Intervju: Qualcomm o AI in procesorju Hexagon 690 DSP procesorja Snapdragon 855

Ko je Qualcomm predstavil svojo novo Mobilna platforma Snapdragon 855, so napovedali bistvene izboljšave v vseh vidikih mobilnega računalništva. Za povprečnega uporabnika je enostavno razumeti prednosti za končnega uporabnika za izboljšavami CPE in GPE ki ga je Qualcomm naredil v Snapdragonu 855. Boljša zmogljivost CPE pomeni hitrejše nalaganje aplikacij, boljša zmogljivost GPE pa pomeni boljše število sličic med igranjem. Kar je za uporabnike manj intuitivno za razumevanje, je AI (umetna inteligenca) in še posebej tehnike strojnega učenja, ki jih aplikacije in storitve vedno bolj sprejemajo, kot je umetno nevronsko omrežja. Qualcomm je s procesorjem Snapdragon 855 dosegel velik napredek pri delovni obremenitvi z umetno inteligenco, zahvaljujoč izboljšavam v računalništvu na vseh področjih in zlasti zaradi prenovljenega Hexagon 690 DSP. Sedeli smo z Garyjem Brotmanom, vodjo strategije umetne inteligence in strojnega učenja ter načrtovanja izdelkov pri Qualcommu, in Ziadom Asgharjem, podpredsednikom Načrtovanje načrta Snapdragon in AI, XR, konkurenčna strategija pri Qualcommu, če želite izvedeti več o izboljšavah, ki jih je Qualcomm naredil pri delovnih obremenitvah AI.

---

Mario Serrafero: "Torej, novi DSP. Lansko leto sem vas vprašal o strategiji napada v zvezi s tem, kako je Qualcomm spodbujal, promoviral, tržil in komuniciral zlasti DSP in HVX. Takrat je bil kot blok AI za večino bralcev in potrošnikov še razmeroma nov. Zato se sprašujemo, kako ste videli, da se je to od takrat naprej razvijalo z nadaljnjo promocijo 845."

Gary Brotman: "Prvič in najpomembneje, ko smo to začeli delati nazaj z 820, je bilo še vedno zelo osredotočeno na CPE in GPE ter je izkoriščalo DSP in zmožnosti vektorske obdelave za to so dejansko nastale kot rezultat tega, kam Google poskuša usmeriti s TensorFlow in 8-bitnimi matematika. Tu smo torej res pretegnili noge v DSP ali recimo vektorskih procesorjih. Glede na zrelost vektorskega procesorja, ki ga imamo v Hexagonu, in način, na katerega smo lahko tako hitro napredovali pri tem načrtu v naslednjih dveh generacije in primeri uporabe, ki smo jih videli, ki so bila takrat osnovna klasifikacijska omrežja precej enostavna z malo teža. Dobro delujejo z 8-bitno matematiko. Namenski pospeševalnik, tudi lani, je bil tveganje, da bi v bistvu dodelili območje nečemu, kar se morda ne bo navadilo. Sotočje za primere uporabe in vse od standardne enojne kamere, super ločljivosti ali segmentacije v realnem času. Te stvari se v nekaterih primerih dogajajo hkrati z zahtevo po vsaj določeni ravni namenskega pospeševanja, ki ga lahko omejite in še vedno berete cikle na vektorskem procesorju ali celo GPE. Bil je pravi čas.

To je zagotovo nekaj, kar smo morali načrtovati veliko prej kot takrat, ko smo se zadnjič pogovarjali, vendar mislim, da vsi sodelujejo to podjetje stavi, da točno ali skoraj natančno vedo, kakšne bodo te delovne obremenitve. Kakšna vrsta natančnosti bi morala biti potrebna in če ste ali niste predvideli dovolj računanja, da bi zadovoljili to sotočje primerov uporabe, ki prihajajo. Pri tem smo bili precej premišljeni – Qualcomm je bil vedno osredotočen na primere uporabe – in nismo želeli zagnati tveganje, da bi imeli namenski pospešek, ki ga ne bi uporabili, ker bi lahko bil v zadnjem času zastarel cikel. Samo v smislu splošne konvolucije vidimo dovolj, da lahko namenski pospeševalnik opravi fantastično delo. Spet sprostitev ciklov drugje. V smislu strategije, ki jo imamo s tem novim pospeševalnikom: posvečen je, je nova arhitektura. To ni derivat Hexagona. Toda če pomislite na mrežo danes, obstajajo nekatere nelinearne funkcije, ki ne delujejo dobro pri nekaterih namenskih pospeških -"

