Qualcomm の Gary Brotman 氏と Ziad Asghar 氏が XDA と対談し、AI の現状と Snapdragon 855 の Hexagon 690 DSP の新機能についてインタビューしました。
クアルコムが新しい製品を発表したとき Snapdragon 855 モバイル プラットフォーム、彼らはモバイルコンピューティングのあらゆる側面での大幅な改善を宣伝しました。 平均的なユーザーにとって、それは簡単に理解できます。 CPU と GPU の向上によるエンドユーザーのメリット クアルコムがSnapdragon 855で作ったもの。 CPU パフォーマンスが向上するとアプリの読み込みが速くなり、GPU パフォーマンスが向上するとゲーム時のフレームレートが向上します。 ユーザーにとって直感的に理解しにくいのは AI (人工知能) であり、具体的には 人工ニューラルなど、アプリやサービスで採用が増えている機械学習技術 ネットワーク。 クアルコムは、全体的なコンピューティングの改善、特に改良された Hexagon 690 DSP のおかげで、Snapdragon 855 で AI ワークロードのパフォーマンスを大幅に向上させました。 クアルコムの AI および機械学習戦略および製品計画責任者であるゲイリー・ブロットマン氏と、クアルコム社副社長のジアド・アスガー氏に話を聞きました。 「Snapdragon ロードマップの計画と Qualcomm の AI、XR、競争戦略」では、Qualcomm が AI ワークロードで行った改善について詳しく学びます。
マリオ・セラフェロ: "さて、新しいDSPです。 昨年、私はクアルコムが特に DSP と HVX をどのように推し進め、宣伝し、マーケティングし、伝えてきたかに関する攻撃戦略について質問しました。 当時、AI ブロックとしては、ほとんどの読者や消費者にとってはまだ比較的新しいものでした。 それで、それ以来、845 のさらなるプロモーションによってこれがどのように進化したのかを皆さんが見てみたいと思います。」
ゲイリー・ブロットマン: 「何よりもまず、820 でこれをやり始めたとき、それはまだ非常に CPU と GPU 中心であり、DSP と そのためのベクトル処理機能は、実際には、Google が TensorFlow と 8 ビットでどこに向かおうとしているかという結果として生まれました。 数学。 そこで、私たちは DSP、あるいはベクトル プロセッサーで本当に力を入れました。 Hexagon に搭載されているベクトル プロセッサの成熟度と、次の 2 年間でそのロードマップを非常に迅速に進めることができたことを考慮すると、 当時の基本的な分類ネットワークは非常に単純で、多くの機能はありませんでした。 重い。 8 ビット演算で問題なく実行できます。 専用アクセラレータは、基本的に使用されない可能性のあるものに領域を割り当てるため、昨年でもリスクがありました。 ユースケース向けの Confluence は、標準の単一カメラ、超解像度、リアルタイムのセグメンテーションなど、あらゆるものに対応します。 これらのことは、場合によっては、ベクトル プロセッサや GPU でさえもサイクルを読み取ることができる、少なくともある程度のレベルの専用アクセラレーションが必要な場合に同時に発生します。 ちょうどいい時期でした。
確かに、前回話し合ったときよりもかなり早い段階で計画を立てなければならなかったのですが、全員が この企業は、それらのワークロードがどのようなものになるかを正確に、またはほぼ正確に知っていることに賭けています。 どのような種類の精度が必要であるか、また、今後のユースケースの合流点を満たすのに十分なコンピューティングの予算を設定したか、しなかったのか。 私たちはその点においてかなり慎重であり、クアルコムは常にユースケース中心であり、 専用のアクセラレーションが最新のものでないために使用されなくなるリスク サイクル。 一般的な畳み込みだけでも、専用のアクセラレータが素晴らしい仕事をできることが十分にわかります。 繰り返しますが、他の場所でサイクルを解放します。 この新しいアクセラレータに関する私たちの戦略に関して言えば、これは専用であり、新しいアーキテクチャです。 ヘキサゴンの派生品ではありません。 しかし、今日のネットについて考えてみると、一部の専用アクセラレーションではうまく動作しない特定の非線形関数が存在します。」
マリオ・セラフェロ: 「そう、シグモイド、ReLU――」
