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x86處理器首個(gè)獨(dú)立AI引擎,Ryzen AI

E4Life ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:周凱揚(yáng) ? 2023-06-06 01:10 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/周凱揚(yáng))自從收購了Xilinx后,AMD借助其IP打造的XDNA架構(gòu)與AI引擎已經(jīng)開始集成到各種產(chǎn)品中去,比如今年年初發(fā)布的Alveo V70 AI加速卡。而在近期AMD展示的Ryzen 7040U系列筆記本處理器中,最受關(guān)注的莫過于基于同一技術(shù)的獨(dú)立AI引擎加入,AMD將其稱為Ryzen AI。

Ryzen AI的實(shí)力

雖然與Alveo V70上的AI引擎基于同一架構(gòu),但Ryzen AI主要還是面向筆記本上的一些輕度AI負(fù)載,所以無需特別大的規(guī)模。可即便如此,Ryzen AI的性能也依舊可觀。Ryzen AI支持到最大4條并發(fā)的獨(dú)立AI計(jì)算流,相較單一AI計(jì)算流響應(yīng)速度要高出35%。

除此之外,Ryzen AI支持到INT8和bfloat16精度的指令,AMD還表示這一獨(dú)立AI引擎甚至快于當(dāng)前蘋果M2芯片中的神經(jīng)引擎。相信未來這樣的設(shè)計(jì)也會(huì)成為趨勢(shì),畢竟獨(dú)立AI引擎的存在對(duì)于筆記本電腦來說,替通用計(jì)算的CPU與重度負(fù)載的GPU接過了一部分計(jì)算任務(wù),提供了極高的效率。

筆記本上的獨(dú)立AI究竟有何作用?

其實(shí)為筆記本引入AI技術(shù)已經(jīng)不是什么新鮮事了,作為一個(gè)高度集成的PC產(chǎn)品,筆記本電腦上的各大傳感器為其開辟了不少應(yīng)用場(chǎng)景。比如以英特爾的為其筆記本產(chǎn)品集成的AI引擎,就可以用于圖片上采樣、圖片內(nèi)容搜索、噪聲消除和視頻通話背景模糊等功能。

但AMD為x86處理器加入的獨(dú)立AI引擎又是另一回事了,Ryzen AI對(duì)視頻通話場(chǎng)景進(jìn)行體驗(yàn)升級(jí)的同時(shí),獨(dú)立AI引擎的存在也不會(huì)對(duì)性能產(chǎn)生多少影響。比如在視頻通話時(shí)可開啟自動(dòng)居中,通過自動(dòng)運(yùn)鏡和放大來保持人物在焦點(diǎn)內(nèi)。

還有就是目光校正,即便用戶在視頻通話中并沒有保持眼神接觸,也能通過AI校正來維持目光與通話者對(duì)上。最后還有早已經(jīng)普及的背景模糊等特效效果,Ryzen AI的獨(dú)立引擎可以保證提供高質(zhì)量模糊與特效的同時(shí),也不會(huì)拖慢系統(tǒng)性能。

當(dāng)然這些還只是目前一些初級(jí)的應(yīng)用場(chǎng)景,隨著未來對(duì)筆記本AI應(yīng)用的深入發(fā)掘,這一獨(dú)立引擎也將繼續(xù)為用戶提供先進(jìn)、方便的AI體驗(yàn)。

開源,但僅針對(duì)Windows

在AMD展示完Ryzen AI的demo后,大家發(fā)現(xiàn)AMD已經(jīng)將demo的源代碼開源上傳。Demo演示的內(nèi)容是對(duì)圖像搜索和整理,從而給用戶提供一個(gè)更好的圖片瀏覽體驗(yàn)。Demo中用到的兩個(gè)AI模型,一個(gè)是用于物體識(shí)別的Yolov5,一個(gè)是用于人臉檢測(cè)的Retinaface。

這一Demo的目的也很直觀,在無連接或沒有云端輔助的情況下,如何對(duì)本地的圖片進(jìn)行檢索,恰恰是筆記本電腦的一大痛點(diǎn)之一,而Ryzen AI完美地解決了這一痛點(diǎn)。不過,目前該Demo的代碼僅僅支持Windows 11系統(tǒng),并沒有添加對(duì)于Linux的支持,引起了不少開發(fā)者的疑惑。

不過結(jié)合筆記本電腦的操作系統(tǒng)占有量也可以看出,Ryzen AI主要還是為了辦公娛樂等應(yīng)用的AI負(fù)載而設(shè)計(jì)的。而且AMD僅僅推出了針對(duì)Windows 11的IPU驅(qū)動(dòng),說不定針對(duì)Linux的支持還在路上。

寫在最后

既能用于數(shù)據(jù)中心級(jí)別的AI加速器,也能集成在超低功耗的筆記本電腦處理器中,這些都證明了AMD全新AI引擎極強(qiáng)的擴(kuò)展性。根據(jù)AMD的說法,他們將筆記本處理器上的獨(dú)立AI引擎視為和視頻解碼器一樣的存在。固然我們可以靠堆CPU的性能來加快處理時(shí)間,但所需的功耗和資源占用絕對(duì)算不上高效,反倒是這種專物專用的小設(shè)計(jì)更為方便。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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