ 7 مليارات معلمة توليد 30 رمزا في الثانية.
في قمة Snapdragon ، قدمت Blackmagic Design ، منتجة برنامج تحرير الفيديو المعروف ليوناردو دافنشي ، صورة لاستخدام Snapdragon X Elite في الذكاء الاصطناعي: بالنسبة إلى Magic Mask الذي يدعم الحوسبة الذكاء الاصطناعي ، فإن Snapdragon X Elite أسرع 1.7 مرة من معالج Windows المتطور ذو 12 نواة مع وحدة معالجة الرسومات المدمجة ، ويعمل Magic Mask على وحدة المعالجة العصبية المدمجة ، وهو أسرع 3 مرات من التشغيل على نفس المعالج ذي 12 نواة.
يسلط الضوء على شريحة Snapdragon X Elite في لمحة
وراء الأداء الممتاز للهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة ، بالإضافة إلى أداء رقاقة Qualcomm القوي ، فإنه يتمتع أيضا برصيد مجموعة برامج الذكاء الاصطناعي الشاملة من Qualcomm. على سبيل المثال ، في هذه القمة ، أعلنت Qualcomm عن إضافة دعم للوصول السريع إلى ONNX Runtime إلى شرائح Snapdragon ودعم نموذج برنامج تشغيل الحوسبة (MCDM) من Microsoft.
الأول هو إطار استدلال أطلقته Microsoft ، والذي يدعم مجموعة متنوعة من الخلفيات قيد التشغيل ، بحيث يمكن للمطورين أن يكونوا أكثر كفاءة عند إنشاء تطبيقات الاستدلال المقابلة ؛ بالنسبة لدعم MCDM ، فإن Qualcomm NPU المستقبلي سيكون أكثر كفاءة ومباشرة في نظام Windows.
لا تساعد جهود كوالكوم في النظام البيئي شركاء بائعي المحطات الطرفية على بناء منتجات ممتازة فحسب ، بل تجذب أيضا المزيد والمزيد من بائعي البرامج المستقلين (ISVs) والمطورين للانضمام إلى نظام كوالكوم البيئي لتعزيز تنفيذ وترويج الذكاء الاصطناعي تطبيقات النماذج الكبيرة على منصات كوالكوم.
كوالكوم لا تزال تتسارع
منذ إطلاق أول مشروع بحثي الذكاء الاصطناعي لها ، شاركت كوالكوم بعمق في مجال الذكاء الاصطناعي لأكثر من عشر سنوات. سنوات من تراكم التكنولوجيا في المنصات المتنقلة ، فضلا عن الاستكشاف المستمر لقدرات الذكاء الاصطناعي ، انفجرت أخيرا في الوقت الذي هبط فيه نموذج الذكاء الاصطناعي.
وفقا لدورة تطوير الرقائق في صناعة أشباه الموصلات التي تبلغ حوالي 3 سنوات ، دخلت منصة الهاتف المحمول Snapdragon 8 من الجيل الثالث التي ظهرت حديثا و Snapdragon X Elite ذات الأداء الممتاز في عملية التطوير في وقت مبكر من عام 2020 تقريبا ، مما يدل على فهم كوالكوم المتعمق وفهمها للأجهزة المحمولة وصناعات الذكاء الاصطناعي.
هذا السعي وراء التكنولوجيا المتطورة والنية الأصلية لتقديم التجربة النهائية للمستخدمين يدفع كوالكوم لمواصلة المضي قدما. كما سمح لشركة كوالكوم ، التي صعدت من عصر 3G / 4G بتكنولوجيا الاتصالات ومنصة SoC للهاتف المحمول ، باغتنام الفرصة النادرة الذكاء الاصطناعي النماذج الكبيرة مرة أخرى.