ゲイリー・ブロットマン：「そうです、ソフトマックスです。 そして、それらを別の場所、または CPU にパントする必要があります。 しかし、私たちの場合、内部でこれを設計した方法により、DSP が実際にはコントロールになります。 これは、ネットがどこで実行され、レイヤーがどこで実行されるかを決定し、テンソル プロセッサで実行するのではなく、フォールバックとして DSP で実行する必要がある特定のものがあるかどうかを決定できます。 したがって、この組み合わせは私たちにとって実際に非常に意味のあるものでした。 しかし、だからといって、当社の SoC のすべての主要コアには、 という役割があるため、全体的に最適化していますが、依然として多くのばらつきがあり、それは今後も続くでしょう。 続く。"
マリオ・セラフェロ: 「私たちが話したいもう 1 つのトピックは、ユースケースです。 あなたが言ったように、クアルコムは非常にユースケース中心であり、音声認識、音声認識、 文字列や入力などのシーケンス予測、そして明らかに AI フィルターなどのコンピューター ビジョン [そしてオブジェクト 認識]。 コンピューター ビジョンは爆発的に普及し、今ではどこでも目にするようになりました。 音声認識で私が見たのは、誰もが独自の AI アシスタントを持ち、誰もが独自のアシスタントを持っているということです。 現在では、これらすべてをエッジでわずかな遅延と完璧なセキュリティで実行できるようになりました。 しかし、機械学習のユースケースは次に何が起こるのでしょうか。また、それらのユースケースはすべて、世界中の大企業、つまり世界中のすべてのスナップチャットやフェイスブックによって開発されることになるのでしょうか? それが転がっているのはどう見えますか？」
ゲイリー・ブロットマン: 「致命的な使用例を指摘できるとは思いません。 ただし、この機能により、より複雑な計算が可能になり、視覚の場合は入力解像度をより高くすることができます。 ボケを出すために低解像度の画像を加工しているわけではありません。 他のインタビューで、例として 4K ストリーミングについて議論しました。 それが可能であると予測するつもりはありませんが、Google のような大企業であろうと、当社のような大企業であろうと、私たちが協力している開発者は、 これらのモバイル機能の多くを動かすアルゴリズムを実際に構築しているソフトウェア開発パートナーは、ただそれを望んでいるのです。 もっと押してください。 彼らはさらに遠くへ行きたいと思っています。 次のステップに関して私が何か考えられることがあるとすれば、それはおそらく境界線よりも上で何が起こっているのか、またはアプリレベルで何が起こっているのかということではないでしょう。 製品の動作方法の改善、電源管理、さらにはカメラのパイプラインなど、システム内で何が起こっているかについて詳しく知ることができます。 それ。 オーディオについて言及し、サポートするキーワードの数や、デバイス上でノイズ キャンセリングを実行できるかどうかについて言及しました。 キーワードは興味深いものです。ライブラリを構築するのは簡単ではありません。メモリに制約があるからです。 したがって、ローカルで行われることとクラウドで行われることとの間には、依然としてバランスが存在することになります。」
ジアド・アスガー：「少し付け加えさせていただきます。 したがって、少なくとも現在、大きく成長している 2 つの分野はオーディオとイメージングです。 多くの使用例があることがわかります。 ジャックはカメラの観点からそれについて話しました。私たちは画像処理のユースケースにその多くを活用できる AI エンジンを持っています。 本日ご紹介したものの一部です。 オーディオについては、あまり詳しく説明しませんでしたが、実際にはオーディオ ブロックにもいくつかのオーディオ機能を追加しました。 より騒がしい環境でも音声アクティベーションをより適切に実行できるようになりました。 [画像処理において] より優れたノイズキャンセリングを実行できるようになりました。 これらの能力はすべて基本的にすでに実現しています。 今日 Gary が ISP 向けに紹介したパートナーがいますが、さらに多くのパートナーが来る予定です。 したがって、今日私たちがより焦点を当てているのはこれら 2 つの側面だと思います。」
ゲイリー・ブロットマン: 「そして次のステップは、これがいつ起こるか予測するつもりはありませんが、現在十分なコンピューティングがあるかどうかです。 デバイス上での学習と、実際のデバイス上での学習に関する実験は、おそらく次回に行われるでしょう。 サイクル。"
マリオ・セラフェロ: 「これはおそらく、議論するのがより楽しいトピックであり、他の企業があれこれと「ニューラル」を選択している一方で、クアルコムがヘキサゴンDSPという名前とHVXに固執しているという事実です。 クアルコムはこの矛盾と、主に マーケティングの話ですが、ヘテロジニアス コンピューティングと特定のブロック ビットについては、後ほど詳しく説明します。 良い。"