Mario Serrafero: "Ja, sigmoid, ReLU -"

Gary Brotman: "Točno tako, Softmax. In jih moraš prenesti drugam ali v CPE. Toda v našem primeru, tako kot smo to nekako zasnovali pod pokrovom, je DSP dejansko nadzor. Določa, kje poteka mreža in kje potekajo plasti, ter se lahko odloči, ali obstajajo določene stvari, ki naj se izvajajo na DSP kot nadomestni v primerjavi s tekom na tenzorskem procesorju. Torej je bilo to združevanje za nas zelo smiselno. Vendar to ne zmanjša naših prepričanj in naše strategije, da ima vsako primarno jedro v našem SoC-ju vlogo, zato optimiziramo na vseh področjih, vendar je še vedno veliko spremenljivosti in to bo nadaljuj."

Mario Serrafero: "Druga tema, o kateri želimo govoriti, so primeri uporabe. Kot ste rekli, je Qualcomm zelo osredotočen na primere uporabe, videli smo, da je umetna inteligenca prišla v mobilne naprave na treh glavnih področjih: prepoznavanje govora, predvidevanje zaporedja, kot pri nizih in tipkanju, in očitno računalniški vid, kot so filtri umetne inteligence, [in predmet priznanje]. Računalniški vid je eksplodiral, zdaj ga lahko vidite povsod. Pri prepoznavanju govora sem videl, da ima vsak svojega pomočnika AI, vsak ima svojega pomočnika. Zdaj je vse to mogoče narediti na robu z majhno zakasnitvijo in popolno varnostjo. Toda kaj je naslednje za primere uporabe strojnega učenja in ali bodo vse te primere uporabe razvila velika podjetja na svetu – vsi Snapchati na svetu, Facebooki? Kako vidite to premikanje?"

Gary Brotman: "Mislim, da ne morem izpostaviti ubijalskega primera uporabe. Toda zmogljivosti omogočajo večjo računsko kompleksnost in v primeru vida je lahko vhodna ločljivost višja. Ne delate na slikah z nizko ločljivostjo, da bi naredili zameglitev. Prej v drugem intervjuju, ki smo ga imeli, je bila razprava o pretakanju 4K kot primer. Ne bom predvideval, da je to mogoče, vendar razvijalci, s katerimi sodelujemo, ne glede na to, ali gre za velika podjetja, kot je Google, ali naše partnerji za razvoj programske opreme, ki dejansko gradijo algoritme, ki poganjajo veliko teh mobilnih funkcij, preprosto želijo potisnite več. Želijo iti dlje. Če bi kaj videl v smislu naslednjih korakov, bi to verjetno manj o tem, kaj se dogaja nad črto ali na ravni aplikacije, in več o tem, kaj se dogaja v sistemu, kot je izboljšanje načina delovanja izdelka, upravljanje porabe energije in celo v cevovodu kamere, ne le na vrhu to. Omenili ste zvok in koliko ključnih besed boste podprli ali če bi lahko izvedli odpravljanje hrupa v napravi. Zadeva s ključnimi besedami je zanimiva, ker knjižnice ni lahko sestaviti – omejen si s pomnilnikom. Torej bo še vedno obstajalo ravnovesje med tem, kar je lokalno, in tem, kar se bo dogajalo v oblaku."

