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行業(yè)第一!天璣9300內(nèi)存硬件壓縮技術(shù)大幅降低手機(jī)AI大模型內(nèi)存占用

來源:網(wǎng)絡(luò) 編輯:小編 時(shí)間:2023-11-10 16:39人閱讀

近期,聯(lián)發(fā)科發(fā)布了全新一代旗艦級5G生成式AI移動(dòng)芯片天璣9300。創(chuàng)新的全大核架構(gòu)設(shè)計(jì)結(jié)合新一代AI處理器APU和聯(lián)發(fā)科特有的前沿技術(shù),為端側(cè)生成式AI應(yīng)用提供強(qiáng)勁性能,帶來精彩、豐富的端側(cè)生成式AI體驗(yàn)。聯(lián)發(fā)科還與眾多業(yè)內(nèi)AI企業(yè)深度合作,在移動(dòng)端構(gòu)建了豐富的AI生態(tài)。

行業(yè)第一!天璣9300內(nèi)存硬件壓縮技術(shù)大幅降低手機(jī)AI大模型內(nèi)存占用(圖1)

全新第七代AI處理器APU 790,為生成式AI而生

隨著用戶對生成式AI應(yīng)用需求日益增長,端側(cè)生成式AI便捷、安全性等優(yōu)勢便凸顯出來。當(dāng)然,部署端側(cè)AI大語言模型需要強(qiáng)大的AI算力支撐。

天璣9300搭載聯(lián)發(fā)科第七代AI處理器APU 790,為生成式AI而設(shè)計(jì),擁有硬件級的生成式AI引擎,可以實(shí)現(xiàn)更加高速且安全的邊緣AI計(jì)算,深度適配Transformer模型進(jìn)行算子加速,速度是上一代的8倍。

行業(yè)第一!天璣9300內(nèi)存硬件壓縮技術(shù)大幅降低手機(jī)AI大模型內(nèi)存占用(圖2)

同時(shí)APU 790的性能和能效得到顯著提升,整數(shù)運(yùn)算和浮點(diǎn)運(yùn)算能力提升至前一代的2倍,蘇黎世ETHZv5.1 AI-Benchmark Mobile Soc跑分2109 分,AI性能成功霸榜,功耗更是降低了45%。在強(qiáng)大的AI性能支持下,1秒以內(nèi)即可生成圖片。天璣9300強(qiáng)悍的AI算力、創(chuàng)新的全大核CPU架構(gòu)和Immortalis-G720 GPU都為端側(cè)運(yùn)行生成式AI打下堅(jiān)實(shí)的性能基礎(chǔ)。

行業(yè)第一!天璣9300內(nèi)存硬件壓縮技術(shù)大幅降低手機(jī)AI大模型內(nèi)存占用(圖3)

同時(shí),基于億級參數(shù)大語言模型的特性,聯(lián)發(fā)科開發(fā)了混合精度 INT4 量化技術(shù),結(jié)合聯(lián)發(fā)科特有的內(nèi)存硬件壓縮技術(shù)NeuroPilot Compression,可以更高效地利用內(nèi)存帶寬,大幅減少AI大模型占用終端內(nèi)存,為端側(cè)運(yùn)行AI大語言模型突破手機(jī)內(nèi)存限制,助力更大參數(shù)模型在端側(cè)落地。

基于以上,天璣9300首次在vivo旗艦手機(jī)端側(cè)落地70億參數(shù)AI大語言模型,處理速度可達(dá)20 Tokens每秒。不僅如此,聯(lián)發(fā)科突破了行業(yè)極限,已經(jīng)與vivo成功在端側(cè)運(yùn)行了130億參數(shù)的大語言模型。甚至,天璣9300已率先實(shí)現(xiàn)在移動(dòng)芯片上成功運(yùn)行330億參數(shù)的AI大語言模型,領(lǐng)跑業(yè)界。

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天璣9300還支持多模態(tài)生成式AI大模型,打造出“文生詩”“文生圖”“文生趣圖”等豐富有趣的端側(cè)體驗(yàn)。

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可見,天璣9300的AI算力和端側(cè)生成式AI能力已領(lǐng)先行業(yè),足以讓用戶隨時(shí)隨地AI創(chuàng)造力全飆。

生成式AI模型端側(cè)技能擴(kuò)充,帶來全面、豐富的端側(cè)生成式AI體驗(yàn)

與云側(cè)生成式AI解決方案不同,由于硬件環(huán)境的差異,部署端側(cè)生成式AI也需要考慮手機(jī)內(nèi)存、存儲(chǔ)容量、負(fù)載上限等因素。為此,聯(lián)發(fā)科率先提出了先進(jìn)的解決方案。

APU 790 支持生成式AI模型端側(cè)技能擴(kuò)充技術(shù)NeuroPilot Fusion,它可以基于基礎(chǔ)大模型持續(xù)在端側(cè)進(jìn)行低秩自適應(yīng)(LoRA,Low-Rank Adaptation)融合,在混合式AI的賦能下,可以基于1個(gè)基礎(chǔ)大模型,通過云端訓(xùn)練,在端側(cè)完成N個(gè)功能的融合,賦予基礎(chǔ)大模型更全面、更豐富的生成式AI應(yīng)用能力。