ゲイリー・ブロットマン: 「ヘキサゴンはすでに DSP で資本を蓄積しているため、その人はすぐに、我々が DSP 戦略を拡張しているだけだと考えるでしょう。 実際、ブランドに関して、スカラー、ベクトル、そして専用のテンソル アクセラレータの 3 つのプロセッサすべてを見ると、それらはすべて DSP ではありません。 Hexagonは本当に単なるDSPよりもさらにレベルの高いブランドです。 DSP はいくつかあります。 各地域が異なるため、マーケティングの質問に答えるのはおそらく少し難しいと思います。 中国は非常に NPU 中心的です。なぜなら、それは昨年導入されたあだ名であり、それが定着しているようです。 それが世界中の他の場所でうまくいったとは言えません。 Google にはテンソル プロセッサがあり、テンソルは共鳴しているようです。」
Qualcomm Snapdragon 855 による AI ワークロードのパフォーマンスの向上。 出典: クアルコム。
マリオ・セラフェロ: 「たくさんの人がそれぞれ違う名前を持っています。」
ゲイリー・ブロットマン: 「最終的には、OEM が何をしたいかということになります。 それが顧客にとって重要である場合、その処理能力をどのように活用し、機能の面で差別化できるかを考えることが顧客の義務です。 私たちのエンジン、そして私たちが持っている処理能力の大部分は、全体的な組み合わせという点では依然としてベクトルとテンソル中心になると思います。 専用の処理自体、行列の乗算を行う方法は、NPU が使用するのと同じ種類の専用プロセッサーです。 マーケティングの質問は興味深いものでしたが、キースの答えは何だったのか忘れました。」
ジアド・アスガー: 「彼の答えは、『より多くの製品を販売できるようにするために、好きなように呼んでいいよ』というものでした。」
ゲイリー・ブロットマン: 「ほぼそれだけです。 そうです、それは非常に率直な答えでした。」
ジアド・アスガー：「ゲイリーは本当に上手にカバーしたと思います。 一部の人々は、そのあだ名をそのブロックにのみ限定しているとほぼ明言または暗示するような形で用語として使用しています。 しかし、私たちが目にしているのは、CPU、GPU、または Hexagon テンソルを使用できるというこの異種混合アプローチ全体が、 ベクトルは、電力とパフォーマンスの精度の全範囲においてさまざまなトレードオフを提供し、それが必要なものです 今日。 なぜなら、どのアプリケーションがどの程度の精度を必要とするのか、何が持続的なパフォーマンスを必要とするのか、何が必要でないのかが分からないからです。 したがって、それが最高のエクスペリエンスを得る方法であるため、これが完全で全体的なソリューションであると信じています。」
ゲイリー・ブロットマン: 「そして、専用のアクセラレーターを使用した場合でも、それは私たちの会話の中で決して変わりませんでした。 それは追加であり、置き換えではありません。」
マリオ・セラフェロ: 「そうですね、昨年キースが『コンピューティングがあるところには AI もある』と言ったのだと思います。 そして今ではさらに多くのコンピューティング能力が備わっています。」
ゲイリー・ブロットマン: 「すべてのブロックでより多くのコンピューティングが必要です。まさにその通りです。」
マリオ・セラフェロ: 「んさて、本題に入りますが、Android 上の「謎の」7nm 競合他社との比較をたくさん聞いてきました。 そうですね、それが誰なのかはまだ分かりません。」 (話した 冗談で)
ゲイリー・ブロットマン: "わかりません。" (冗談で話された)
マリオ・セラフェロ: 「しかし、これらの比較についてヒントをいただけますか? それらはどのように測定されましたか? どのような注意点を考慮する価値がありますか? 他にスライドや Q&A で詳しく説明する時間がなかったコメントはありますか? モデルが多様なため、測定 [および伝達] が難しいのはわかっていますが、 これらを作ることがなぜそれほど簡単ではないのかを人々に知らせるために拡張する興味深い主題です 比較。」
ゲイリー・ブロットマン：「実はとてもシンプルなんです。 1 つの特定の指標について、非常に簡単な答えを示します。 1 月にはさらにベンチマークを行う予定です。 ベースとなる数値を測定するために使用されるさまざまなネットについて詳しく説明します。これは標準の Inception v3 です。 私たちはそこからパフォーマンスを引き出し、競合他社の順位を理解しています。 しかし、すでに発表され、市場に製品が投入されているものに関しては、2x と 3x が登場します。 から—まあ、3 倍は 845 年の値と比較したもので、2 倍はパフォーマンスと相対的なパフォーマンスの状態の尺度です。 私たちのものに。」