Ziad Asghar: "Lahko malo dodam. Vsaj dve področji, kjer se danes zelo razvijata, sta zvok in slike. Vidimo lahko, da ima veliko primerov uporabe. Jack je govoril o tem z vidika kamere, imeli smo motor AI, kjer lahko veliko tega izkoristite za primere uporabe slik. Nekaj ​​tistih, ki so bili prikazani danes. In potem, če pogledate zvok, o njem nismo toliko govorili, vendar smo zvočnemu bloku dejansko dodali tudi nekaj zvočnih zmogljivosti. Lahko naredimo boljšo glasovno aktivacijo v bolj hrupnem okolju. Lahko naredimo boljše odpravljanje hrupa [pri slikanju]. Vse te sposobnosti se v bistvu že dogajajo. Obstajajo partnerji, ki jih je Gary danes pokazal za ponudnika internetnih storitev, veliko več jih prihaja. Zato mislim, da sta to dve dimenziji, na kateri smo danes bolj osredotočeni."

Gary Brotman: "Naslednji korak - ne bom napovedoval, kdaj se bo to zgodilo - je zdaj dovolj računalništva, kjer učenje na napravi in ​​eksperimentiranje okoli dejanskega učenja na napravi se bo verjetno zgodilo v tem naslednjem cikel."

Mario Serrafero: »To je verjetno tema, o kateri je bolj zabavno razpravljati, in dejstvo je, da se Qualcomm drži vzdevka Hexagon DSP in HVX, medtem ko se druga podjetja odločajo za »neural« tako in tako. Kako Qualcomm vidi to neskladje in te različne strategije in pristope predvsem z trženju, vendar se lahko malo kasneje posvetimo heterogenemu računanju v primerjavi s specifičnimi bloki dobro."

Gary Brotman: "Ker ima Hexagon že zgrajen lastniški kapital v DSP, bi se takoj nagnili k razmišljanju, da samo razširjamo našo strategijo DSP. Pravzaprav glede na znamko, če pogledate vse tri procesorje, vaš skalarni, vaš vektorski in zdaj vaš namenski tenzorski pospeševalnik, niso vsi DSP. Hexagon je resnično blagovna znamka na višji ravni kot samo DSP. Obstaja peščica DSP-jev. Mislim, da je na tržna vprašanja verjetno nekoliko težje odgovoriti, ker je vsaka regija drugačna. Kitajska je zelo osredotočena na NPU, ker je bil to vzdevek, ki je bil uveden lani, in zdi se, da se je uveljavil. Ne bi rekel, da to deluje drugje po svetu. Google ima tenzorski procesor in zdi se, da tenzor odmeva."

Mario Serrafero: "Veliko ljudi ima svoja različna imena."

Gary Brotman: "Navsezadnje je odvisno od tega, kaj želi proizvajalec originalne opreme narediti. Če je to njihovim strankam pomembno, potem morajo ugotoviti, kako lahko izkoristijo to zmogljivost obdelave in se razlikujejo glede na zmogljivosti. Naš motor in mislim, da velik del procesnih zmogljivosti, ki jih imamo, bi bil še vedno zelo vektorsko in tenzorsko osredotočen v smislu celotne mešanice. Sama namenska obdelava, način, na katerega izvaja množenje matrik, je ista vrsta namenskega procesorja, ki bi ga [uporabljal] NPU. Marketinško vprašanje je zanimivo in pozabil sem, kakšen je bil Keithov odgovor?"

Ziad Asghar: "Njegov odgovor je bil, 'lahko temu rečeš kakor hočeš, da bi lahko prodal več izdelkov.'"

Gary Brotman: "To je bilo skoraj to; tako je bilo, to je bil zelo odkrit odgovor."

Ziad Asghar: "Mislim, da je Gary to zelo dobro pokril. Nekateri ljudje uporabljajo ta vzdevek kot izraz na način, ki skoraj navaja ali implicira, da ga omejuje samo na ta blok. Toda tisto, kar vidimo, je, da ta celoten heterogeni pristop zmožnosti uporabe CPE-ja, GPU-ja ali heksagonskega tenzorja vektor, vam ponuja različne kompromise v celotnem spektru natančnosti moči in zmogljivosti, in to je tisto, kar potrebujete danes. Ker ne vemo, katera aplikacija zahteva kakšno stopnjo natančnosti, katera zahteva trajno delovanje ali katera je ne zahteva. Zato verjamemo, da je to popolna celovita rešitev, saj tako dobite najboljšo izkušnjo."

