인터뷰: Qualcomm의 AI와 Snapdragon 855의 Hexagon 690 DSP

퀄컴이 신제품을 발표했을 때 스냅드래곤 855 모바일 플랫폼, 그들은 모바일 컴퓨팅의 모든 측면에서 상당한 개선이 이루어졌다고 선전했습니다. 일반 사용자의 경우 이해하기 쉽습니다. CPU 및 GPU 개선에 따른 최종 사용자 이점 퀄컴이 스냅드래곤 855로 만든 것. CPU 성능이 향상되면 앱이 더 빠르게 로드되고, GPU 성능이 향상되면 게임 시 프레임 속도가 향상됩니다. 사용자가 이해하기 덜 직관적인 것은 AI(인공지능)이며, 특히 인공 신경과 같이 앱과 서비스에서 점점 더 많이 채택되는 기계 학습 기술 네트워크. Qualcomm은 전반적인 컴퓨팅 개선, 특히 개선된 Hexagon 690 DSP 덕분에 Snapdragon 855를 통해 AI 워크로드 성능이 크게 향상되었습니다. 우리는 Qualcomm의 AI 및 기계 학습 전략 및 제품 기획 책임자인 Gary Brotman과 Qualcomm의 부사장인 Ziad Asghar를 만났습니다. Snapdragon 로드맵 계획 및 AI, XR, Qualcomm의 경쟁 전략을 통해 Qualcomm이 AI 워크로드에서 개선한 사항에 대해 자세히 알아보세요.

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마리오 세라페로: "그래서 새로운 DSP입니다. 작년에 퀄컴이 특히 DSP와 HVX를 어떻게 밀고, 홍보하고, 마케팅하고, 커뮤니케이션했는지에 대한 공격 전략에 대해 질문드린 적이 있습니다. 당시에는 AI 블록으로서 대부분의 독자와 소비자에게 여전히 비교적 새로운 것이었습니다. 그래서 우리는 845의 추가 프로모션을 통해 이후 이것이 어떻게 발전했는지 궁금합니다."

게리 브로트먼: "무엇보다도 우리가 820으로 이 작업을 시작했을 때 여전히 CPU와 GPU 중심이었고 DSP와 GPU를 활용했습니다. 이에 대한 벡터 처리 기능은 실제로 Google이 TensorFlow 및 8비트를 지향하려는 방향의 결과로 탄생했습니다. 수학. 이것이 우리가 DSP, 즉 벡터 프로세서에서 정말 많은 노력을 기울인 부분입니다. Hexagon에 있는 벡터 프로세서의 성숙도와 다음 두 프로젝트에서 해당 로드맵을 매우 빠르게 발전시킬 수 있었던 방식을 고려하면 세대, 그리고 우리가 본 사용 사례는 당시 기본 분류 네트워크가 많지 않고 매우 간단했습니다. 무게. 8비트 수학으로 잘 실행될 수 있습니다. 작년에도 전용 가속기는 기본적으로 사용되지 않을 수 있는 것에 영역을 할당하는 위험이 있었습니다. 사용 사례의 합류점은 표준 단일 카메라, 초고해상도 또는 실시간 분할 등 모든 것입니다. 어떤 경우에는 이러한 일이 동시에 발생하며 최소한 일정 수준의 전용 가속이 필요하므로 벡터 프로세서 또는 GPU에서 사이클을 계속 읽을 수 있습니다. 적절한 시간이었습니다.

