解决AI手机和AI PC落地端侧大模型的三大难题

在感受了ChatGPT和文生视频模型Sora接连带来震撼之后，所有人都会好奇，生成式AI与普通人的生活有什么关系？

手机厂商已经展示了生成式AI带来的全新体验，比如小米14系列的图像扩充，OPPO Find X7 Ultra的一键AI路人消除，荣耀Magic6的智慧成片和智慧创建日程。

如果说云端的生成式AI展示了AI的强大，那端侧AI的普及就是激发生成式AI创新的动力。

想要在端侧普及生成式AI，需要先 解决算力、内存和生态三大难题。

异构计算和NPU解决算力瓶颈  

生成式AI模型参数量大，算力是一个核心限制因素。

但大算力往往意味着高能耗，对于使用电池供电的AI手机和AI PC，想要兼顾高性能和低功耗，异构架构的价值十分明显。

异构架构，就是一个处理器当中包含多种不同类型的处理单元。

手机SoC就是典型的异构架构， 包含擅长顺序控制，适用于需要低时延的应用场景的CPU；擅长高精度格式图像和视频并行处理的GPU；还有擅长标量、向量和张量数学运算，可用于核心AI工作负载的NPU。

异构计算的优势在于，可以根据应用的类型调用合适的处理器以达到最佳的能耗比，比如用GPU来完成重负荷游戏，用CPU执行多网页浏览，用NPU提升AI体验。

对于生成式AI，异构计算的优势更加明显，因为生成式AI有多种用例， 比如只需要短暂运行的 按需型用例 ；需要长时间运行的 持续型用例 ，如AI视频处理；以及始终开启的 泛在型用例 ，如PC需要持续监测用户的设备使用情况，不同的用例对处理器的需求不同。

以在高通骁龙平台上实现虚拟AI助手与用户语音互动交流来解释异构计算的重要性。

• 用于给虚拟AI助手下达指令，需要通过自动语音识别（ASR）模型转化为文本，这一步主要在高通传感器中枢运行。

• 然后需要通过Llama 2或百川大语言模型生成文本回复，这一模型在Hexagon NPU上运行

• 接下来要通过开源TTS（Text to Speech）模型将文本转为语音，这一过程需要CPU。

• 输出语音的同时，需要使用融合变形动画（Blendshape）技术让语音与虚拟化身的嘴型匹配，实现音话同步。此后，通过虚幻引擎MetaHuman进行虚拟化身渲染，渲染工作在Adreno GPU上完成。

• 最终通过协同使用高通AI引擎上所有的多样化处理模块，实现出色的交互体验。

高通自2015年推出第一代AI引擎，就采用的异构计算的架构， 包含Kryo CPU、Adreno GPU、Hexagon DSP，这是高通保持在端侧AI领域领先的关键。

异构计算对于生成式AI的普及非常重要，其中的NPU又是关键。

比如在持续型用例中，需要以低功耗实现持续稳定的高峰值性能，NPU可以发挥其最大优势。在基于LLM和大视觉模型（LVM）的不同用例，例如Stable Diffusion或其他扩散模型中，NPU的每瓦特性能表现十分出色。

“ 高通NPU的差异化优势在于系统级解决方案、定制设计和快速创新。 通过定制设计NPU并控制指令集架构(ISA)，高通能够快速进行设计演进和扩展，以解决瓶颈问题并优化性能。”高通技术公司产品管理高级副总裁 Ziad Asghar表示。

雷峰网 (公众号：雷峰网) 了解到，高通对NPU的研究也是跟随需求的变化而演进，以Hexagon DSP为基础，进化为Hexagon NPU。

“ 从DSP架构入手打造NPU是正确的选择，可以改善可编程性， 并能够紧密控制用于AI处理的标量、向量和张量运算。高通优化标量、向量和张量加速的的设计方案结合本地共享大内存、专用供电系统和其他硬件加速，让我们的方案独树一帜。”Ziad Asgha说。

Hexagon NPU从2015年时面向音频和语音处理的的简单CNN，到2016-2022年之间面向AI影像和视频处理，以实现增强的影像能力的Transformer、LSTM、RNN、CNN。

2023年，高通在Hexagon NPU中增加了Transformer支持。 能够在终端侧运行高达100亿参数的模型，无论是首个token的生成速度还是每秒生成token的速率都处在业界领先水平。