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比如基于AI模型端側(cè)技能擴(kuò)充技術(shù)的“圖生GIF動(dòng)圖”功能,用戶可以根據(jù)一張照片更換不同的風(fēng)格甚至表情,玩出個(gè)人專屬風(fēng)格的表情包,秒變表情包小達(dá)人。

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AI開發(fā)平臺NeuroPilot加速端側(cè)生成式AI生態(tài)布局

基于強(qiáng)大的AI算力和先進(jìn)的內(nèi)存硬件壓縮技術(shù)、AI模型端側(cè)技能擴(kuò)充等技術(shù),天璣9300的APU 790將端側(cè)生成式AI的速度和廣度提升到了全新的水平。同時(shí),為加速生成式AI在端側(cè)部署和普及,聯(lián)發(fā)科也憑借其AI開發(fā)平臺NeuroPilot構(gòu)建了豐富的AI生態(tài),從底層硬件到工具鏈、模型中心以及開發(fā)生態(tài),助力生態(tài)快速、高效地部署端側(cè)生成式AI應(yīng)用。

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AI開發(fā)平臺NeuroPilot支持Android、Meta LIama 2、百度文心一言大模型、百川智能百川大模型等前沿主流AI大模型。

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更為重要的是,NeuroPilot擁有一套完整且先進(jìn)的工具鏈,除了NeuroPilot Compression低秩自適應(yīng)融合,還有Speculative Decoding推測解碼加速和模型優(yōu)化與轉(zhuǎn)化技術(shù)。

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聯(lián)發(fā)科的天璣開發(fā)者中心還可提供端側(cè)生成式AI落地一站式開發(fā)者資源,分享端側(cè)模型部署案例提升開發(fā)效率。目前已有20多個(gè)生成式AI合作伙伴加入生態(tài)共建。

聯(lián)發(fā)科還攜手業(yè)界合同伙伴打造精彩的生成式AI應(yīng)用體驗(yàn)。虹軟的生成式AI超級分辨率技術(shù)基于天璣9300 APU 邊緣計(jì)算能力,相比前代,性能可提升30%。在25倍放大的拍攝時(shí),利用生成式AI超級分辨率技術(shù),可以拍出細(xì)節(jié)更真實(shí)的圖像效果。

行業(yè)第一!天璣9300內(nèi)存硬件壓縮技術(shù)大幅降低手機(jī)AI大模型內(nèi)存占用(圖11)

行業(yè)第一!天璣9300內(nèi)存硬件壓縮技術(shù)大幅降低手機(jī)AI大模型內(nèi)存占用(圖12)

極感科技的生成式AI語意搜索技術(shù)也基于天璣9300 APU邊緣計(jì)算能力,對比前代,性能可提升260%。比如在手機(jī)的相冊中搜索照片,描述照片的內(nèi)容即可在毫秒內(nèi)精準(zhǔn)搜到對應(yīng)的照片。而且在斷網(wǎng)狀態(tài)下也能搜索,隱私也不會(huì)泄露。

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Morpho的視頻通話實(shí)時(shí)數(shù)字分身生成技術(shù),同樣基于天璣9300 APU邊緣計(jì)算能力,對比前代,性能提升26%。一般的虛擬人像生成器需手動(dòng)選取容貌樣式花費(fèi)時(shí)間。但基于視頻通話實(shí)時(shí)數(shù)字分身生成技術(shù),用戶操作容易,僅需打開攝像頭單幀圖片即可瞬間生成數(shù)字分身。

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基于天璣9300 APU邊緣計(jì)算能力,慧鯉生成式AI防眩光技術(shù)性能可提升60%。在此技術(shù)加持下,無論是室外還是室內(nèi),在拍攝時(shí)如有眩光,只要輕松一暗即可消除眩光干擾。

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可以看到,在AI端云融合的趨勢下,天璣9300在AI算力、生成式AI用戶體驗(yàn)和生態(tài)方面展現(xiàn)出全面的優(yōu)勢,為新一代旗艦級端側(cè)生成式AI體驗(yàn)樹立了新的標(biāo)桿,強(qiáng)大生成式AI就要用天璣。

行業(yè)第一!天璣9300內(nèi)存硬件壓縮技術(shù)大幅降低手機(jī)AI大模型內(nèi)存占用(圖17)

其同時(shí),聯(lián)發(fā)科等領(lǐng)軍生成式AI的公司無時(shí)無刻不在通過技術(shù)創(chuàng)新和生態(tài)建造,積極推進(jìn)混合式AI計(jì)算,開創(chuàng)出具有特色和效率的途徑來推動(dòng)端側(cè)生成式AI部署的發(fā)展,以期將生成式AI在端側(cè)普及,讓越來越多的用戶享有特色化的端側(cè)AI體驗(yàn),構(gòu)建智能全域新體驗(yàn),讓科技更普惠大眾。


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