ジアド・アスガー: 「利用可能なデバイスがあるので、実際に入手してテストの一部を自分で行うことができます。 しかし、私が唯一警戒すべきことは、AI ベンチマークの荒野のようなものだと思います。 一部の人々は、非常に一般化された用語を使用したり、特定の方法で利益をもたらすかどうかに関係なく、ネットワークを組み合わせて使用しています。 「それはモーダル ワークロードとうまく調和しますか?」 人々が考慮に入れていることではありません。 いくつかのベンチマークは、それよりも多くのことを実行しており、非常に近いところにあるので、 好みに応じてベンチマークを何らかの方向に変動させている人々がいることを知ってください 彼ら。 そのため、実際の使用例に重点が置かれています。 また、そのユースケースでクラス最高のパフォーマンスが重要であるだけでなく、それを最速で完了することも重要です。 それらはすべて私たちが注目する要素だと思います。 でも、良くなる、収束すると思います。 現在、さまざまな選択肢があります。 より意味のある特定のベンチマークが維持されると思います。 今日では、現時点では Inception v3 の方が比較的優れていると言えるかもしれません。」
ゲイリー・ブロットマン: 「ネットワークに関して言えば、いくつかあります。 ResNet、VGG、セグメンテーション ネット、超解像度ネットなど、これらを測定できる生のパフォーマンスがあります。 AI ベンチマークを行っている企業や団体などのベンチマークに関して得られるポイントと、 可変の精度、ネットワーク、式が混在しており、結果が変化するほど可変です 毎週。 そこはまさに西部開拓時代であり、私たちは腕を伸ばして行動しています。 これらのネットワークの一部による実際のパフォーマンスに関しては非常に大きなばらつきがあるため、私たちはどこにも賭けているわけではありません。 ユースケースで使用されているものと比較して、パフォーマンスの点で依然として間違いなく上位にランクされていると確信しています。 競争。 ランキングではなく、私たちが話した倍増、つまり生のパフォーマンスについて言うべきです。」
マリオ・セラフェロ: 「主に開発者向けのサイトとして私たちが興味を持っている主題の 1 つは、機械学習の民主化です。 明らかに、私たちには素晴らしいオープンソース ライブラリがあり、誰もがこれらの素晴らしい SDK を提供しており、教育も豊富です。 そして今、Android NN が利用可能になり、Google はリリースされたばかりです MLキット これによりプロセスが簡素化されます。 API を呼び出して入力をフィードするだけで、トレーニング済みのモデルが使用されるため、心配する必要はありません。 それについて考える必要はありません、統計やベクトル微積分を知る必要もありません. この点で、よりアクセスしやすくなり、API が簡素化され、状況が進化したと思いますか? ドキュメントや SDK を簡素化し、大企業だけでなくサードパーティ開発者の参加を促進する 会社は？」
ゲイリー・ブロットマン: 「実際に大企業に焦点を当てていると、小規模な開発者も支援しているのは面白いことです。 Snapdragon のプログラミング、特に AI の実行に関しては、私たちは独自のスタックを使用して開始しました。 しかし、時間の経過とともに、ここ数世代で、私たちはさらに多くのツールを追加してきました。 私たちは、高レベルの抽象化と使いやすさと、誰かが必要とする低レベルのアクセスとの間のバランスをとろうとしています。 特に、ベクトル プロセッサや NPU などの独自のコアを扱う場合には、より精通する必要があります。 私たちはそれが民主化の観点から進化していると見ています。 Hexagon や Qualcomm 数学ライブラリなどの基本的な構成要素はありますが、おそらくその重労働の少なくとも一部を抽象化する、少し高レベルの API が必要です。 ただし、開発者には十分な柔軟性があり、独自のカスタム オペレーターを使用したり、低パフォーマンスでのパフォーマンスを少し調整したりできます。 レベル。 したがって、ポートフォリオには今後もより多くのツールが含まれることになるでしょう。確かに、Onyx がその例である NN API のようなものも含まれます。 基本的には、「これがあなたがプログラミングしているもの、ネットワークを表現しているものです」と言います。 ハードウェアがサポートしている限り、 良い。
