Нет ничего лучше интригующего дикого слуха, особенно когда он касается высококлассных гаджетов, таких как Samsung Galaxy S25, и передовых технологий, таких как искусственный интеллект. Согласно последним слухам, предстоящий телефон высшего уровня от Samsung будет оснащен новым процессором Exynos 2500 в сочетании с неанонсированным процессором Qualcomm Snapdragon 8 Gen 4. К этой новости следует относиться с долей скептицизма, но дразнящие предположения что этот чип может включать в себя разработанный Google ускоритель искусственного интеллекта, аналогичный Google TPU процессора Tensor G3, установленный в Pixel 8.
За последние два поколения компания Samsung разработала собственные процессоры искусственного интеллекта для Exynos, используя большие и малые ядра, ориентированные на искусственный интеллект (нейронные процессоры), и обычный процессор цифровых сигналов (DSP). Добавление чипа, произведенного Google, можно рассматривать как неявное признание того, что ИИ-кремниры Samsung отстают от конкурентов, как с точки зрения производительности, так и с точки зрения инструментов разработки.
Хотя это не невозможно, мы не часто слышим о таком сотрудничестве. Google и Samsung уже давно сотрудничают в таких проектах, как серия чипов Tensor и Galaxy AI. Учитывая их прошлые деловые отношения, лицензирование дополнительных технологий между ними кажется естественным следующим шагом. ASUS использует TPU Google в своей IoT-платформе Coral, так почему бы Samsung не сделать то же самое?
Если слухи подтвердятся, потенциальные преимущества обработки ИИ в серии Galaxy S25 могут быть значительно увеличены. Независимо от обоснованности слухов (мы по-прежнему настроены скептически), они выявили важный поворотный момент в конкурентной борьбе в области мобильного ИИ, который требует дальнейшего изучения.
В какой-то момент кто-то выиграет гонку ИИ
За последний год в области искусственного интеллекта произошли значительные изменения, а также возникла потребность во все более мощном оборудовании для запуска передовых моделей и инструментов. Ранее популярные решения, такие как базовый логический вывод и облачные сервисы, уступили место генеративным моделям, способным создавать большие объемы текста, изображений и видео непосредственно на устройствах. Однако для эффективного функционирования этим моделям требуется огромное количество специализированных вычислительных мощностей. В ответ на это разработчики мобильных процессоров добавляют больше транзисторов в компоненты NPU (нейронных процессоров), чтобы решить эту проблему. Такие компании, как Google, Samsung, Qualcomm, MediaTek и Apple, работают над разными стратегиями в этой области.
Если слухи верны, Exynos и Tensor могут быть ближе, чем когда-либо.
В динамичной сфере инноваций всегда будут победители и те, кто терпит неудачу. Трудно предсказать, какие усовершенствования полупроводников в конечном итоге окажутся успешными, учитывая непредсказуемость рабочих нагрузок ИИ и постоянное развитие приложений. Сложность возникает из-за огромного количества инструкций и разрядности, необходимых для поддержки задач ИИ, которые бывает сложно определить, пока ландшафт приложений продолжает меняться. Эта нестабильная среда может значительно увеличить расходы на разработку, особенно для тех, у кого нет широкой клиентской базы.
Google имеет преимущество, участвуя в создании как программного, так и аппаратного обеспечения искусственного интеллекта, что потенциально гарантирует, что TPU будут идти в ногу с достижениями. Интеграция моделей Gemini Nano, аппаратного обеспечения искусственного интеллекта Google, в различные смартфоны может принести заметные преимущества.
В ближайшем будущем использование приложений искусственного интеллекта выйдет за рамки эксклюзивных предложений нескольких производителей смартфонов (включая Samsung Galaxy AI). Потребители стремятся беспрепятственно использовать эти приложения на различных устройствах и платформах так же, как они в настоящее время используют другие приложения. Следовательно, предоставление сторонним разработчикам доступа к аппаратным ускорителям искусственного интеллекта имеет важное значение.