Gary Brotman: "In to se ni nikoli spremenilo v nobenem od naših pogovorov, tudi z namenskim pospeševalnikom. To je dodatek, ni zamenjava."

Mario Serrafero: "Ja, mislim, da je lani Keith rekel, 'kjer je računalništvo, bo tudi umetna inteligenca.' In zdaj je več računalništva."

Gary Brotman: "Več računanja v vsakem bloku, to je točno tako."

Mario Serrafero: "Nko smo že pri tej temi, smo slišali veliko primerjav s "skrivnostnim" 7nm konkurentom na Androidu. Ja, še vedno nimamo pojma, kdo je to." (govorjeno v šali)

Gary Brotman: "Nimam pojma." (povedano v šali)

Mario Serrafero: "Ampak, ali bi nam lahko povedali te primerjave? Kako so bili izmerjeni? Katera opozorila je vredno upoštevati? Kakšne druge pripombe, ki jih morda niste imeli časa razširiti na diapozitive ali v vprašanja in odgovore? Vem, da je težko izmeriti [in sporočiti] zaradi različnih modelov, zato menim, da zanimiva tema za razširitev, da bi ljudje vedeli, zakaj jih ni tako enostavno narediti primerjave."

Gary Brotman: "Pravzaprav je zelo preprosto. Dal vam bom zelo preprost odgovor na določeno metriko; januarja bomo izvedli več primerjalnih analiz. Več bomo govorili o različnih mrežah, ki se uporabljajo za merjenje številk, na katerih temeljimo, in to bi bil standardni Inception v3. Od tod izhajamo iz te uspešnosti in našega razumevanja, kje se uvršča konkurenca. Toda v smislu tistega, ki je napovedal in je na trgu že z izdelki, prihajata 2x in 3x od—no, 3x je bil v nasprotju s tem, kar smo imeli v 845, medtem ko je 2x njihovo merilo uspešnosti in relativno stanje zmogljivosti našim."

Ziad Asghar: "Naprave imate na voljo, dejansko jih lahko nabavite in sami opravite nekaj tega testiranja. Ampak mislim, da je edina stvar, pred katero bi se zaščitil, nekakšen Divji zahod primerjalne analize AI. Nekateri ljudje uporabljajo nekaj zelo posplošenih izrazov ali mešanic omrežij, ki bi jim lahko koristila na določen način ali ne. "Ali bo to dobro usklajeno z modalno delovno obremenitvijo?" ni nekaj, kar ljudje upoštevajo. Nekatera merila uspešnosti, ki se pojavljajo naokoli, naredijo veliko več od tega in smo zelo blizu, zato vem, da obstajajo ljudje, zaradi katerih se ta merila tako ali drugače spreminjajo, odvisno od tega, kaj jim je všeč njim. Zato gre veliko bolj za dejanske primere uporabe. Prav tako gre veliko bolj za najboljšo zmogljivost v razredu za ta primer uporabe, nato pa gre za to, da se to najhitreje opravi. Mislim, da so to vsi dejavniki, ki jih gledamo. Ampak mislim, da bo postalo bolje, da se bo zbližalo. Trenutno je na voljo veliko različnih možnosti. Mislim, da boste imeli določena merila uspešnosti, ki bodo bolj smiselna. Danes bi morda lahko trdili, da je Inception v3 razmeroma boljši v tem trenutku."