プレゼンテーションで述べたように、私たちはマルチ OS 環境を担当しています。 Windows もあり、Linux もあり、Android もあり、Android だけの問題ではありません。 これを見ると、SoC、クロス SoC、または SoC となるある種の API を構築する場合、 OS の観点から見たクロスプラットフォームでは、私たちが構築するものに共通性を見つける方法を検討する必要があります。 フード。 たとえば、ライブラリとオペレーターのサポートを備えたスタックで、NN API または Windows ML にプラグインできます。 でも確かに、私たちはここにいる振り子状態から抜け出し、何をすべきか本当に誰も知らない状態に陥っています。 文字通り、知りません。 「どのフレームワークを使えばいいのか分からない。 TensorFlow を使用するべきですか、それとも Caffe または Torch を使用する必要がありますか?」 そして、下位レベルで最適化するために何をすべきかわかりません。 したがって、誰もが API 呼び出しに満足しています。 今では、ほんの数年以内に、より深く掘り下げることが簡単にできるようになりました。 そのため、一般的なオープンソース ツールであっても、あるいは当社や競合他社が提供するようなポートフォリオであっても、ツールは存在しており、それらのツールはより簡単にアクセスでき、使いやすくなっています。」
クアルコムの AI エンジンとサポートされる AI フレームワーク、オペレーティング システム、エコシステム、機能、デバイス。 出典: クアルコム。
マリオ・セラフェロ: 「開発者コミュニティといえば。 前回、私たちが持っている最も成熟したコミュニティの 1 つはゲーム コミュニティであり、クアルコムはそこにうまく組み込まれていると述べました。 現在、推進および販売されているゲーム エンジンとのパートナーシップにより、これまで以上にその傾向が顕著になっています。 そこで私たちは、AI の文脈でそれについて話し、AI がどのように台頭しつつあるのかについて話していました。」
ミシャール・ラーマン: 「あなたは今後 12 か月間でさらに投資したいと話していました。 これは私たちが最後にここに来たときに戻ってきました。」
マリオ・セラフェロ: 「特にゲーム開発者コミュニティについては、それと今日私たちが目にしているものを拡張したようなものです。」
ゲイリー・ブロットマン: 「ゲーム コミュニティへの投資に関する具体的なコメントは覚えていませんが、私たちが推進しているカテゴリーを見てみると、 専用のアクセラレーションの必要性があり、ゲームもこれに含まれますが、必ずしも主要な使用例ではありません。 例。 リッチで没入型の VR 体験では、基本的にすべてのコアが活用されます。 グラフィックス処理は GPU で実行し、ビジュアル処理はベクトル プロセッサーで実行します。 1 つまたは複数のネットを専用のアクセラレータで個別に実行できるため、同時実行性を心配する必要はありません。 インパクト。 それが、私たちが専用のアクセラレーションを採用する道を歩むことになった理由の 1 つです。 今日のゲームで AI がどのように活用されているかについては、あまり情報がありません。 エージェントとの仕事はたくさんあり、敵と戦ったり、教えたりするエージェントを開発する必要があります。」
マリオ・セラフェロ: 「ゲームにおける従来の AI のようなものです。」
ゲイリー・ブロットマン：「その通りです。 しかし、よりニューラルネットワークベースになっています。」
マリオ・セラフェロ: 「はい、ミニマックスではありません。」
ゲイリー・ブロットマン: 「XR 戦略を推進することも Ziad の責任の一部です。」
ジアド・アスガー: 「XR に関して言えば、今日見ていただくと、完全な 6DOF 対応のオールインワン HMD である新しいデバイスが発売されました。 Oculus Quest のようなデバイスは実際に Snapdragon 835 を搭載して発売されたため、XR デバイスの能力を実際に最大限に活用するという点で、非常に良い点に到達し始めています。 以前は、一部のデバイスでは最高のエクスペリエンスが得られなかったために、本来のエクスペリエンスが実際には提供されていませんでした。 XRは今うまくいっていると思います。 将来的には 5G と組み合わせることで、次のようなことも可能になると考えています。 あなたのデバイスは実際にははるかにモバイルです。つまり、実際に上を歩いていると想像できます。 通り。 そして、5G のようなリンクがあるということは、 ゲイリーが見せた Google レンズのデモ. ここで、Google メガネなどを着用していて、実際に何かを持ち込むことができると想像してみてください。 目を通して見ているものに関するすべての情報が得られ、非常に役立つ可能性のあるユースケースが完成しました。 説得力のある。 それがあなたが話している長期投資であり、ある種の方向性だと思います。
