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高通首次解读AI技术白皮书，解密NPU三大杀手锏

来源：晰数塔互联网快讯时间：2024年03月06日 19:18

智东西

作者 | 云鹏

编辑 | 心缘

智东西3月6日报道，今天，高通正式发布了《通过NPU和异构计算开启终端侧生成式AI》技术白皮书中文版，并于今天上午的AI技术沟通会中对白皮书中的相关技术和规划进行了深入解读。高通技术公司产品管理高级副总裁Ziad Asghar在会上回答了业内关心的焦点问题。

如今，生成式AI变革已经到来。在高通看来，随着生成式AI应用愈发多样化、垂直领域的计算需求也在快速增长，产业需要专门为AI定制设计新的计算架构。

在他们看来，这个新的计算架构需要一个面向生成式AI设计的神经网络处理器，也就是我们常说的NPU，同时要利用CPU、GPU在内的异构处理器组合，进而实现更好的性能、能效、续航。

接下来，高通分别对他们的NPU和异构计算两大优势技术进行了深入解读。

一、专为低功耗加速AI推理而设计，高通NPU的核心差异化优势是什么？

NPU是专门为低功耗加速AI推理而设计的一种处理，也是高通在芯片设计领域的强项之一，目前市面上的高通旗舰智能手机芯片中基本上都内置了AI算力较高的NPU模块。

高通高管提到，NPU的架构会随着新AI算法、模型和用例的发展不断演进。

随着AI技术持续快速演进，计算平台必须在性能、功耗、效率、可编程性和面积之间进行权衡取舍。在高通看来，一个专用的定制化设计NPU可以保持与AI行业方向一致。

高通重点解读了他们在NPU方面的技术优势。我们都非常熟悉的Hexagon NPU就是面向兼顾低功耗和稳定性的高性能AI推理设计的，Ziad Asghar提到，高通NPU的核心差异化优势在于系统级解决方案、定制设计和快速创新。

具体来说，高通的系统级解决方案会考量每个处理器的架构、SoC系统架构和软件基础设施，从而优化整体AI解决方案。

更进一步来看，通过定制设计NPU并控制指令集架构，高通可以快速进行设计演进和扩展，以解决瓶颈问题并优化性能。

二、异构计算成为AI新时代必需品

有了NPU还不够，做好异构计算同样重要。异构计算可以发挥每种处理器的优势，比如NPU擅长标量、向量和张量数学运算，更适用于核心AI工作负载。

高通AI引擎就是高通的异构计算架构，目前各类骁龙移动芯片中几乎都搭载了高通AI引擎。高通AI引擎包括前文提到的Hexagon NPU，以及高通Adreno GPU、Kryo或Oryon CPU、传感器中枢和内存子系统。

新一代Hexagon NPU据称性能提升了98%、能效提升了40%，此外，微架构升级、增强的微切片推理、更低的内存带宽占用，以及专用电源传输轨道，都是其关键优势特性。

Adreno GPU支持32位浮点、16位浮点和8位整数运算。第三代骁龙8中的Adreno GPU有25%的能效提升，根据高通官方数据，基于Adreno GPU，Llama 2-7B每秒可生成超过13个token。

CPU方面，在骁龙X Elite计算平台中，高通Oryon CPU据称可以实现两倍于竞品的CPU性能，达到竞品峰值性能所需要的功耗仅为竞品的三分之一。

不同的处理器协同工作，从而实现端侧AI的高效运行。

目前，搭载高通AI引擎的产品出货量已超过20亿，包括智能手机、XR、平板电脑、PC、安防摄像头、机器人和汽车等领域。

结语：高通软硬件生态齐头并进，瞄准端侧生成式AI规模扩展

基于高通的NPU和异构计算技术，利用高通AI软件栈（Qualcomm AI Stack），开发者现在可以在高通硬件上更快捷高效地创建、优化和部署AI应用。

目前，高通正通过定制芯片设计、全栈AI优化和生态系统赋能的结合，推动端侧生成式AI的开发和应用。对于高通来说，终端侧的生成式AI规模化扩展，已经成为他们发力的核心方向之一。

发布于：广东