大王不高興
2023-10-26
猪猪侠加油哟
[财迷]
高通打响围攻英特尔的第一枪
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项目上,高通某种意义上是沾了苹果的光。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">2021 年 3 月,高通收购了初创芯片设计公司 Nuvia,这家公司的主营业务就是打造高性能 ARM 架构芯片,其创始人团队包括苹果前 CPU 首席架构师 Gerard Williams 以及曾参与苹果 A7-A14 芯片研发的 John Bruno、Manu Gulati 等人。</p><p style=\"text-align: justify;\">在完成对 Nuvia 收购后,高通在 Oryon 项目上进展神速,并于去年骁龙技术峰会上宣布推出 Oryon 内核。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是,在高通 2022 年三季度财报发布后的电话会议上,安蒙曾表示过,“我们预计,2024 年骁龙 Windows PC 将出现拐点。”但在当时,考虑到高通在 PC 市场少得可怜的占有率,这句话并没有引起行业太多的关注。</p><blockquote><p><strong><em>三家分 Intel?</em></strong></p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">骁龙 X Elite 芯片的推出,让高通在 PC 领域的野心暴露无遗。尽管这家公司一度凭借手机芯片成为全球最大的 Fabless 厂商,但在 PC 行业,高通始终默默无名。</p><p style=\"text-align: justify;\">在 2018 年,高通曾在骁龙 855 芯片的基础上,推出了面向 PC 端的骁龙 8cx 处理器,但性能十分羸弱,甚至不及当时 iPhone 上的 A12 芯片。<strong>以至于当时有种观点认为,骁龙 8cx 存在的意义就是为了证明,ARM 架构不适合作为电脑处理器,它注定只能是移动端架构。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">此后,鲜有芯片厂商再进行 ARM 架构在 PC 上的尝试。直到 2020 年,基于 ARM 架构的苹果 M1 芯片问世,人们才发现 ARM 架构在功耗大幅领先 x86 架构处理器的同时,性能同样可以有不俗的表现。</p><p style=\"text-align: justify;\">反映在市场表现上,根据 CouterPoint Research 的统计数据,自 2020 年苹果推出 M1 芯片后,截至 2022 年底,全球基于 ARM 架构处理器的笔记本市场份额从 2% 迅速增长至 12% 以上,其中 90% 都是苹果的产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">需要说明的是,除了英特尔和 AMD 外,大部分厂商根本没有 x86 架构授权,此前连进入 PC 市场的资格都没有,而苹果凭借 ARM 架构在 PC 市场上取得的成功,给许多芯片设计厂商打入了一针强心剂。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时,在“端侧 AI”概念兴起的当下,厂商们发现 ARM 架构芯片的另外一个优势非常适合端侧大模型的场景——低功耗。</p><p style=\"text-align: justify;\">相较于云端大模型,端侧大模型最大的意义在于可以在离线状态下使用,而在日常应用场景中,涉及到离线使用的基本都是笔记本电脑、平板电脑等便携式设备,这类产品往往因为续航的需求对 CPU 功耗有着很高的要求。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此,过去被 x86 架构“卡脖子”的芯片厂商们,现在都心照不宣的开始了对 ARM 架构的研发工作,试图在“端侧 AI”时代从英特尔嘴里抢下一块肉。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是,<strong>过去被认为和英特尔组成“Wintel 联盟”的微软,在“Arm on Windows”这件事上表现得甚至比芯片厂商还要积极。</strong>10 月 17 日,微软宣布了一项名为“ARM 咨询服务”的计划,以帮助开发者开发基于 ARM 的应用程序。</p><p style=\"text-align: justify;\">这其实也不难理解,虽然有着联盟之名,但长久以来,微软始终希望能够摆脱单一合作方的束缚。</p><p style=\"text-align: justify;\">从上述背景来看,眼下开发基于 ARM 架构的 PC 处理器,似乎占尽了天时、地利、人和。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>不过,现在还远没有到能危及英特尔的时候。</strong>一方面,英特尔代表的 x86 PC 处理器市场仍然有着绝对的领先优势。</p><p style=\"text-align: justify;\">另一方面,英特尔在端侧 AI 上的努力同样不遑多让,在前不久的 Intel On 大会上,英特尔宣布年底推出的代号为“Meteor Lake 的酷睿 Ultra 处理器,将全系集成神经网络处理单元(NPU),而且还准备通过 OpenVINO 套件,帮助开发者进行 AI 训练、测试,及模型优化工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">但无论如何,友商们通过 ARM 架构来描述端侧 AI 的蓝图,对于英特尔来说绝对是个值得警醒的信号。</p></body></html>","source":"lsy1571189977230","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>高通打响围攻英特尔的第一枪</title>\n<style 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处理器市场三十余年,但眼下英特尔的行业霸主地位,似乎在一夜之间迎来变数。高通的蜕变,有多彻底?在发布会开始,安蒙介绍了在端侧完成 AI 计算的必要性,基本还是那些老生常谈的观点:低成本、低时延、安全性高。但令人惊喜的是,高通把移动端平台的生成式 AI 能力抬上了一个新的高度。相较上代产品,骁龙 8Gen 3 的 CPU 性能提升了 30%,GPU 性能提升了 25%,NPU 性能提升 25%,目前骁龙 8Gen 3 已支持运行 100 亿参数的生成式 AI 模型。如果使用搭载 8Gen 3 平台的智能手机运行 Stable Diffusion,只需不到 1 秒就可以用文本生成图像。图片来源:高通如果只对比参数,100 亿模型参数要较 GPT 4 和 Llama2 等云端模型少了几个数量级,但对于手机厂商而言,这样的硬件能力在现阶段已基本够用。以小米为例,该公司在今年 4 月完成了大模型团队的搭建,8 月成功在端侧跑通 13 亿参数大模型,但目前还未正式进入公测阶段。以此推断,在下一代骁龙移动旗舰平台发布之前,骁龙 8Gen 3 足以应对手机端的训练需要。另外,在发布会现场,高通还拉出一票软件公司站台,并表示骁龙平台现已支持微软、Meta、OpenAI、安卓、百度等公司的端侧大模型。根据此前高通与 Meta 的合作计划,最早在明年应该就能看到 Llama 2 模型在骁龙平台上运行。相较于多模态生成式 AI 能力,骁龙 8Gen 3 在其他方面则稍显平庸,只能算是中规中矩的常规升级,但眼下行业内似乎也并不关心骁龙新的移动平台,在游戏、影像等场景下有多少提升,全场的关注点都集中在骁龙 X Elite 上。图片来源:高通高通方面表示,这个专为 AI 打造的骁龙 X Elite 其 AI 处理能力是竞品的 4.5 倍,异构 AI 引擎性能可达 75TOPS,支持在端侧运行超过 130 亿个参数的生成式 AI 模型,当使用基于 70 亿参数的端侧聊天助手时,每秒可处理 30 个 Token。虽然发布会现场高通并没有标注这个“竞品”是哪款 CPU,但还是以数据的形式展示了下 Oryon 内核的“基础能力”:单线程性能超过苹果的 M2 Max 和英特尔的 i9-13980HX,峰值功耗比 M2 Max 少 30%,比 i9-13980HX 少 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