测试数据显示，第三代骁龙8和三款Android以及iOS平台竞品的对比，在MLCommon MLPerf推理的不同子项中，例如图像分类、语言理解以及超级分辨率等，第三代高通骁龙8都保持领先。

同样集成了高通AI引擎的骁龙X Elite，在面向Windows的UL Procyon AI推理基准测试中，ResNet-50、DeeplabV3等测试中，基准测试总分分别为X86架构竞品A的3.4倍和竞品B的8.6倍。

如何解决内存瓶颈？

限制生成式AI普及的不仅有计算能力的限制， 内存限制也是大语言模型token生成的瓶颈，这要解决的是CPU、GPU、NPU的内存效率问题。

内存瓶颈来源于AI计算数据的读取和搬移。

例如，一个NxN矩阵和另一个NxN矩阵相乘，需要读取2N2个值并进行2N3次运算(单个乘法和加法)。在张量加速器中，每次内存访问的计算操作比率为N:1，而对于标量和向量加速器，这一比率要小得多。

解决内存瓶颈的挑战，高通有微切片和量化等关键技术。

2022年发布的第二代骁龙8，微切片推理利用HexagonNPU的标量加速能力,将神经网络分割成多个能够独立执行的微切片，消除了高达10余层的内存占用，市面上的其他AI引擎则必须要逐层进行推理。

量化技术也是解决内存挑战的关键。高通Hexagon NPU原生支持4位整数(INT4)运算，能够提升能效和内存带宽效率，同时将INT4层和神经网络的张量加速吞吐量量提高一倍。

在最新的第三代骁龙8中，Hexagon NPU微架构升级，微切片推理进一步升级，支持更高效的生成式Al处理，并降低内存带宽占用。

此外，Hexagon张量加速器增加了独立的电源传输轨道，让需要不同标量、向量和张量处理规模的AI模型能够实现最高性能和效率。共享内存的带宽也增加了一倍。

还有一个非常关键的升级， 第三代骁龙8支持业界最快的内存配置之一： 4.8GHzLPDDR5x，支持77GB/s带宽，能够满足生成式AI用例日益增长的内存需求。

更高性能的内存结合升级的微切片和量化技术，能最大程度消除端侧AI普及内存的瓶颈。当然，生成式AI模型也在变化。

“高通AI引擎中集成了模型压缩等更多技术，以确保模型能够在DRAM上顺利运行。”Ziad Asghar说，“在模型端，我们看到MoE（Mixture of Experts）模型兴起的趋势，这一类型的模型能够将特定部分放在内存中运行，其他的放在内存外，对模型进行优化。”

计算和内存限制的问题之后，是更具挑战性的生态问题。

如何降低AI开发门槛？

AI潜力的爆发需要生态的繁荣，生态的繁荣需要足够多的开发者，最终这就变成了一个AI开发门槛的问题。

对于硬件平台的提供者来说，可以最大化降低开发者的使用门槛，能够让开发者用高级语言开发的程序简单高效地运行在AI引擎上。

高通做了非常多的工作，高通AI软件栈（Qualcomm AI Stack），支持目前所有的主流AI框架，包括TensorFlow、PyTorch、ONNX、Keras；它还支持所有主流的AI runtime，包括DirectML、TFLite、ONNX Runtime、ExecuTorch，以及支持不同的编译器、数学库等AI工具。

“我们还推出了Qualcomm AI studio，为开发者提供开发过程中需要用到的相关工具，其中包括支持模型量化和压缩的高通AI模型增效工具包（AIMET），能够让模型运行更加高效。”Ziad Asgha进一步表示，“ 基于高通AI软件栈和核心硬件IP，我们能够跨高通所有不同产品线，将应用规模化扩展到不同类型的终端， 从智能手机到PC、物联网终端、汽车等。”

AI生态的繁荣，还需要多方的共同努力，高通支持Transformer的Hexagon NPU，以及异构的高通AI引擎，已经提供了很好的基础。

还需要看到的是，终端侧AI处理有成本、能效、可靠性、性能时延、个性化方面的诸多优势。了解更多终端侧生成式AI的资料可以查阅《通过NPU和异构计算开启终端生成式AI》白皮书。

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