ستصبح كوالكوم هذه بطبيعة الحال الخيار الأول للمستهلكين الذين لم يعودوا يركزون فقط على أداء المعالجة الأساسي للأجهزة المحمولة ، ولكنهم يولون المزيد من الاهتمام لأداء الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
لقد مر عصر استبدال جهاز كمبيوتر يعتمد فقط على أداء وحدة المعالجة المركزية / وحدة معالجة الرسومات
المصدر الأصلي: سيليكون ستار الناس
في الأسبوع الماضي ، أشعل جهاز "صغير" جديد حماس مجتمع التكنولوجيا العالمي. إنه أول جهاز الذكاء الاصطناعي حقيقي في تاريخ البشرية يستثمره الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI Sam Altman - الذكاء الاصطناعي Pin.
هذا الجهاز ، المثبت على الصدر ويطلق عليه اسم "iPhone في عصر الذكاء الاصطناعي" من قبل العديد من الوسائط ، يسلط الضوء على "جذري" في التصميم ، حيث يقطع مباشرة الشاشة التي يجب أن تمتلكها الأجهزة المحمولة المركزية في الماضي ، ويجب أن تعمل بشكل مستقل عن الهواتف الذكية.
على مستوى التطبيق ، فإن مساعد الذكاء الاصطناعي المدعوم من GPT4 هو النظام والتطبيق الوحيد. الأوامر الصوتية للمستخدم هي عنصر التحكم الرئيسي. يتم استخدام بقية الإسقاط بالليزر والتعرف على الإيماءات فقط كمكمل للنظام التفاعلي بأكمله ، مما يوفر للمستخدمين المعلومات والطقس والوقت والتاريخ والتنقل والمحتويات الأخرى بواجهة وتحكم بسيطين للغاية.
هذا التخريب لمنطق التفاعل في عصر الإنترنت عبر الهاتف المحمول بأكمله جعل الذكاء الاصطناعي Pin محبوبا من قبل العديد من المستخدمين المهووسين.
فكرة معظم المستخدمين العاديين هي أنهم "يأملون في تضمين هذا التفاعل والقدرة في هواتفهم الذكية" لترقية هواتفهم الذكية مرة أخرى.
من الواضح أنه مع التنفيذ التدريجي للقدرات المختلفة للطرز الكبيرة ، فإن المستهلكين على وشك الدخول في عصر يفكرون فيه فيما إذا كان يمكن تشغيل أجهزتهم المحمولة الذكاء الاصطناعي القدرات بسلاسة ، بدلا من الأداء المطلق لوحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات فقط. وهذا سيجلب حتما تحديات وفرصا جديدة.
ما هي تحديات تعميم نماذج الذكاء الاصطناعي على المحطات المتنقلة؟
بادئ ذي بدء ، إنها متطلبات قوة الحوسبة الجديدة التي اقترحها نموذج الذكاء الاصطناعي.
على عكس الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة التي واجهت أحمال أنظمة وبرامج مختلفة ، زادت الطرز الكبيرة بعشرات المرات من حيث الحجم العصبي وسعة الحوسبة ومساحة التخزين وسرعة القراءة والكتابة مقارنة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي السابقة.
إذا أخذنا أحدث طراز GPT-4 من OpenAI كمثال ، وفقا للشائعات في الصناعة ، هناك ما يصل إلى 1.8 تريليون معلمة ، في حين أن GPT-1 الذي تم إصداره في عام 2018 يحتوي فقط على 110 مليون معلمة. الفرق في الحجم هو 10000 مرة.
حتى إذا تم تقليص النموذج في مرحلة تطبيق النموذج الكبير المتنقل ، فإن عدد معلمات نموذج الاستدلال في التطبيق الفعلي سيصل إلى 7 مليارات إلى 10 مليارات معلمة. الاعتماد على الطريقة السابقة لترقية مواصفات الأجهزة لوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات على المحطات المتنقلة لن يكون بالتأكيد قادرا على تلبية الطلب على الحوسبة الذكاء الاصطناعي التي زادت عدة مرات أو حتى عشرات المرات.
هناك طريقتان فقط لحل الطلب الجديد ، أو للاتصال بالإنترنت ، واستخدام الشبكة "لنقل" عملية الحوسبة إلى السحابة. أو ابحث عن طريقة لتحسين قوة الحوسبة وحساب النتائج محليا مباشرة.