분명 지난번에 이야기했을 때보다 훨씬 일찍 계획을 세워야 했던 일이지만, 내 생각엔 이 기업은 해당 워크로드가 어떻게 될지 정확히 또는 거의 정확하게 알고 있다고 확신합니다. 어떤 유형의 정밀도가 필요하며, 향후 사용 사례의 합류를 충족할 만큼 충분한 컴퓨팅 예산을 책정했는지 여부. 우리는 그 점에 있어서 상당히 신중했습니다. Qualcomm은 항상 사용 사례 중심이었습니다. 마지막에 오래되었을 수 있기 때문에 사용되지 않는 전용 가속이 있을 위험이 있습니다. 주기. 우리는 전용 가속기가 환상적인 작업을 수행할 수 있는 일반 컨볼루션 측면에서만 충분히 볼 수 있습니다. 다시 말하지만, 다른 곳에서 사이클을 해제합니다. 이 새로운 액셀러레이터에 대한 우리의 전략은 다음과 같습니다. 전용이며 새로운 아키텍처입니다. 이것은 육각형 파생물이 아닙니다. 하지만 오늘날의 네트워크에 대해 생각해 보면 일부 전용 가속에서는 제대로 실행되지 않는 특정 비선형 기능이 있습니다."

마리오 세라페로: "그래, 시그모이드, ReLU -"

게리 브로트먼: "바로, 소프트맥스입니다. 그리고 다른 곳이나 CPU로 보내야 합니다. 하지만 우리의 경우에는 내부적으로 이것을 엔지니어링한 방식으로 DSP가 실제로 제어 역할을 합니다. 네트가 실행되는 위치와 레이어가 실행되는 위치를 결정하고 텐서 프로세서에서 실행하는 것과 대비하여 DSP에서 실행해야 하는 특정 항목이 있는지 결정할 수 있습니다. 그래서 그 페어링은 실제로 우리에게 많은 의미가 있었습니다. 하지만 그렇다고 해서 SoC의 모든 기본 코어가 역할을 수행하기 때문에 우리는 전반적으로 최적화하지만 여전히 가변성이 많으므로 계속하다."

마리오 세라페로: "우리가 이야기하고 싶은 또 다른 주제는 사용 사례입니다. 말씀하신 것처럼 Qualcomm은 매우 사용 사례 중심입니다. 음성 인식, 음성 인식, 문자열 및 타이핑과 같은 시퀀스 예측, 물론 AI 필터와 같은 컴퓨터 비전, [그리고 객체 인식]. 컴퓨터 비전이 폭발적으로 발전했습니다. 이제 어디서나 볼 수 있습니다. 저는 음성 인식을 통해 모든 사람이 자신만의 AI 비서를 갖고 있고, 모두가 자신만의 비서를 갖고 있는 것을 보았습니다. 이제 짧은 대기 시간과 완벽한 보안으로 모든 작업을 엣지에서 수행할 수 있습니다. 그러나 기계 학습의 다음 사용 사례는 무엇이며, 이러한 모든 사용 사례는 전 세계의 대기업(세계의 모든 Snapchats, Facebook 등)에 의해 개발될 예정입니까? 그 굴러가는 걸 어떻게 보시나요?"

게리 브로트먼: "킬러 유스 케이스를 지적할 수는 없을 것 같습니다. 그러나 이 기능을 사용하면 계산이 더 복잡해지며 비전의 경우 입력 해상도가 더 높아질 수 있습니다. 보케를 수행하기 위해 저해상도 이미지 작업을 하고 있지 않습니다. 앞서 다른 인터뷰에서 4K 스트리밍을 예로 들어 논의가 있었습니다. 그게 가능하다고 장담할 수는 없지만, Google과 같은 대기업이든 우리와 함께 일하는 개발자든 말이죠. 이러한 많은 모바일 기능을 구동하는 알고리즘을 실제로 구축하고 있는 소프트웨어 개발 파트너는 단지 더 밀어내세요. 그들은 더 멀리 가고 싶어합니다. 다음 단계와 관련하여 제가 볼 수 있는 것이 있다면 아마도 선 이상이나 앱 수준에서 일어나는 일에 대한 내용은 아닐 것입니다. 제품 작동 방식, 전원 관리 개선, 카메라 파이프라인 개선 등 시스템에서 일어나는 일에 대해 자세히 알아보세요. 그것. 오디오와 지원할 키워드 수, 기기에서 소음 제거 기능을 사용할 수 있는지에 대해 언급하셨습니다. 라이브러리를 구축하기가 쉽지 않기 때문에 키워드가 흥미롭습니다. 메모리가 제한되어 있기 때문입니다. 따라서 로컬 상황과 클라우드에서 일어날 일 사이에는 여전히 균형이 유지될 것입니다."

