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從AI算力爆發(fā)到圖形革命?,Imagination重構嵌入式設備的性能平衡模式

穎脈Imgtec ? 2025-04-16 11:49 ? 次閱讀
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4月15日,慕尼黑上海電子展拉開帷幕。此次展覽將持續(xù)三天,不僅吸引了半導體、傳感器、海內(nèi)外展商參展;同期舉辦的“創(chuàng)新論壇”更是眾多行業(yè)人士關注的重點。4月15日下午,Imagination中國高級業(yè)務經(jīng)理黃音出席“2025AI技術創(chuàng)新論壇”,她結合公司產(chǎn)品情況,從AI算力、圖形渲染,以及基于兩者的嵌入式設備性能平衡等方面進行了主題分享。

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AI模型持續(xù)優(yōu)化驅(qū)動硬件構架的革新

首先,黃音回顧了自2012年以來AI模型的發(fā)展歷程。她介紹說,2012年AlexNet開啟了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡時代;Perception AI開始進入語音識別、計算機視覺;Generative AI實現(xiàn)了從文本生成圖像、視頻等內(nèi)容生成;Agentic AI不僅能學習,還能使用工具,進行判斷,并且采取行動;還有最近流行的Physical AI,能感知物理世界的人工智能,在真實環(huán)境中完成任務,如智能機器人等。

“我們現(xiàn)在常說‘大模型’,其實也有不少公司在做‘小模型’”。大模型(LLM)通?;诖笠?guī)模數(shù)據(jù)進行訓練,如谷歌的Transformer,也有可在端側(cè)進行推理的大模型,例如Deepseek R1。小模型(SLM)通常參數(shù)量比LLM少,設計上更側(cè)重于針對特定任務進行微調(diào),如LLaMini。而AI推理的應用中,特別是在端側(cè)設備上運行時,小模型與physical AI的結合,會給端側(cè)應用帶來爆發(fā)式增長。

與此同時,模型不斷優(yōu)化也帶來了硬件設計的變革,從單一算力需求轉(zhuǎn)變?yōu)閷λ懔?、存儲、中間通訊三者的平衡,新的硬件架構是發(fā)展的必然趨勢。根據(jù)不同的處理器架構,黃音分別介紹了不同之處。CPU更適合處理串行數(shù)據(jù),NPU適合固定模型算法的并行加速,GPU適合通用的并行計算,隨著基礎模型的不斷優(yōu)化,邊緣側(cè)的AI應用會有更多架構組合的可能性。

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而對于人工智能的端側(cè)應用,推理只是其中的一個核心模塊,還有很多邊緣需求,比如通用計算和調(diào)度,云邊混合帶來的加密和隱私需求,圖形渲染圖像畫質(zhì)增強需求,功能安全和信息安全需求,設備自學習需求等。我們除了要追求每瓦算力,峰值算力和帶寬極致外,還應該看到端側(cè)應用是一個融合能力的應用。真正的破局點,是構建一個可以持續(xù)適配算法演進的架構平臺。


Imagination GPU擅長應對邊緣和端側(cè)AI帶來的挑戰(zhàn)

Imagination作為全球領先的GPU IP供應商,深耕圖形和AI,特別是針對邊緣和端側(cè)AI,Imagination的GPU技術具有高能效、可編程性、可擴展性和靈活性等特點?,F(xiàn)場,黃音重點介紹了ImaginationD系列DXTP GPU和DXS GPU兩款產(chǎn)品及其在AI phone和AIPC上的應用前景。

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DXTP GPU可保證在智能手機和其他功耗受限設備上加速圖形和AI工作負載時,保證全天候的電池續(xù)航。通過微架構的優(yōu)化,相比前一代產(chǎn)品DXT,DXTP提供了更高的持續(xù)性能、更快的計算調(diào)度,并在幾何處理吞吐量方面提高了50%。目前,DXTP已經(jīng)被全球知名科技公司使用,在AI多數(shù)據(jù)類型處理、計算任務加速,以及本地內(nèi)存的支持上有突出表現(xiàn)。此外,它還支持LiteRT(前身是tensorflow Lite)主流AI框架,并在Imagination體系內(nèi)做了優(yōu)化,開發(fā)者可運用它在Android設備上實現(xiàn)高性能AI應用的部署。

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DXS GPU則是專為處理駕駛艙、信息娛樂和高級駕駛輔助系統(tǒng)中的圖形和計算工作負載而打造的一款產(chǎn)品。相比于上一代GPU,IMG DXS為車輛中越來越常見的計算工作負載(如駕駛員監(jiān)控和防撞)提供了高達10倍的性能提升。與硬件配套的計算庫(imgBLAS、imgNN、imgFFT)可幫助軟件開發(fā)人員實現(xiàn)高達80%的GPU利用率。這也將加速常見計算工作負載的處理,如計算機視覺和ADAS系統(tǒng)感知數(shù)據(jù)的預處理和后處理。

在演講最后,對于什么將是符合“Physical AI”的終極硬件?黃音指出了三點:一是效率,在圖形與AI計算上實現(xiàn)更優(yōu)的能效比與計算密度;二是深度嵌入式集成,最小化數(shù)據(jù)傳輸,匹配現(xiàn)代API擴展;三是開發(fā)者與系統(tǒng)靈活性,是一款高度多用途的邊緣處理器,既可用于圖形,也可用于AI。她也透露到,Imagination今年也將有重磅產(chǎn)品推出,值得期待。

此外,在圓桌討論環(huán)節(jié),黃音與產(chǎn)業(yè)鏈伙伴圍繞AI對行業(yè)帶來的影響、生態(tài)合作、RISC-V等話題進行了討論。黃音認為AI快速發(fā)展驅(qū)動了新的算力需求、硬件架構的革新,而作為IP供應商更需要與產(chǎn)業(yè)上下游伙伴合作,例如Imagination與多家RISC-V公司合作,優(yōu)化GPU適配主流AI框架和標準API接口等,希望幫助客戶打造差異化產(chǎn)品,實現(xiàn)快速上市。


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