يتم تغليف دبوس الذكاء الاصطناعي الذي تم تقديمه في بداية المنتج ودمجه مع خدمات الشبكات للمشغلين الأمريكيين ، وإيجاره الشهري البالغ 24 دولارا ليس فقط لدفع ثمن قدرات خدمة OpenAI ، ولكن أيضا للإنفاق على شبكات الهاتف المحمول.
هذا النهج الذي يبدو "موجزا" لديه أيضا الكثير من الأسئلة.
الأول هو أخطر مشكلة تتعلق بالخصوصية ، والتي ستؤدي إلى مخاطر أمان البيانات إذا تم تحميل البيانات الشخصية ، ومعظم أجزاء وأجزاء حياة الفرد ، وحتى بعض المعلومات الخاصة للغاية بواسطة أجهزة مثل الذكاء الاصطناعي Pin.
إذا أخذنا خطوة إلى الوراء ، فإن جودة الشبكة التي تضع جميع احتياجات الحوسبة الذكاء الاصطناعي في السحابة ، وتحميل البيانات محليا ثم تنزيل البيانات ، ستؤثر بشكل كبير على تجربة المستخدم النهائي. خاصة في الخارج ، حيث لا تكون تغطية شبكة الهاتف المحمول جيدة مثل الصين ، هناك احتمال كبير للتأخر أو حتى عدم الاستجابة.
ويستحق تحدي التكلفة الاهتمام أيضا، على الرغم من أن الاستثمار المسبق لشراء قوة الحوسبة المحلية لمرة واحدة أكبر من الاستثمار في قوة الحوسبة السحابية المكتتب بها باستمرار، ولكن دورة الحياة بأكملها غالبا ما تكون أكثر فعالية من حيث التكلفة. خذ الذكاء الاصطناعي Pin كمثال ، بسعر يبدأ من 699 دولارا وإيجارا قدره 24 دولارا شهريا ، فهو ليس رخيصا.
عند دمج النقاط الثلاث المذكورة أعلاه ، ليس من الصعب التوصل إلى استنتاج: توطين الذكاء الاصطناعي النماذج الكبيرة على الهاتف المحمول هو الحل الأمثل.
في المقابل ، تحتاج صناعة الأجهزة المحمولة إلى إجراء ترقية شاملة من الأجهزة الأساسية إلى النظام البيئي عالي المستوى.
كوالكوم في العصر الذكاء الاصطناعي
إذا نظرنا إلى الوراء في سوق الهاتف المحمول بأكمله ، لا يوجد سوى عدد قليل من اللاعبين الذين لديهم القدرة على الترويج لهذه الترقية الشاملة ، وكوالكوم هي واحدة منهم.
في MWC2023 بداية العام ، عرضت كوالكوم Stable Diffusion ، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي توليدي ، يعمل على الهواتف الذكية التي تعمل بالجيل الثاني من Snapdragon 8. بمقياس 1 مليار معلمة ، يمكن لنموذج الانتشار المستقر تنفيذ 20 خطوة من الاستدلال في 15 ثانية ، مما يؤدي إلى إنشاء مطالبة نصية في صورة.
على منصة الهاتف المحمول الرائدة الجديدة التي تم إصدارها مؤخرا من Qualcomm ، تمت ترقية الجيل الثالث من Snapdragon 8 ، جوهر محرك الذكاء الاصطناعي من Qualcomm ، Hexagon NPU ، مرة أخرى ، مع تحسين الأداء العام بنسبة 98٪ وتحسين كفاءة الطاقة بنسبة 40٪.
في بعد أكثر دقة للأداء ، تعمل أحدث وحدة Hexagon NPU على تحسين أداء الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 3.5 مرة من خلال دمج محور مستشعر Qualcomm أقوى ، بما في ذلك مزودان لخدمة الإنترنت يعملان دائما ، و 1 DPS ، و 2 micro NPUs ، وذاكرة أكبر بنسبة 30٪ ، ودعم وضع الحوسبة INT4.
