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最近两年时间里 , 消费电子市场发生了一个非常关键的变化:苹果和谷歌在开发设备产品时 , 已经不再使用行业普遍采用的合作伙伴芯片了 , 而是转而采用自研芯片:
苹果首先弃用了英特尔、改用自研ARM架构的 M 系列芯片; 紧接着 , 谷歌推出的上一代 Pixel 6 系列手机也不再搭载高通 SoC , 而是采用了自研的 Tensor 处理器 。阶段性成果是显著的:谷歌依靠 Tensor 芯片 , 继续在计算式摄影和移动端 AI 体验这两大领域领先行业 。
尽管从出货量来看谷歌并不是大客户 , 但 Pixel 手机的 AI 体验领先优势 , 和被谷歌“抛弃”这件事 , 让高通面子上确实有点过不去……
而在今天 , 高通在骁龙技术峰会上使出了大招 。
高通正式发布了骁龙 8 Gen 2:一枚在手游光线追踪、计算式摄影、手机AI加速计算、5G双卡双通等多方面实现了巨大创新的最新款旗舰级移动芯片 。
通过 8 Gen 2 这款产品 , 高通誓要夺回移动 AI 最强芯片的王座 。
Hexagon:最强 AI 计算引擎 早在疫情之前 , 高通就已经加大骁龙芯片在 AI 计算方面的投入了 , 但遗憾一度被谷歌 Tensor 后来者居上 。
而在今天新发布的骁龙 8 Gen 2 芯片当中 , 搭载了一颗专门面向 AI 计算的 Hexagon 处理器 。 通过 Hexagon , 高通显著加强了在 AI 加速计算方面的努力 , 希望重新确立骁龙芯片在移动 AI 计算上的标杆地位 。
Hexagon 之前是用来命名骁龙芯片内部 DSP(也即数字信号处理器)的 , 它在此之前的身份可能更像是“协处理器” 。
而这次在 8G2 上 , 已经正式升级为一颗完整且相当强大的 AI 加速计算处理器 , 具有专门为其供电的系统 , 内置 Tensor、Scalar 加速器、HVX 矢量扩展处理器 , 支持Micro Tile Inferencing 等技术 。
更厉害之处在于 , 这次的 Hexagon 处理器具备 INT4 精度 AI 计算的能力 。
这让 8G2 芯片成为了世界上第一颗 , 也是目前已知唯一一颗支持 INT4 精度 AI 计算的移动平台处理器 。
INT4 是一种更新、近年来多受关注的的 AI 计算精度模式 。 和之前经常被提起的浮点计算(Floating Point FP)精度模式相比起来 , INT4 能够让模型占用空间显著缩小 , 从而可以在计算/能耗资源更为有限的移动平台上 , 保存和运行更多和更大的预训练神经网络模型 。
高通宣称 , 支持了 INT4 之后 , 开发者可以放心让 8G2 芯片来跑超大规模的神经网络了——比如 Transformer 。
在此之前没有已知的移动平台芯片具有本地运行 Transformer 类预训练模型的能力 , 而 8G2 成为了第一颗支持 Transformer 大模型的移动处理器 。
另外 , 通过支持 INT4 精度计算 , Hexagon 处理器还可以更加有效地替代 GPU 和 CPU , 在运行各种 AI 计算任务时显著降低能耗 。 在持续 AI 推理计算任务上面 , 8G2 芯片相比 8 Gen 1 的性能提升最高可达 4.35倍 , 每瓦性能提升程度高达60% 。
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