手机芯片的下一个目标

生成式人工智能在过去 18 个月中呈爆炸式增长，各种超强大的人工智能服务纷纷推出，用于创建文本、图像、音乐，甚至充当包罗万象的助手。

智能手机制造商和移动芯片制造商也拥抱了这一趋势，利用新硬件来快速适应这一新趋势。谷歌的新款Pixel 8 系列已经处于领先地位，而高通的Snapdragon 8 Gen 3处理器即将推出，我们预计来年会取得更大的进步。让我们深入了解一下会发生什么。

智能手机制造商以更大的方式拥抱生成式人工智能的最新证据是谷歌。该公司的 Pixel 8 手机是首款在设备上运行 Google 生成式 AI 基础模型版本的智能手机。谷歌表示，Pixel 8 手机上看到的模型是其基于云的模型的精简版本，但当数据不可用时，在设备上运行更安全、更可靠。

这要归功于Tensor G3，谷歌宣称其张量处理单元 (TPU) 与去年相比有了很大改进。该公司通常对其人工智能芯片的内部运作严格保密，但它还是透露了一些重要信息。首先，谷歌表示 Pixel 8 运行的设备内机器学习模型数量是 Pixel 6 系列的两倍。它补充说，Pixel 8 系列上的生成式 AI 模型的计算量是 Pixel 7 上最大模型的 150 倍。

这意味着您拥有多语言语音听写、最佳拍摄功能、音频魔术橡皮擦、改进的魔术橡皮擦、录音机摘要等功能，而无需云处理。

谷歌并不是最近唯一一个在硬件层面采用生成式人工智能的移动品牌。三星本月早些时候证实Exynos 2400芯片组正在研发中，并补充说，与 Exynos 2200 相比，该芯片组的 AI 计算性能将提高 14.7 倍。衡量 AI 计算性能仍然是一个模糊的领域，但三星已经在至少想到一种用途。

该公司表示，它为由 Exynos 2400 驱动的“即将推出的手机”开发了一款人工智能工具。该工具将允许您在设备上运行文本到图像的生成，而无需互联网连接。

高通的 Snapdragon 芯片为全球大多数旗舰 Android 手机提供支持，因此我们很好奇即将推出的 Snapdragon 8 Gen 3 将在生成人工智能功能方面提供什么。

该公司此前于今年早些时候展示了在Snapdragon 8 Gen 2设备上运行的 Stable Diffusion 文本到图像生成器的一个版本。这表明图像生成支持可能是新芯片组的一项功能，特别是考虑到 Exynos 2400 提供了此功能。

不过，我们能否看到专用的生成式 AI 芯片加入到专用的 AI 芯片中呢？高通高级总监 Karl Whealton在接受Android Authority采访时表示，如果现有硬件足够强大、高效且灵活，那么它可以涵盖“你想做的大多数事情”。

惠尔顿表示，人们倾向于关注与生成人工智能相关的特定功能（引用softmax的例子），并质疑是否需要特定的硬件来解决这些问题。

然而，该高管认为高通现有的芯片确实足够强大且灵活，足以满足这些类型的需求：

话虽如此，高通此前在 2017 年和 2018 年推出首款配备专用 AI 芯片的移动芯片组时仍坚持自己的立场。但该公司最终态度软化，推出了为 2019 年旗舰手机提供动力的 Snapdragon 855，将 Hexagon Tensor Accelerator 带到了桌面上。

我们还看到今年早些时候推出了配备24GB RAM 的手机，一些人认为这对于生成 AI 模型来说是一个很好的用途。这样，理论上你就可以拥有一个广泛的人工智能助手来占用部分内存。他同意 RAM 的数量对于未来的生成式 AI 应用非常重要。

“我不会代表原始设备制造商发言。但有一个很大的好处。对于 RAM，一般来说，它会提高性能，”Whealton 解释道。他补充说，人工智能模型的丰富性和“我们所认为的知识广度”与模型的规模有关。

他指出，人工智能模型必须位于 RAM 中，因为使用闪存会导致加载时间变慢。

这是否意味着缺乏 RAM 前端（例如 6GB 或 8GB RAM）的手机会在某种程度上被排除在外？

Whealton 并未预见设备上生成式 AI 的最低 RAM 要求，而是指出更多 RAM 将使功能“大幅增加”：

高通公关主管 Sascha Segan 还建议智能手机的混合未来可能无法在设备上保存大型人工智能模型。我们可以看到手机在设备上提供更小的人工智能模型，仍然允许本地处理，但设备可以根据更大的基于云的模型验证这些结果。

一种解决方案是通过提供大量 RAM 来保存生成式 AI 模型的强力方法。但我们也看到了人工智能模型被缩小或量化以减少其足迹的趋势。因此，对 INT4 和 INT8 精度的支持仍然是缩小生成式 AI 模型并在 RAM 较少的设备（例如旧款旗舰机和中档手机）上运行它们的关键方法。值得庆幸的是，高通和主要竞争对手联发科都支持此功能。

综上所述，很明显，生成式人工智能模型将在即将推出的移动设备中发挥越来越重要的作用。虽然当今大多数手机都依赖于云，但设备上的处理将是扩展安全性和功能的关键。这将需要更强大的芯片、更多的内存和巧妙的人工智能压缩技术来实现。

我们渴望看到 2024 年的智能手机硬件将如何因生成式人工智能而演变。芯片组提供商似乎已经有了一些想法。

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