<mark id="oztn4"></mark>
0
生成式AI預訓練大模型的能力越來越強大，吸引了更多人探索大模型在端側的落地應用。
不過在生成式AI火爆之前，CNN已經讓端側擁有了AI能力，所以讓人更關心的問題是，端側大模型會帶來革命性的變化嗎？
2024世界人工智能大會期間，愛芯元智創始人、董事長仇肖莘對雷峰網(公眾號：雷峰網)表示，“目前端側大模型的應用還是探索階段，還不好判斷是否會帶來顛覆。”
愛芯元智創始人、董事長 仇肖莘
在世界人工智能大會期間，愛芯元智主辦的“芯領未來丨智能芯片及多模態大模型論壇”上，智慧物聯和人工智能創新融合專家殷俊分享，“不應該讓用戶放棄原有的技術投資，而是要通過大小模型協同和模型小型化，實現最優算力配置，來加快大模型行業落地。”
這是一個值得進一步探討的話題，端側大模型落地到底面臨哪些挑戰？會在哪些場景先落地？又會帶來怎樣的變化？
端側大模型到底是不是一場革命？
包括智能手機、城市中隨處可見的攝像頭幾年前已經經歷過一輪AI浪潮，借助CNN、RNN等AI算法，手機能夠AI拍照、美顏，攝像頭也能識別車牌，統計人流等，雖然不夠完美，但已經廣泛應用。
端側大模型要帶來革命性的變革不僅要效果更好，而且可能要比傳統AI方案成本更低，目前業界都還處于探索階段，技術的變革并非一夜之間發生。
“我們做AI-ISP已經很多年，今年突然成為了爆款。”仇肖莘說，“傳統的ISP降噪、防抖功能是通過硬件模塊實現，AI-ISP用算法取代了這些模塊，但AI算法也只是將傳統ISP通路中20多個模塊中的幾個換成了AI算法。”
同樣的道理，端側大模型是否能帶來顛覆，以及何時會帶來顛覆，也還值得探討。
在談顛覆之前，端側大模型首先應該解決的是落地的問題。
殷俊認為，大模型在文本、語音等領域快速發展，但在視覺領域的落地卻面臨可靠性、穩定性、理解不夠全面等挑戰，真實準確描述客觀世界是視覺大模型落地的關鍵。
算力、內存和帶寬都是端側大模型落地最底層的挑戰。
“大模型在端側的落地，內存大小、帶寬的限制超過了算力限制。”仇肖莘進一步表示，“算力可以很大，但數據會成為瓶頸，芯片一定要和算法做聯合優化。”
業界也正在積極探索端側大模型落地內存和帶寬限制的問題，比如探索DDR用Wafer to Wafer的形式，實現1024個通道，解決帶寬和延遲的問題。又或者開發出能夠在端側使用的HBM，解決數據墻問題。
技術向前演進的同時應用的探索也在加速，仇肖莘認為汽車、手機、PC都將是率先落地端側大模型的場景。
這些場景無疑需要原生支持Transformer架構的處理器。
押中生成式AI，原生支持Transformer有10倍性能優勢
愛芯元智在世界人工智能大會2024上正式發布了愛芯通元AI處理器，在高中低三檔算力中已完成布局，已經在智慧城市和輔助駕駛兩個領域實現了規模化量產，并且可以支持以文搜圖、通用檢測、以圖生文、AI Agent等通用大模型應用。
這是一個有趣的話題，愛芯通元混合精度NPU早在2021年就已經立項，2022年年中回片，并在年底向客戶銷售，三年前設計的芯片為什么能原生支持Transformer？
愛芯元智聯合創始人、副總裁劉建偉介紹，愛芯元智NPU設計是AI處理器的設計思路，從一開始就考慮各種模型結構包括Transformer等模型的算子支持，愛芯通元AI處理器的核心是算子指令集和數據流微架構。底層采用可編程數據流的微架構提高能效和算力密度。同時，愛芯通元的靈活性也保證了算子指令集的完備性，支撐各種AI的應用。