Хотя я пытался использовать GeekBench ML, который все еще находится в стадии разработки, для оценки производительности искусственного интеллекта версий Exynos и Snapdragon серии Samsung Galaxy S24, я столкнулся с проблемой, из-за которой приложение не могло использовать дополнительную мощность NPU (нейронного процессора) через Android NN API. Удивительно, но выполнение задач непосредственно на процессоре и графическом процессоре оказалось быстрее, что не идеально. Потенциально это может быть проблема с драйвером или, возможно, некоторые телефоны с искусственным интеллектом высшего уровня не предоставляют разработчикам легкий доступ к использованию своих расширенных возможностей искусственного интеллекта через фундаментальный API Android.
Я провел тот же тест на Google Pixel 8 Pro и обнаружил заметное увеличение некоторых рабочих нагрузок при использовании Android NN (за исключением 32-битных тестов с плавающей запятой, которые не видят никакой пользы). Другими словами, разработчики могут запускать рабочие нагрузки TensorFlow AI на TPU Pixel для значительного повышения производительности.
Запуск AI Benchmark Игнатова Андрея (результаты ниже) продемонстрировал очень похожую тенденцию. Android NN API практически не продемонстрировал никакого прироста по сравнению с ядрами ЦП, а также получил результаты намного ниже, чем у фреймворков Qualcomm QNN на Galaxy S24 Ultra. Интересно, что QNN на S24 Ultra фактически значительно превзошел лучший результат Pixel 8, подчеркивая вычислительную мощь искусственного интеллекта Qualcomm. Кроме того, у Qualcomm есть инструменты AI Hub, позволяющие разработчикам получить доступ к собственным моделям искусственного интеллекта на устройстве. Вызывает тревогу тот факт, что опция ENN от Samsung не могла работать на Exynos Galaxy S24, в результате чего он получил ужасный результат на базе Android NN.
Функциональность искусственного интеллекта Galaxy S24 не подвергается критике; он эффективно обслуживает пользователей Galaxy AI. Однако разработчики сталкиваются с проблемой, поскольку они не могут полагаться на три или четыре отдельные платформы для создания оптимальной производительности приложений искусственного интеллекта для всех пользователей. Эта проблема выходит за рамки конкретного устройства.
Я надеюсь, что представленная выше информация эффективно демонстрирует два фундаментальных аспекта затруднительного положения полупроводникового искусственного интеллекта: первоначальное проектирование аппаратного обеспечения, а затем создание программных библиотек и инструментов, которые позволяют разработчикам эффективно использовать это аппаратное обеспечение. Это предприятие представляет собой значительные финансовые обязательства, особенно учитывая быстрые темпы развития кремния.
Кремний искусственного интеллекта в конечном итоге объединится вокруг наиболее практичной модели, и я бы не стал ставить против Google.
Если Google, как кажется, уже разработал передовые интерфейсы прикладного программирования (API) с использованием своих тензорных процессоров (TPU), то Samsung может счесть целесообразным принять решение Google вместо создания собственного варианта для своих будущих чипсетов Exynos. Это особенно актуально, если Samsung ожидает значительного спроса на сторонние приложения AI на рынке.
На сегодняшнем нерегулируемом рынке мобильного искусственного интеллекта бренды стремятся разработать уникальные комбинации аппаратного и программного обеспечения в поисках конкурентного преимущества. Однако со временем индустрия, вероятно, сойдётся вокруг наиболее функциональных решений, что приведет к большей унификации устройств. Несмотря на недавние слухи о предполагаемом искусственном интеллекте Google для серии Samsung Galaxy S25, я по-прежнему уверен, что Google станет крупным игроком в этой сфере.
Смотрите также
- 8 фильмов о супергероях, которые можно смотреть онлайн бесплатно
- Почему на YouTube не хватает ваших любимых песен: что вы должны знать
- Вот 5 функций Apple Intelligence, которые меня больше всего радуют
- В борьбе Epic и Google не бывает «хороших парней»
- Теория фанатов объясняет значение колыбельной Ванды «ВандаВижен»
- Ваш статус в WhatsApp становится больше похож на истории в Instagram
- Дизайн Apple стал «культовым» из-за повторения и лени
- Знаете ли вы, что Клэнси Браун из «Пингвина» сыграл в общей сложности 30 разных ролей в комиксах?!
- Ротель А8
- С этого месяца YouTube Shorts станут длиннее
2024-04-10 16:11