しかし現時点では、XR と XR を立ち上げたさまざまな企業の点で、非常に良い状態にあると感じています。 Oculus Go も Snapdragon 820 をベースにしているため、人々が Oculus Go を手に取り、それを使って多くのことを行う非常に良い段階に達し始めていると思います。 そして、私が述べたように、次の段階は 5G 接続の導入を開始することです。これを実行し、さらにその先を目指します。 もちろん AR や、パフォーマンスの点でさらに多くのことを必要とするものもありますが、制限されています。 力。 そして、それは非常に難しいことになるでしょう。今日話した内容を踏まえると、これらのユースケースのいずれかを実行するという点では、おそらくクアルコムが能力の点で最高であると思います。 グラフィックスを見て、競合他社のベンチマークを行ってみると、当社のユニット電力あたりのパフォーマンスがクラス最高であることがわかります。 その結果として、サーマル、持続的なパフォーマンスが XR で重要であり、その点で私たちは本当に先を行っています。それが人々が私たちを XR に使用する理由です。」
Oculus Go は、Qualcomm Snapdragon 821 モバイル プラットフォームを搭載しています。
マリオ・セラフェロ: 「昨年以来、Hexagon 685 DSP がついにプレミアムミッドレンジに達するのを見てきました。 710 そして適切な中音域 670 そして 675. そのため、現在、当社は Hexagon Vector Extensions をダウンストリームに導入していますが、他の競合他社はニューラル処理ユニットでそれを十分に行っていません。 これらのエクスペリエンスの範囲が拡大するとどう思いますか。また、過去において、AI のパフォーマンスの差異が違いを生むと考えていたかどうかを聞きたかったのです。 なぜなら、私たちはまだ AI の導入初期段階にあるからです。」
ジアド・アスガー: 「私は全体的なロードマップを見ています。 クラス最高のパフォーマンスを求めるなら、プレミアム層が最適です。 私たちがやっていることは、Hexagon の機能の一部を選択的に取り出して、それを低くしていることです。 最初の AI エンジン、つまり最初の Hexagon は、Snapdragon 820 から始まりました。 そこで私たちはそれを Snapdragon 660、さらに 670 に落とし込み、710 にも搭載しました。 したがって、私たちの計画は、それが将来のエクスペリエンスにどのように組み込まれるかを確認することです。
AI エンジンとして、CPU、GPU、Hexagon テンソル、Hexagon ベクトル、スカラーといった基本的な古いコンポーネントがあります。 私たちが行っているのは、それらの機能が低下して下位層のヘッドセットに移行することを確認したときに、その一部を選択的にロードマップに組み込むことです。 今年さらに進んでいくと、実際にわかるでしょう。 私たちがさらにそれを行うことがわかります。 4G/5G サミットで Snapdragon 675 を発表しました。 675 でそれが実現することについて話しましたが、これらの使用例がさらに増えていることがわかります。 今日、ArcSoft や他のすべての人たちと示したように、私たちはこれらの機能を実際に提供する予定です。 より低い。 下位層ではそのユースケースを実行できますが、私のように適切な電力プロファイルを取得できるようにするには 前に話したように、パフォーマンスを持続させたい場合は、特定のブロックが来るようにする必要があります。 より低い。 したがって、繰り返しになりますが、クラス最高のパフォーマンスが最上位にありますが、下に行くにつれて、大幅な低下または段階的変化が発生します...」
マリオ・セラフェロ: 「勾配降下法、と言ってもいいかもしれません。」 （冗談で話しました）
ジアド・アスガー：「ええ、その通りです。 これは、ロードマップにある他のテクノロジーでも同様のことを行っており、AI もその意味ではそれほど変わりません。 それはおそらく 1 つの違いであり、おそらくどこから来たのか、おそらくより速く降下しているためです。 私たちがロードマップに落とし込んだ他のテクノロジーを通じて、その意見に私も同意します と。"
クアルコムのモバイル プラットフォームにおける AI について詳しく知りたい場合は、昨年の Gary Brotman 氏のインタビューを読むことをお勧めします。 から始めることができます パート1 私たちのインタビューを読むか、次のサイトにアクセスしてください パート2.
このインタビューに掲載されているすべてのグラフィックは、Snapdragon Tech Summit での Gary Brotman のプレゼンテーションから引用したものです。 スライドをご覧いただけます ここ.