還有愛芯通元成熟的軟件工具鏈可以讓開發者快速上手，也能夠快速實現對端側大模型的適配。
今年四月，愛芯元智就基于AX650N平臺完成了Llama 3 8B和Phi-3-mini模型的適配。
愛芯通元V4(AX630C)也已經適配了通義千問0.5B、TinyLlama-1.1 1.1B模型的適配，Token速度也不錯。
“愛芯通元AI處理器現在最高支持7B參數的模型。”仇肖莘表示，“我們也注意到蘋果手機上的大模型是3B，落地邊緣側和端側模型的參數大小預計是3B-7B。”
如果模型的參數更大，帶來的是更智能，但也更考驗芯片和算法的聯合調優。
“模型的輕量化很重要，這時候混合精度就非常有價值。比如同樣是7B參數，如果用混合精度可以將計算和存儲的需求都降低，愛芯通元就支持混合精度。”仇肖莘指出。
得益于愛芯通元采用的DSA架構，相比英偉達GPGPU架構，在端側Transformer架構推理場景，愛芯通元AI處理器相比英偉達有10倍的性能優勢。
愛芯元智會基于這些優勢在哪些場景做探索？
手機和汽車兩大端側大模型落地場景
“從此前的單模態，到現在的多模態，AI檢測的效率、準確度都會更高，應用場景也會更多。”仇肖莘認為。
手機、PC和汽車無疑是當下端側大模型最適合落地的場景。
“我們已經接觸了很多手機廠商，以及手機芯片廠商，探討將我們的IP集成到他們SoC里的可能性。”仇肖莘透露。
另外智能手機現在想要快速實現對生成式AI的支持，可以在SoC之外增加一個協處理器，這樣做的劣勢是成本高，應該是一個臨時的解決方案。
“未來一定是在手機SoC中集成NPU，但要集成多大算力的NPU，能夠支持手機各種應用的同時成本又不太高，蘋果和國內手機廠商的探索都很重要。”仇肖莘說。
汽車的計算實時性需求，以及對智能化的需求，也讓汽車成為了落地端側大模型一個重要的市場。
如今汽車行業關注端到端，比如信號通過ISP之后是否可以通過黑盒子的大模型直接成像、出執行策略，通過大模型降低系統的復雜性，這都是端側大模型在汽車行業落地非常好的場景。
愛芯元智的AI芯片在2022年下半年就已經通過了車規，基于成熟的工具鏈很快就做出了demo通過Tire1提供給主機廠。
“我們的時機比較好，那時候國內缺性價比的智駕方案，加上國內的車企比較愿意嘗試新方案，很快就拿到了定點。”仇肖莘認為，“目前汽車智能化是一個很好的市場，特別是10萬及以下級別汽車的法律法規市場，比如7月份歐盟要求汽車的主動安全變成強制標配，用于減少交通事故，國內主動安全帶動的裝配量也會快速增長。”
愛芯元智瞄準的是售價10萬以下汽車的L2、L2+智能駕駛場景，性價比就是關鍵。
愛芯元智降低成本的方法是將芯片平臺化，也就是取不同應用場景需求的最大公約數設計芯片并平臺化，用同一個平臺面向不同市場，通過大量出貨降低芯片成本。
仇肖莘指出，愛芯元智要做普惠AI，智慧城市是愛芯元智增長的第一曲線，第二曲線是智能駕駛，現在也在探索邊緣計算和具身智能。
從傳統CV算法到Transformer，從智慧城市到智能汽車再到未來的具身智能，愛芯元智不僅前瞻性的看準了算法演進的方向，還非常明確要做普惠AI以性價比立足市場，無論是技術路線還是戰略，愛芯元智顯然走在正確的道路上。雷峰網
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