지아드 아스가르: "조금 더 추가할 수 있어요. 따라서 오늘날 많이 성장하고 있는 적어도 두 가지 영역은 오디오와 이미징입니다. 우리는 그것이 많은 사용 사례를 가지고 있음을 볼 수 있습니다. Jack은 카메라 관점에서 이에 대해 이야기했고, 우리는 이미징 사용 사례에 많은 것을 활용할 수 있는 AI 엔진을 보유하고 있습니다. 오늘 보여드린 것들 중 일부입니다. 그리고 오디오를 보면 우리는 그것에 대해 많이 이야기하지 않았지만 실제로 오디오 블록에도 일부 오디오 기능을 추가했습니다. 우리는 더 시끄러운 환경에서 더 나은 음성 활성화를 수행할 수 있습니다. [이미징에서] 더 나은 소음 제거 기능을 수행할 수 있습니다. 이러한 모든 능력은 기본적으로 이미 일어나고 있습니다. 오늘 Gary가 ISP를 위해 보여준 파트너가 있으며 앞으로 더 많은 파트너가 올 것입니다. 그래서 저는 이것이 오늘날 우리가 더 초점을 맞추고 있는 두 가지 차원이라고 생각합니다."

게리 브로트먼: "그리고 다음 단계는 언제 이런 일이 일어날지 예측하지 않겠습니다. 지금 컴퓨팅이 충분한가요? 기기 내 실제 학습에 대한 기기 내 학습 및 실험은 다음 번에 발생할 가능성이 높습니다. 주기."

마리오 세라페로: "이것은 아마도 논의하기에 더 재미있는 주제일 것입니다. Qualcomm이 Hexagon DSP라는 이름과 HVX를 고수하는 반면 다른 회사는 "신경" 등을 선택한다는 사실입니다. Qualcomm은 이러한 불일치와 주로 다음과 같은 다양한 전략 및 접근 방식을 어떻게 보고 있습니까? 마케팅이지만 이기종 컴퓨팅과 특정 블록 비트에 대해 조금 나중에 설명할 수 있습니다. 잘."

게리 브로트먼: "Hexagon은 이미 DSP에 대한 지분을 확보하고 있기 때문에 우리가 단지 DSP 전략을 확장하고 있다고 생각하는 사람이 즉시 생길 것입니다. 실제로 브랜드 측면에서 스칼라, 벡터, 전용 텐서 가속기 등 세 가지 프로세서를 모두 살펴보면 모두 DSP가 아닙니다. Hexagon은 DSP보다 더 높은 수준의 브랜드입니다. 소수의 DSP가 있습니다. 마케팅 질문은 지역마다 다르기 때문에 대답하기가 조금 더 어려울 것 같아요. 중국은 매우 NPU 중심적입니다. 왜냐하면 이 명칭은 작년에 도입되었고 뿌리를 내린 것으로 보이기 때문입니다. 나는 그것이 전 세계 다른 곳에서도 효과가 있다고 말하지 않을 것입니다. Google에는 텐서 프로세서가 있는데 텐서가 공명하는 것 같습니다."

마리오 세라페로: "많은 사람들이 자신만의 이름을 갖고 있어요."

