我們?cè)谏弦黄恼碌膶?dǎo)語(yǔ)中提到：”AI人工智能這個(gè)已經(jīng)存在了數(shù)十年的概念，已然成為未來(lái)幾十年人類社會(huì)發(fā)展的核心變量。面對(duì)變革，每個(gè)人、每個(gè)企業(yè)都需要思索，如何與時(shí)代的潮流，一同躍進(jìn)“。近日，美格智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)成功在自研高算力模組上運(yùn)行文生圖大模型Stable Diffusion，而這僅僅是我們將思索變?yōu)閷?shí)際行動(dòng)的第一步，AIGC的大時(shí)代，才剛剛開始！

▌不局限云端，邊緣計(jì)算+終端側(cè)AI的技術(shù)路徑已經(jīng)成熟

2022年以來(lái)，AIGC作為一項(xiàng)變革性的技術(shù)，正在逐步顛覆人類原有的工作、生活、創(chuàng)作及娛樂(lè)方式。以ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion、文心一言等為代表的各類生成式大模型，能在數(shù)秒之內(nèi)完成包括搜索、繪畫、創(chuàng)作、表格編輯、代碼編寫等各項(xiàng)任務(wù)，并且各項(xiàng)能力正在不斷進(jìn)化中。數(shù)據(jù)顯示，目前至少已有上千個(gè)可用的生成式 AI 應(yīng)用，這一切都表明，AIGC正迎來(lái)史無(wú)前例的爆發(fā)期。

擁有數(shù)十億參數(shù)的眾多生成式 AI 模型對(duì)計(jì)算架構(gòu)及算力強(qiáng)度提出了極高的需求。之前的情況是，無(wú)論是優(yōu)化參數(shù)的AI訓(xùn)練，還是執(zhí)行模型的AI推理，都一直受限于大型復(fù)雜模型及端側(cè)算力部署不足，而與云端綁定。

初步估計(jì)顯示，生成式AI市場(chǎng)規(guī)模潛力巨大，將廣泛覆蓋生態(tài)鏈上的各個(gè)參與方。這一巨大市場(chǎng)機(jī)遇，勢(shì)必驅(qū)動(dòng)不同類型的計(jì)算架構(gòu)及算力基礎(chǔ)來(lái)源同時(shí)演進(jìn)，從而滿足大規(guī)模生成式 AI 日益增長(zhǎng)的算力需求。

全球頭部玩家的近期動(dòng)作也表明，算力建設(shè)和算力競(jìng)爭(zhēng)的趨勢(shì)才剛剛開始，所有人都在起跑。高通于不久前宣布完成了全球首個(gè)運(yùn)行在Android手機(jī)上的Stable Diffusion終端側(cè)演示，這是首次由第二代驍龍8移動(dòng)平臺(tái)支持的大型語(yǔ)言生成式AI模型在端側(cè)運(yùn)行的實(shí)例，充分說(shuō)明了隨著端側(cè)算力加強(qiáng)及模型優(yōu)化技術(shù)結(jié)合，各類高算力終端支持大模型運(yùn)行只是時(shí)間問(wèn)題。

其后，高通官方關(guān)于轉(zhuǎn)型邊緣計(jì)算公司的表態(tài)，以及大力推動(dòng)混合式AI的舉措，都表明邊緣計(jì)算+終端側(cè)AI的技術(shù)和產(chǎn)品路徑正在迅速變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

▌高算力AI模組能力再進(jìn)化，成功運(yùn)行Stable Diffusion大模型

美格智能作為業(yè)界最早提出智能模組概念的企業(yè)，持續(xù)關(guān)注算力發(fā)展對(duì)模組產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的深刻變革，也最早提出：隨著各行各業(yè)對(duì)于算力需求及應(yīng)用的爆發(fā)式增長(zhǎng)，高算力AI模組將成為智能模組發(fā)展的一個(gè)子集，“無(wú)算力不智能”正在成為模組3.0時(shí)代的重要發(fā)展趨勢(shì)，并將高算力AI模組產(chǎn)品獨(dú)立組建產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，聚集資源不斷投入。

近日，美格智能高算力AI模組產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，充分發(fā)揮軟硬件一體協(xié)同開發(fā)的能力，在基于高通驍龍800平臺(tái)的自研算力模組上成功運(yùn)行文生圖大模型Stable Diffusion，或許是行業(yè)內(nèi)首個(gè)在算力模組上運(yùn)行推理大模型的實(shí)例。

Stable Diffusion是一個(gè)非常出色的從文本到圖像的生成式AI大模型，能夠基于任何文本輸入，在數(shù)十秒內(nèi)創(chuàng)作出逼真圖像。Stable Diffusion的參數(shù)超過(guò)10億，迄今為止主要限于在云端運(yùn)行。