Gary Brotman: "Kar zadeva omrežja, jih je peščica. Obstajajo ResNet, VGG, segmentacijske mreže, mreže super ločljivosti – surove zmogljivosti, s katerimi bi lahko to merili. Bistvo, ki ga je treba odvzeti v smislu meril uspešnosti, kot so podjetja ali subjekti, ki izvajajo primerjalno analizo AI, in imajo mešanico natančnosti, mrež in formul, ki so spremenljive, so tako spremenljive, da se rezultati spreminjajo iz tedna v teden. Tam je res divji zahod, mi pa smo na dosegu roke. Nikjer ne stavimo, ker je dejanska uspešnost nekaterih od teh omrežij zelo različna. ki se uporabljajo v primerih uporabe, smo prepričani, da se glede zmogljivosti glede na tekmovanje. Rekel bi, da ne uvrstitev, ampak podvojitev, o kateri smo govorili, surova uspešnost."

Mario Serrafero: »Ena od tem, ki nas zanima kot stran predvsem za razvijalce, je demokratizacija strojnega učenja. Očitno imamo odprtokodne knjižnice, ki so odlične, vsi ponujajo tudi te neverjetne SDK-je in veliko je izobraževanja. In zdaj je na voljo Android NN in Google je pravkar izdal Komplet ML kar poenostavi postopek. Enostavno pokličete API, mu posredujete svoj vnos, oni uporabijo usposobljen model, ni vam treba skrbeti za to, ni vam treba razmišljati o tem, ni vam treba poznati nobene statistike ali vektorskega računa. Kako vidite, da se je krajina v tem pogledu razvila, tako da je postala bolj dostopna, poenostavila API, poenostavitev dokumentacije, SDK-jev in spodbujanje vključevanja razvijalcev tretjih oseb, ne le velikih podjetja?"

Gary Brotman: "Smešno je, ko se dejansko osredotočamo na velika podjetja, to pomaga tudi manjšim razvijalcem. Začeli smo z več lastniškim skladom, ko je šlo za programiranje za Snapdragon, posebej za izvajanje umetne inteligence. Toda sčasoma in v zadnjih nekaj generacijah smo dodali več orodij. Poskušamo najti ravnotežje med abstrakcijo na visoki ravni in enostavnostjo uporabe ter dostopom na nižji ravni, ki zahteva nekoga da smo veliko bolj pametni, zlasti ko gre za obravnavo nekaterih naših lastniških jeder, kot sta vektorski procesor ali NPU. Vidimo, da se razvija z vidika demokratizacije. Imamo osnovne gradnike, kot sta matematični knjižnici Hexagon in Qualcomm, morda pa API nekoliko višje ravni, ki abstrahira vsaj nekaj tega težkega dela, vendar daje razvijalcu dovolj prilagodljivosti, da lahko uporablja lastne operaterje po meri ali da lahko nekoliko prilagodi zmogljivost pri nižjih raven. Tako bo portfelj še naprej vključeval več orodij in zagotovo stvari, kot je NN API, kjer je Onyx primer, kako lahko v bistvu recite "tukaj programirate, v čem izražate svoje omrežje." Dokler strojna oprema to podpira, ste dobro.

Kot sem omenil v naši predstavitvi, smo odgovorni za okolje z več operacijskimi sistemi. Obstaja Windows, obstaja Linux, obstaja Android, tako da ne gre samo za Android. Ko pogledamo to, če bomo izdelali nekakšen API, ki bo SoC, navzkrižno SoC ali s stališča operacijskega sistema, moramo pogledati, kako najti skupnost v tem, kar gradimo pod napa. Sklad s knjižnicami in podporo za operaterje ter možnost priključitve v NN API ali Windows ML, kot primer. Ampak zagotovo smo zašli iz tega nihala, kjer nihče ne ve, kaj bi naredil, npr. dobesedno, ne vedoč. »Ne vem, kakšen okvir naj uporabim. Ali naj uporabim TensorFlow ali naj uporabim Caffe ali Torch?« In ne veste, kaj storiti za optimizacijo na nižji ravni. Tako so vsi zadovoljni s klicem API-ja. Zdaj, v samo nekaj letih, je enostavno iti globlje. Orodja so torej tam, ne glede na to, ali gre za običajna odprtokodna orodja ali celo v portfelju, kot ga ponujamo mi ali konkurenti, ta orodja postajajo lažje dostopna in enostavnejša za uporabo."