게리 브로트먼: "결국 OEM이 무엇을 원하는지에 따라 결정됩니다. 이것이 고객에게 중요하다면 해당 처리 기능을 활용하고 기능 측면에서 차별화할 수 있는 방법을 파악하는 것은 고객의 의무입니다. 우리 엔진과 우리가 갖고 있는 처리 능력의 상당 부분은 전체 혼합 측면에서 여전히 벡터와 텐서 중심일 것이라고 생각합니다. 전용 처리 자체, 행렬 곱셈을 수행하는 방식은 NPU가 사용하는 것과 동일한 종류의 전용 프로세서입니다. 마케팅 질문이 흥미로운데 Keith의 대답이 무엇인지 잊어버렸어요."

지아드 아스가르: "그의 대답은 '더 많은 제품을 팔 수 있도록 원하는 대로 부르면 된다'였습니다."

게리 브로트먼: "거의 그랬어요. 그렇구나, 아주 직설적인 대답이었어."

지아드 아스가르: "게리가 정말 잘 다룬 것 같아요. 일부 사람들은 해당 이름을 해당 블록에만 제한한다는 것을 거의 명시하거나 암시하는 방식으로 용어로 사용합니다. 하지만 우리가 보는 것은 CPU, GPU 또는 Hexagon 텐서를 사용할 수 있는 이 전체적인 이질적인 접근 방식입니다. 벡터는 전력과 성능에 대한 전체 범위의 정밀도에서 서로 다른 절충안을 제공합니다. 이것이 바로 여러분에게 필요한 것입니다. 오늘. 어떤 애플리케이션에 어느 정도의 정밀도가 필요한지, 어떤 애플리케이션에 지속적인 성능이 필요한지, 어떤 애플리케이션이 필요하지 않은지 모르기 때문입니다. 그래서 우리는 그것이 최고의 경험을 얻을 수 있는 방법이기 때문에 이것이 완전하고 전반적인 솔루션이라고 믿습니다."

게리 브로트먼: "그리고 이는 전용 액셀러레이터를 사용해도 우리의 대화에서 결코 변하지 않습니다. 추가된 것이지 대체하는 것이 아닙니다."

마리오 세라페로: "그렇습니다. 작년에 '컴퓨팅이 있는 곳에 AI가 있을 것이다'라고 말한 사람은 Keith였던 것 같습니다. 이제 더 많은 컴퓨팅이 가능해졌습니다."

게리 브로트먼: "모든 블록에서 더 많은 컴퓨팅이 가능합니다. 맞습니다."

마리오 세라페로: "N이제 이 주제에 대해 이야기하면서 우리는 Android의 "신비한" 7nm 경쟁업체와 많은 비교를 들었습니다. 그래요, 우리는 아직 그게 누구인지 전혀 모릅니다." (말한 농담으로)

게리 브로트먼: "몰라." (농담으로 말한)

마리오 세라페로: "하지만 이러한 비교에 대해 우리에게 단서를 줄 수 있습니까? 어떻게 측정되었나요? 어떤 주의 사항을 고려해 볼 가치가 있나요? 슬라이드나 Q&A에서 설명할 시간이 없었던 다른 의견이 있습니까? 모델이 다양하기 때문에 측정[및 전달]하기가 다소 어렵다는 것을 알고 있습니다. 왜 그렇게 쉬운 일이 아닌지 사람들에게 알리기 위해 확장할 흥미로운 주제입니다. 비교."

게리 브로트먼: "실제로는 매우 간단합니다. 하나의 특정 측정 항목에 대해 매우 간단한 답변을 드리겠습니다. 우리는 1월에 더 많은 벤치마킹을 할 예정입니다. 우리는 기반으로 삼고 있는 숫자를 측정하는 데 사용되는 다양한 네트에 대해 더 자세히 이야기할 것입니다. 이는 표준 Inception v3입니다. 이것이 바로 우리가 성과를 얻고 경쟁업체의 순위에 대한 이해를 이끌어내는 곳입니다. 그러나 시장에 제품을 발표하고 출시한 제품의 경우 2x와 3x가 제공됩니다. 에서 - 글쎄요, 3x는 845년에 있었던 것과 반대되는 것이고, 2x는 성능의 척도이자 상대적인 성능 상태입니다. 우리한테."

