在經歷了一年多的銷售低潮之後,PC市場雖然有止跌回升的跡象,但仍稍顯溫吞,且ARM架構PC不斷攻城掠地,英特爾、AMD等既有PC處理器霸主的市場地位遭受威脅,因此也開始尋找在現有PC上增加更多應用價值的附加功能。
隨著AIGC(人工智慧生成)成為主流應用之一,如何加速這些功能在本地端的實現,就成為軟體與半導體產業很大的挑戰,英特爾搶先推出AI PC概念方案,正式把AI掛在PC上,AMD似乎晚了一步。但不論如何,以現有AI生態的競賽來看,ARM架構恐怕已經領先X86不只一個車頭了。
在這個AI電腦時代的濫觴中,專家們預測,AI將成為PC市場的重要驅動力。英特爾最新基於Meteor Lake架構的Core Ultra晶片,作為該公司的首款內建神經處理器的消費端PC處理器,預示著這一時代不只到來,更將迅速滲透市場,改變使用者習慣。
根據英特爾的說法,具備AI功能的新晶片的特點在於能夠在筆記型電腦上運行像ChatGPT這樣的技術,而不需要依賴雲數據中心提供計算能力。這意味著即使在沒有網際網路連接的情況下,AI電腦也能夠執行高級的語言模型和對話式AI。這種自主運算能力的提升,為AI電腦在個人使用和專業領域的應用帶來了巨大的潛力。
以過去的英特爾產品作為比較基準的話,目前的英特爾在AI應用性能方面的確有相當大的進展,然而回過頭去看這幾年的整體處理器技術發展,英特爾到2023年底才推出具備AI功能的處理器,反而是動作比較慢的了。許多其他科技公司也在積極開發AI專用硬體和軟體,這將進一步推動整個行業的發展,比如說蘋果,他們透過新的硬體以及軟體框架,使他們的PC產品在AIGC應用執行效率可以和高階獨立顯示卡同等的水準,且甚至可以執行更大的本地模型。
而隨著更多的AI專用硬體和軟體解決方案的問世,我們將看到AI電腦在更廣泛的領域中被應用,從而帶來更多的創新和變革。
晚到好過不到,X86的AI路
近日,英特爾在新一代的處理器平台上揭示了未來AI PC的樣貌,不論在應用方面,甚至在晶片製造端也展示了英特爾前所未有的創新。隨著新一代Core Ultra處理器的引入,英特爾寄厚望於該平台上,不論是AI應用,或者是未來在晶片製造能力的改善,都代表著該公司40年來最大的客戶端架構轉變,Core Ultra也是首次應用基於Foveros封裝技術的客戶端瓦片式設計。這種新的晶片設計利用了3D高性能混合架構,並且是首款在新的Intel 4製程節點上製造的客戶端處理器。
圖片來源:英特爾
代號Meteor Lake 的Core Ultra處理器,藉由採用英特爾的3D性能混合架構和英特爾4製程製程,提供了性能和功率效率之間的平衡,並強化AI應用執行的能力。英特爾在新聞發表會上亦強調,新一代的H系列和U系列處理器將改變人們使用個人電腦的方式,特別是在AI加速方面。
英特爾Core Ultra特別強調了其內置的神經處理單元(NPU),這種架構過去常見於手機晶片上,這也是X86架構首次引進該技術,透過內建的NPU,這使得處理器在AI加速方面的能效比上一代提高了2.5倍。英特爾Core Ultra還支持OpenVINO™工具包,這些工具包通過最小的代碼更改和自動設備檢測增強了AI性能,將工作負載路由到正確的計算引擎,並通過ONNX和ONNX Runtime實現更快的推理,從而簡化了工作流程。
不過相較起性能,英特爾的新處理器更重視的是能效表現以及應用的相容性,從實際測試結果來看,英特爾的AI執行速度可能還不如新一代的ARM架構處理器,但相較起性能,英特爾似乎更重視應用相容性。而這也是為什麼英特爾執行長基辛格近日不斷攻擊NVIDIA的原因,基辛格認為,英特爾推動的應用生態相容計畫將有機會推翻以往由NVIDIA的CUDA獨霸的AI運算生態。
如果單看X86市場,英特爾已經在AI議題上搶了一波鋒頭,畢竟AIGC到AI PC,如果能擺脫雲端的限制,達到隨處可用的境地,不僅效率更快,許多資安要求高的工作應用也就不用因為害怕資訊洩漏而故意忽視AIGC功能的存在,從而幫助工作效率的提升。因此,PC業者見到英特爾的新架構,無不蜂擁支持,畢竟不論是消費端或者是企業端,PC市場已經冷太久了,需要更多題材來炒熱。也因此,我們認為英特爾目前的重點還是瞄準商用市場生態經營,消費端AI可能暫時還無法期待有太大的性能革新。
那麼英特爾的最大對手AMD呢?根據業界訊息,他們也會如同英特爾般加入NPU功能,強化其AI應用執行能力,然而不可忽視的是,AMD在GPU的技術方面僅次於NVIDIA,且推動了使用者基礎僅次於CUDA的AI開放社群標準,英特爾目前在AI PC上暫時領先了AMD,但後續的生態經營才是真正的挑戰。
先走一步的ARM架構
X86這頭AI PC概念炒的火熱,但實際上AI功能在ARM架構已經是司空見慣,幾乎每一顆ARM處理器都有NPU技術的存在,雖然AIGC概念在2023年才開始興起,但作為先行者的ARM架構,似乎也有不錯的潛力。
兩大手機處理器公司,聯發科和高通都先後推出可以進行AIGC的手機處理器,可以在手機上執行超過百億參數規模的AI模型,這個參數大小的模型即便是放在PC上也是相當龐大,需要具備大容量的GPU才能有比較好的執行效率。
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