Mario Serrafero: "Ko že govorimo o skupnostih razvijalcev. Zadnjič, ko smo omenili eno najbolj zrelih skupnosti, ki jih imamo, je skupnost iger in Qualcomm je precej dobro vpet v to. Zdaj to vidimo bolj kot kdaj koli prej s partnerstvi z motorji iger, ki se promovirajo in tržijo. Torej smo o tem govorili v kontekstu umetne inteligence in kako se tam pojavlja."

Mishaal Rahman: "Govorili ste o tem, da želite več vlagati v naslednjih 12 mesecih. To se je zgodilo, ko smo zadnjič bili tukaj."

Mario Serrafero: "Natančneje v skupnosti razvijalcev iger, nekako širimo to in to, kar vidimo danes."

Gary Brotman: "Ne spomnim se posebnega komentarja o vlaganju v igralniško skupnost, a če pogledate kategorijo, ki smo jo videli potreba po namenskem pospeševanju in igranje iger je sestavni del tega, vendar to ni nujno primarni primer uporabe – VR kot primer. V bogati, poglobljeni izkušnji VR je vsako jedro v bistvu izkoriščeno. Grafično obdelavo izvajate na GPE, vizualno obdelavo na vektorskem procesorju in to je potrebno vzemite eno ali več mrež in jih zaženite ločeno na namenskem pospeševalniku brez skrbi glede sočasnosti vpliv. To je eden od razlogov, ki so nas pripeljali do namenskega pospeševanja. Nimam veliko informacij o tem, kako se AI danes uporablja v igrah. Z agenti je veliko dela – razvijati agente, ki se bodo borili proti vam ali vas naučili."

Mario Serrafero: "Kot tradicionalni AI v igrah."

Gary Brotman: »Točno tako. Vendar bolj temelji na nevronskih mrežah."

Mario Serrafero: "Ja, ne Minimax."

Gary Brotman: "Del Ziadove odgovornosti je tudi vodenje strategije XR."

Ziad Asghar: "Glede XR, če pogledate na to danes, smo lansirali nove naprave, ki so vse-v-enem HMD-ji s popolno omogočenostjo 6DOF. Naprave, kot je Oculus Quest, ki je bila dejansko predstavljena s Snapdragonom 835, tako da smo začeli priti do zelo dobre točke v smislu dejanskega izkoriščanja vseh zmogljivosti naprav XR. V preteklosti nekatere naprave v resnici niso zagotavljale te neokrnjene izkušnje, ker nekateri ljudje niso dobili najboljše izkušnje. Mislim, da gre XR zdaj odlično. Na kar gledamo tudi v prihodnosti, ko se združuje s 5G, je, da vam omogoča, da zdaj vaša naprava, ki je dejansko veliko bolj mobilna, kar pomeni, da si lahko predstavljate, da dejansko hodite po ulica. In potem imeti povezavo, kot je 5G, pomeni, da je všeč predstavitev Google Lensa, ki jo je pokazal Gary. Zdaj pa si predstavljajte, da če bi nosili nekakšna Googlova očala ali kaj podobnega in bi dejansko lahko prinesli informacije vse o tem, kar gledate skozi svoje oči, zdaj imate primer uporabe, ki bi res lahko bil zelo prepričljiv. Mislim, da je tu dolgoročna naložba, o kateri govorite, to je nekako smer, v katero gre.