지아드 아스가르: "사용 가능한 장치가 있으므로 실제로 구입하여 직접 테스트할 수 있습니다. 하지만 내가 경계해야 할 유일한 것은 AI 벤치마킹의 서부 개척시대라고 생각합니다. 어떤 사람들은 매우 일반화된 용어를 사용하거나 특정 방식으로 이익을 얻을 수도 있고 그렇지 않을 수도 있는 네트워크를 혼합하여 사용합니다. "모달 워크로드와 잘 맞을까요?" 사람들이 고려하고 있는 것이 아닙니다. 떠돌고 있는 벤치마크 중 일부는 그 이상을 수행하며 우리는 매우 가까워서 선호하는 바에 따라 이러한 벤치마크를 어떤 식으로든 흔들리게 만드는 사람들이 있다는 것을 알고 있습니다. 그들을. 그렇기 때문에 실제 사용 사례에 대한 내용이 더 많습니다. 또한 해당 사용 사례에 대해 동급 최고의 성능을 제공하는 것이 더 중요하며 가장 빠르게 완료하는 것이 중요합니다. 나는 그것이 우리가 보는 모든 요소라고 생각합니다. 하지만 저는 그것이 더 나아질 것이라고 생각하고, 수렴될 것이라고 생각합니다. 현재 다양한 옵션이 있습니다. 나는 당신이 더 의미 있는 특정 벤치마크를 유지할 것이라고 생각합니다. 오늘날 현 시점에서는 Inception v3가 상대적으로 더 낫다고 주장할 수도 있습니다."

게리 브로트먼: "네트워크 측면에서는 소수가 있습니다. ResNet, VGG, 분할 네트, 초해상도 네트 등을 사용하여 측정할 수 있는 원시 성능이 있습니다. AI 벤치마킹을 하는 기업이나 단체처럼 벤치마크 측면에서 챙길 점은, 정밀도, 네트워크, 가변적인 공식이 혼합되어 있어 결과가 변할 정도로 가변적입니다. 매주. 그곳이 진정한 서부 개척시대의 서부이며, 우리는 서로 거리를 두고 있습니다. 이러한 네트워크 중 일부의 실제 성능은 매우 다양하기 때문에 우리는 어디에도 베팅하지 않습니다. 사용 사례에 사용되는 경우에 비해 성능 측면에서 여전히 확실히 상위권에 있다고 확신합니다. 경쟁. 순위가 아니라 우리가 얘기했던 더블링, 순수한 퍼포먼스라고 해야 할까요."

마리오 세라페로: "주로 개발자를 위한 사이트로서 우리가 관심을 갖고 있는 주제 중 하나는 머신러닝의 민주화입니다. 분명히 우리는 훌륭한 오픈 소스 라이브러리를 보유하고 있으며 모두가 이러한 놀라운 SDK를 제공하고 있으며 많은 교육을 제공하고 있습니다. 이제 Android NN을 사용할 수 있으며 Google이 방금 출시했습니다. ML 키트 이는 프로세스를 단순화합니다. API를 호출하고 입력을 제공하면 훈련된 모델을 사용하므로 걱정할 필요가 없습니다. 그것에 대해 생각할 필요도 없고 통계나 벡터 미적분학을 알 필요도 없습니다.. 접근성을 높이고 API를 단순화하는 측면에서 환경이 발전했다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 문서와 SDK를 단순화하고 대규모 개발자뿐만 아니라 타사 개발자의 포함을 촉진합니다. 회사?"