▲美格智能高算力AI模組SNM970 EVB開發(fā)板

美格高算力AI模組團(tuán)隊(duì)很早就前瞻性地開展了大模型在算力模組端側(cè)運(yùn)行的相關(guān)研究工作。運(yùn)行Stable Diffusion大模型的高算力模組，在硬件上選用了高通驍龍800系列的高算力SoC處理器，在軟件上使用了高通AI模型增效工具包(AIMET)實(shí)現(xiàn)模型轉(zhuǎn)換，在無(wú)需重新訓(xùn)練的情況下，克服了模型參數(shù)從FP32壓縮到INT8所產(chǎn)生的精度損失，從而讓大模型在算力模組上始終保持高效運(yùn)行。

美格智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)在硬件和軟件層面的進(jìn)一步優(yōu)化，保證大模型運(yùn)行精度的同時(shí)，有效降低了內(nèi)存帶寬消耗，充分發(fā)揮了高算力模組AI硬件的最大效能，最終順利在算力模組端側(cè)跑通了Stable Diffusion大模型。

▲大模型生成圖片實(shí)例，提示詞為：a dog wearing a spacesuit, running in space

▌創(chuàng)領(lǐng)高算力AI模組發(fā)展，以產(chǎn)品力驅(qū)動(dòng)生成式AI在端側(cè)部署

美格智能持續(xù)深耕高算力AI模組產(chǎn)品線，至今已經(jīng)歷經(jīng)三代產(chǎn)品演進(jìn)。依靠強(qiáng)大的軟硬件一體研發(fā)能力，美格智能持續(xù)推進(jìn)高算力AI模組的AI硬件不斷升級(jí)。美格研發(fā)團(tuán)隊(duì)在AI應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)、AI性能優(yōu)化和AI低功耗程序研發(fā)等領(lǐng)域的設(shè)計(jì)研發(fā)能力處于行業(yè)領(lǐng)先水平，相關(guān)算力產(chǎn)品在各類核心場(chǎng)景大規(guī)模應(yīng)用。

在云計(jì)算服務(wù)器領(lǐng)域，美格智能推出的高算力AI模組基于強(qiáng)算力、低功耗芯片及美格智能特有的定制化解決方案，完美應(yīng)用于領(lǐng)先型的arm架構(gòu)陣列服務(wù)器集群，在完成同等計(jì)算任務(wù)下，性耗提升2倍以上。

在智能機(jī)器人領(lǐng)域，高算力AI模組能輕松匹配智能機(jī)器人及下一代具身智能機(jī)器人在算力方面的高要求，同時(shí)配備豐富的外圍接口，以AI模組的形式將語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)、導(dǎo)航、定位、避障和多模態(tài)技術(shù)通過(guò)各種傳感器植入到終端側(cè)，真正實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的AI覺(jué)醒。

在工業(yè)視覺(jué)、AI零售等領(lǐng)域，美格智能推出的標(biāo)準(zhǔn)化AI套件，在AI加速方面，可支持變革性INT4 Al精度格式，在持續(xù)AI推理方面實(shí)現(xiàn)與前代相比60%的能效提升。同時(shí)可對(duì)多路攝像頭進(jìn)行視頻結(jié)構(gòu)化分析，快捷實(shí)現(xiàn)人、事、物等智能感知、數(shù)據(jù)分析、安全管理等性能，快速實(shí)現(xiàn)對(duì)眾多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的AI嵌入。

作為在行業(yè)內(nèi)最早布局算力模組產(chǎn)品的企業(yè)，美格智能高算力AI模組產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了從1.2T到近48T產(chǎn)品全覆蓋，充分滿足不同行業(yè)算力需求。研發(fā)團(tuán)隊(duì)在大算力平臺(tái)與不同行業(yè)算法對(duì)接、AI運(yùn)行低功耗控制、5G+AI融合開發(fā)等領(lǐng)域有眾多積累。

隨著AI大模型首次在自研算力模組產(chǎn)品上成功運(yùn)行，極大拓展了算力模組的能力邊界，積累了大模型在端側(cè)部署和應(yīng)用的前瞻經(jīng)驗(yàn)，將真正驅(qū)動(dòng)生成式AI在端側(cè)和邊緣側(cè)的大規(guī)模部署，也讓邊緣計(jì)算+終端側(cè)AI的技術(shù)圖景越來(lái)越清晰！

物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)量在過(guò)去的十年間呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的發(fā)展態(tài)勢(shì)，曾經(jīng)寫在書上的“萬(wàn)物互聯(lián)”已然成為現(xiàn)實(shí)。無(wú)處不在的連接為人類社會(huì)的數(shù)字化和智能化已經(jīng)筑下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，而當(dāng)連接與算力融合的時(shí)候，億萬(wàn)個(gè)IoT節(jié)點(diǎn)的算力匯聚，將構(gòu)建最為龐大的算力網(wǎng)絡(luò)，與云端算力互聯(lián)互通，共同構(gòu)建AIGC等跨時(shí)代技術(shù)的算力底座。