Toda trenutno menimo, da smo v zelo dobrem stanju glede XR in vseh različnih podjetij, ki so lansirala XR. Oculus Go prav tako temelji na Snapdragonu 820, zato menim, da začenjamo priti do zelo dobre točke, ko ga ljudje vzamejo v roke in z njim počnejo veliko stvari. In naslednja stopnja, kot sem že omenil, je, da začnemo uvajati povezljivost 5G, kar bomo storili in nato še naprej to seveda AR in nekatere stvari, ki bodo zahtevale celo veliko več v smislu zmogljivosti, vendar omejeno moč. In to bo izjemno zahtevno, in mislim, da je glede na to, o čemer smo danes govorili, Qualcomm verjetno najboljši v smislu izvajanja katerega koli od teh primerov uporabe v smislu moči. Če pogledate grafiko in primerjate katerega koli od konkurentov, boste videli, da je naša zmogljivost na enoto moči najboljša v razredu. In kot posledica tega je termika, stalna zmogljivost tisto, kar je pomembno pri XR, in v tem pogledu smo res v prednosti – to je razlog, zakaj nas ljudje uporabljajo za XR.«

Mario Serrafero: "Od lanskega leta smo videli, da je Hexagon 685 DSP končno dosegel vrhunsko srednjega razreda z 710 in ustreznega srednjega razreda z 670 in 675. Tako zdaj dobivamo Hexagon Vector Extensions, ki si utirajo pot navzdol, medtem ko drugi konkurenti tega ne počnejo ravno s svojimi nevronskimi procesnimi enotami. Kako vidite to razširitev dosega teh izkušenj, in želel sem vprašati, ali ste v preteklosti opazili, da so odstopanja v zmogljivosti v AI sploh kaj spremenila? Ker smo še vedno v začetni fazi sprejemanja umetne inteligence."

Ziad Asghar: "Gledam splošni načrt. Če iščete neokrnjeno najboljšo zmogljivost v razredu, bo to v premium razredu. Delamo to, da selektivno vzamemo nekatere zmogljivosti Hexagona in jih spustimo nižje. Prvi motor AI ali prvi Hexagon je nastal s Snapdragonom 820. Tako smo ga znižali na Snapdragon 660 in 670, ima pa ga tudi 710. Torej, naš načrt je videti, kako se prebije v bodoče izkušnje.

Kot motor AI imamo osnovne stare komponente: CPE, GPE, Hexagon tensor, Hexagon vektor in skalar. Kar počnemo, je, da selektivno prenesemo dele tega nižje v načrt, ko vidimo, da se te sposobnosti zmanjšujejo in gredo v slušalke nižje stopnje. Pravzaprav boste videli, ko bomo šli dlje v letu. boš videl, da bomo naredili več tega. Snapdragon 675 smo predstavili na vrhu 4G/5G. Pogovarjali smo se o tem, da bo to padlo z modelom 675, in videli boste, da je teh primerov uporabe vse več prevladuje, kot smo pokazali z ArcSoftom in vsemi ostalimi danes, bomo dejansko prinesli te zmogljivosti nižje. Na nižji ravni boste lahko zagnali ta primer uporabe, vendar da boste lahko dobili tisti pravi profil moči, kot sem jaz o čemer smo že govorili, če želite imeti to trajno uspešnost, želite, da pride ta določen blok nižje. Torej spet, najboljša zmogljivost v razredu bo na vrhu, toda ko se spuščate nižje, bo prišlo do velikega poslabšanja ali stopnjevanja ..."

Mario Serrafero: "Gradientni spust, bi lahko rekli." (povedano v šali)

Ziad Asghar: "Ja, točno tako. Nekako tako delamo z drugimi tehnologijami, ki so tudi na načrtu, in umetna inteligenca v tem smislu ne bo zelo drugačna. Verjetno je ena razlika, morda od kod prihajate, saj verjetno pada hitreje z drugimi tehnologijami, ki smo jih vključili v načrt, tako da se s to ugotovitvijo strinjam z."

---

Če vas zanima več o AI v mobilnih platformah Qualcomm, priporočamo, da preberete naš lanski intervju z Garyjem Brotmanom. Lahko začnete z 1. del našega intervjuja ali pojdite na 2. del.

Vse grafike, prikazane v tem intervjuju, izvirajo iz predstavitve Garyja Brotmana na srečanju Snapdragon Tech Summit. Ogledate si lahko diapozitive tukaj.