게리 브로트먼: "실제로 우리가 대기업에 초점을 맞추면 소규모 개발자에게도 도움이 된다는 것이 재미있습니다. 우리는 Snapdragon 프로그래밍, 특히 AI 실행을 위해 더 많은 독점 스택으로 시작했습니다. 하지만 시간이 지나면서 지난 몇 세대에 걸쳐 우리는 더 많은 도구를 추가했습니다. 우리는 높은 수준의 추상화와 사용 용이성, 그리고 누군가가 필요한 낮은 수준의 액세스 간의 균형을 맞추려고 노력하고 있습니다. 특히 벡터 프로세서나 NPU와 같은 독점 코어를 처리할 때 훨씬 더 능숙해집니다. 우리는 그것이 민주화의 관점에서 발전하고 있다고 봅니다. 우리는 Hexagon 및 Qualcomm 수학 라이브러리와 같은 기본 빌딩 블록을 가지고 있지만 최소한 그 무거운 작업 중 일부를 추상화하는 약간 더 높은 수준의 API일 수도 있습니다. 그러나 개발자가 자신의 사용자 정의 연산자를 사용하거나 더 낮은 수준에서 성능 측면에서 약간 조정할 수 있을 만큼 충분한 유연성을 제공합니다. 수준. 따라서 포트폴리오에는 계속해서 더 많은 도구가 포함될 것이며 확실히 Onyx가 가능한 예인 NN API와 같은 것들이 포함될 것입니다. 기본적으로 "여기에 프로그래밍 중인 내용, 네트워크를 표현하는 내용이 있습니다."라고 말합니다. 하드웨어가 이를 지원하는 한, 좋은.

프레젠테이션에서 언급했듯이 우리는 다중 OS 환경을 담당하고 있습니다. Windows가 있고, Linux가 있고, Android가 있습니다. 따라서 이는 단지 Android에 관한 것이 아닙니다. 이를 살펴보면 SoC, 교차 SoC 또는 OS 관점에서 크로스 플랫폼을 구축하려면 우리가 구축한 것에서 공통점을 찾는 방법을 살펴봐야 합니다. 후드. 예를 들어 라이브러리와 연산자 지원을 포함하고 이를 NN API 또는 Windows ML에 연결할 수 있는 스택입니다. 하지만 확실히, 우리는 아무도 무엇을 해야 할지 모르는 진자에서 벗어났습니다. 문자 그대로, 모르고. “어떤 프레임워크를 사용해야 할지 모르겠습니다. TensorFlow를 사용해야 하나요, 아니면 Caffe나 Torch를 사용해야 하나요?” 그리고 낮은 수준에서 최적화하기 위해 무엇을 해야 할지 모릅니다. 따라서 모두가 API 호출에 만족합니다. 이제 불과 몇 년만 지나면 더 깊이 들어가기가 쉽습니다. 따라서 일반적인 오픈 소스 도구이든, 우리가 제공하거나 경쟁업체가 제공하는 것과 같은 포트폴리오에 포함되어 있든 이러한 도구는 더욱 쉽게 액세스하고 사용할 수 있게 되었습니다."

마리오 세라페로: "개발자 커뮤니티에 대해 말하자면. 지난번에 우리가 가지고 있는 가장 성숙한 커뮤니티 중 하나가 게임 커뮤니티라고 언급한 바 있는데, Qualcomm은 그 커뮤니티에 꽤 잘 자리잡고 있습니다. 이제 우리는 홍보 및 마케팅되는 게임 엔진과의 파트너십을 통해 그 어느 때보다 더 많은 것을 확인하고 있습니다. 그래서 우리는 AI의 맥락에서 그것이 어떻게 나타나고 있는지에 대해 이야기하고 있었습니다."

미샤알 라만: "당신은 향후 12개월 동안 어떻게 더 많은 투자를 하고 싶은지에 대해 이야기하고 있었습니다. 지난번에 여기 왔을 때 이런 일이 있었어요."

마리오 세라페로: "특히 게임 개발자 커뮤니티에서는 이를 확장하고 오늘날 우리가 보고 있는 것을 확장하고 있습니다."