والنتيجة البديهية هي أن الجيل الثالث من Snapdragon 8 قادر على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مع ما يصل إلى 10 مليارات معلمة ونماذج لغة كبيرة بسرعة 20 رمزا / ثانية. ولا يقتصر الأمر على الأرقام المدعومة فحسب ، بل القدرات التي يمكن تحقيقها بالفعل.
مع هذا الأداء القوي ، تمكن الجيل الثالث من Snapdragon 8 من تشغيل العديد من التطبيقات المتعلقة بنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة محليا.
أظهر Zhao Ming ، الرئيس التنفيذي لشركة Honor Mobile ، حالة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدية على الهواتف المحمولة في قمة Snapdragon ، والتي يمكن أن تدعم إنشاء مقاطع فيديو ذات طابع خاص على الهواتف المحمولة. يمكن لنظام الهاتف المحمول استرداد الصور ومقاطع الفيديو التي لها نفس الموضوع في مكتبة الوسائط المحلية بنفسه ، ثم السماح للنموذج الكبير الذكاء الاصطناعي بتحرير الفيديو.
يمكن للمستخدمين لاحقا تغيير موسيقى الخلفية والقالب من خلال التحدث إلى الذكاء الاصطناعي ، وستكون هذه العملية برمتها محلية تماما في المستقبل ، دون القلق بشأن التسرب العرضي لبيانات الصور والفيديو الخاصة بعد تحميلها على السحابة.
في سلسلة Xiaomi 14 ، لا يقوم WPS المعدل بالفعل بإنشاء عروض تقديمية PPT بنقرة واحدة مع موضوع الإدخال فحسب ، بل يتعرف أيضا على الصور والمقالات التي تحتوي على نص ، ويدرك "نظرة واحدة وعشرة أسطر" المسح الضوئي والقراءة ، ويستخرج النقاط الرئيسية ، ويمكن للمستخدمين طرح الأسئلة مباشرة على الذكاء الاصطناعي وفقا للأسئلة التي يريدون معرفتها أكثر من غيرها.
بالنسبة للمستندات، مثل الأوراق والعقود والبرامج التعليمية، يمكن أن يساعد WPS الذكاء الاصطناعي المستخدمين على فهم النص الكامل وتحليله وتلخيصه من خلال المسح الضوئي والتعرف، وتوفير وظائف تتبع المستندات لضمان الدقة والأصالة.
بالإضافة إلى منصة الهاتف المحمول القوية من الجيل الثالث Snapdragon 8 ، كشفت Qualcomm أيضا عن أقوى معالج حوسبة جاهز للكمبيوتر الشخصي حتى الآن: Snapdragon X Elite.
من بينها ، في جزء وحدة المعالجة المركزية ، عرضت كوالكوم وحدة المعالجة المركزية Oryon المعاد بناؤها بالكامل تحت فرضية التوافق مع مجموعة تعليمات ARM ، وقال المسؤول إن أدائها أحادي النواة يتقدم بحوالي 14٪ على Apple M2 Max ، ويتم تقليل استهلاك الطاقة بنسبة 30٪ ؛ في الوقت نفسه ، يتجاوز أداء وحدة المعالجة المركزية أحادية الخيوط أداء i9-13980HX ، المصمم خصيصا لمحطات الألعاب عالية الأداء ، ويتم تقليل استهلاك الطاقة بنسبة 70٪ عند نفس مستوى الأداء.
كما تم تحسين أداء وحدة معالجة الرسومات Adreno إلى 4.6 تريليون عملية فاصلة عائمة (TFLOPS) ، مع دعم شاشات HDR10 4K@120Hz والتوسع إلى ثلاث شاشات UHD أو شاشتين خارجيتين بدقة 5K.
بالمقارنة مع النظام الأساسي للهاتف المحمول ، تم تحسين قوة الحوسبة غير المتجانسة ل X Elite بشكل أكبر ، حيث وصلت إلى 75TOPS ، والتي تدعم Hexagon NPU منها قوة الحوسبة 45TOPS. بفضل أدائها الممتاز ، تمكنت من تشغيل نموذج معلمة 13 مليار محليا ، ويمكن لنموذج لغة كبيرة يبلغ 7 مليارات معلمة توليد 30 رمزا في الثانية.