게리 브로트먼: "게임 커뮤니티 투자에 대한 구체적인 언급은 기억나지 않지만, 저희가 추진하고 있는 카테고리를 보면 전용 가속의 필요성과 게임이 이에 대한 구성 요소이지만 반드시 주요 사용 사례는 아닙니다. 예. 풍부하고 몰입감 넘치는 VR 경험에서는 기본적으로 모든 코어가 활용됩니다. GPU에서 그래픽 처리를 수행하고 벡터 프로세서에서 시각적 처리를 수행하며 하나 이상의 네트를 가져와 동시성에 대한 걱정 없이 전용 가속기에서 별도로 실행합니다. 영향. 이것이 바로 우리가 전용 가속을 선택하게 된 이유 중 하나입니다. 오늘날 AI가 게임에 어떻게 활용되고 있는지에 대한 정보가 많지 않습니다. 에이전트와 싸우거나 가르칠 에이전트를 개발하는 등 많은 작업이 있습니다."

마리오 세라페로: "게임의 전통적인 AI와 같습니다."

게리 브로트먼: "맞아요, 그렇죠. 하지만 신경망 기반에 더 가깝습니다."

마리오 세라페로: "예, 미니맥스는 아닙니다."

게리 브로트먼: "Ziad의 책임 중 하나는 XR 전략을 추진하는 것이기도 합니다."

지아드 아스가르: "XR 측면에서 오늘 보시면 우리는 완전한 6DOF를 지원하는 올인원 HMD인 새로운 장치를 출시했습니다. 실제로 Snapdragon 835와 함께 출시된 Oculus Quest와 같은 장치이므로 XR 장치의 모든 기능을 실제로 활용하는 측면에서 아주 좋은 지점에 도달하기 시작했습니다. 과거에는 일부 사람들이 최고의 경험을 얻지 못했기 때문에 일부 장치는 실제로 원래의 경험을 제공하지 못했습니다. 내 생각엔 XR이 지금 잘나가고 있는 것 같아. 5G와 결합하면서 우리가 미래에 보고 있는 것은 이제 여러분이 당신의 장치는 실제로 훨씬 더 모바일적입니다. 즉, 당신이 실제로 길 위를 걷고 있는 것처럼 상상할 수 있다는 뜻입니다. 거리. 그리고 5G와 같은 링크를 갖는다는 것은 Gary가 Google Lens에 대해 보여준 데모. 이제 여러분이 Google 안경이나 그와 유사한 것을 착용하고 실제로 가져올 수 있다고 상상해 보십시오. 눈을 통해 보고 있는 것에 대한 모든 정보를 얻을 수 있으므로 이제 실제로 매우 유용한 사용 사례가 있습니다. 설득력이 있다. 나는 그것이 당신이 말하는 장기 투자의 방향이라고 생각합니다.

하지만 지금 당장 우리는 XR과 XR을 출시한 다른 모든 회사 측면에서 매우 좋은 상태에 있다고 생각합니다. Oculus Go도 Snapdragon 820을 기반으로 하기 때문에 사람들이 이를 선택하고 이를 통해 많은 작업을 수행하는 아주 좋은 지점에 도달하기 시작한 것 같습니다. 그리고 제가 언급한 다음 단계는 우리가 5G 연결을 도입하기 시작하는 것입니다. 물론 AR과 성능 측면에서 훨씬 더 많은 것이 필요하지만 제한적인 일부 기능도 있습니다. 힘. 이는 매우 어려운 일이 될 것입니다. 오늘 우리가 이야기한 바에 따르면 Qualcomm은 전력 측면에서 이러한 사용 사례를 수행하는 데 있어 아마도 최고일 것입니다. 그래픽을 보면 경쟁사를 벤치마킹하면 단위 전력당 성능이 동급 최고임을 알 수 있습니다. 결과적으로 발열, 지속적인 성능은 XR에서 중요한 요소이며, 그 점에서 우리는 정말 앞서 있습니다. 이것이 바로 사람들이 우리를 XR에 사용하는 이유입니다."

마리오 세라페로: "작년부터 우리는 Hexagon 685 DSP가 마침내 프리미엄 미드레인지에 도달하는 것을 보았습니다. 710 그리고 적절한 중간 범위는 670 그리고 675. 이제 우리는 Hexagon Vector Extensions를 다운스트림으로 진출시키고 있는 반면, 다른 경쟁업체는 신경 처리 장치를 사용하여 그렇게 하지 않습니다. 이러한 경험의 범위가 확장된다는 점을 어떻게 보시나요? 과거에는 AI의 성능 차이가 전혀 변화를 가져오는 것을 보셨는지 묻고 싶었습니다. 왜냐하면 우리는 아직 AI의 초기 도입 단계에 있기 때문입니다."

지아드 아스가르: "전체적인 로드맵을 살펴봅니다. 동급 최고의 성능을 찾고 있다면 프리미엄 등급이 될 것입니다. 우리가 하고 있는 일은 Hexagon 기능 중 일부를 선택적으로 취하고 그 수준을 낮추는 것입니다. 최초의 AI 엔진, 최초의 헥사곤(Hexagon)은 스냅드래곤 820에서 시작됐다. 그래서 우리는 이를 Snapdragon 660과 670으로 가져왔고 710에도 있습니다. 그래서 우리의 계획은 그것이 미래의 경험에 어떻게 영향을 미치는지 살펴보는 것입니다.

AI 엔진으로서 우리는 CPU, GPU, 육각형 텐서, 육각형 벡터 및 스칼라와 같은 기본적이고 오래된 구성 요소를 가지고 있습니다. 우리가 하는 일은 해당 기능이 더 낮은 계층의 헤드셋에 적용되는 것을 확인하면서 선택적으로 그 일부를 로드맵에 추가하는 것입니다. 우리가 올해 더 나아갈수록 실제로 보게 될 것입니다. 우리가 그 일을 더 많이 할 것이라는 것을 알게 될 것입니다. 우리는 4G/5G Summit에서 Snapdragon 675를 출시했습니다. 우리는 675의 출시에 대해 이야기했는데, 이러한 사용 사례가 점점 더 많아지면서 여러분이 보게 될 내용은 다음과 같습니다. 오늘날 ArcSoft와 다른 모든 사람들에게 보여주었듯이 우리는 실제로 이러한 기능을 도입할 것입니다. 낮추다. 낮은 계층에서는 해당 사용 사례를 실행할 수 있지만 나처럼 올바른 전력 프로필을 얻을 수 있습니다. 앞서 말했듯이 지속적인 성능을 원한다면 특정 블록이 나타나기를 원할 것입니다. 낮추다. 따라서 다시 말하지만, 동급 최고의 성능은 최고가 될 것이지만, 낮아질수록 성능 저하 또는 그라데이션이 크게 나타날 것입니다..."

마리오 세라페로: "경사하강법이라고 말할 수 있습니다." (농담으로 말함)

지아드 아스가르: "예 바로 그 거예요. 이는 로드맵에 있는 다른 기술을 사용하여 수행하는 방식이며 AI는 그런 의미에서 크게 다르지 않을 것입니다. 아마도 하나의 차이점일 것입니다. 아마도 당신이 어디에서 왔는지, 아마도 더 빨리 내려갈 것이기 때문일 것입니다. 로드맵에 포함된 다른 기술을 통해 관찰한 내용에 동의합니다. 와 함께."

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Qualcomm 모바일 플랫폼의 AI에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면 작년 Gary Brotman과의 인터뷰를 읽어 보시기 바랍니다. 당신은 시작할 수 있습니다 1 부 우리 인터뷰를 보거나 2 부.

이 인터뷰에 표시된 모든 그래픽은 Snapdragon Tech Summit 중 Gary Brotman의 프레젠테이션에서 가져온 것입니다. 슬라이드를 보실 수 있습니다 여기.