في قمة Snapdragon ، قدمت Blackmagic Design ، منتجة برنامج تحرير الفيديو المعروف ليوناردو دافنشي ، صورة لاستخدام Snapdragon X Elite في الذكاء الاصطناعي: بالنسبة إلى Magic Mask الذي يدعم الحوسبة الذكاء الاصطناعي ، فإن Snapdragon X Elite أسرع 1.7 مرة من معالج Windows المتطور ذو 12 نواة مع وحدة معالجة الرسومات المدمجة ، ويعمل Magic Mask على وحدة المعالجة العصبية المدمجة ، وهو أسرع 3 مرات من التشغيل على نفس المعالج ذي 12 نواة.
وراء الأداء الممتاز للهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة ، بالإضافة إلى أداء رقاقة Qualcomm القوي ، فإنه يتمتع أيضا برصيد مجموعة برامج الذكاء الاصطناعي الشاملة من Qualcomm. على سبيل المثال ، في هذه القمة ، أعلنت Qualcomm عن إضافة دعم للوصول السريع إلى ONNX Runtime إلى شرائح Snapdragon ودعم نموذج برنامج تشغيل الحوسبة (MCDM) من Microsoft.
الأول هو إطار استدلال أطلقته Microsoft ، والذي يدعم مجموعة متنوعة من الخلفيات قيد التشغيل ، بحيث يمكن للمطورين أن يكونوا أكثر كفاءة عند إنشاء تطبيقات الاستدلال المقابلة ؛ بالنسبة لدعم MCDM ، فإن Qualcomm NPU المستقبلي سيكون أكثر كفاءة ومباشرة في نظام Windows.
لا تساعد جهود كوالكوم في النظام البيئي شركاء بائعي المحطات الطرفية على بناء منتجات ممتازة فحسب ، بل تجذب أيضا المزيد والمزيد من بائعي البرامج المستقلين (ISVs) والمطورين للانضمام إلى نظام كوالكوم البيئي لتعزيز تنفيذ وترويج الذكاء الاصطناعي تطبيقات النماذج الكبيرة على منصات كوالكوم.
كوالكوم لا تزال تتسارع
منذ إطلاق أول مشروع بحثي الذكاء الاصطناعي لها ، شاركت كوالكوم بعمق في مجال الذكاء الاصطناعي لأكثر من عشر سنوات. سنوات من تراكم التكنولوجيا في المنصات المتنقلة ، فضلا عن الاستكشاف المستمر لقدرات الذكاء الاصطناعي ، انفجرت أخيرا في الوقت الذي هبط فيه نموذج الذكاء الاصطناعي.
وفقا لدورة تطوير الرقائق في صناعة أشباه الموصلات التي تبلغ حوالي 3 سنوات ، دخلت منصة الهاتف المحمول Snapdragon 8 من الجيل الثالث التي ظهرت حديثا و Snapdragon X Elite ذات الأداء الممتاز في عملية التطوير في وقت مبكر من عام 2020 تقريبا ، مما يدل على فهم كوالكوم المتعمق وفهمها للأجهزة المحمولة وصناعات الذكاء الاصطناعي.
هذا السعي وراء التكنولوجيا المتطورة والنية الأصلية لتقديم التجربة النهائية للمستخدمين يدفع كوالكوم لمواصلة المضي قدما. كما سمح لشركة كوالكوم ، التي صعدت من عصر 3G / 4G بتكنولوجيا الاتصالات ومنصة SoC للهاتف المحمول ، باغتنام الفرصة النادرة الذكاء الاصطناعي النماذج الكبيرة مرة أخرى.
ستصبح كوالكوم هذه بطبيعة الحال الخيار الأول للمستهلكين الذين لم يعودوا يركزون فقط على أداء المعالجة الأساسي للأجهزة المحمولة ، ولكنهم يولون المزيد من الاهتمام لأداء الذكاء الاصطناعي.