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從潮汐架構(gòu)和安第斯大模型,看智能手機(jī)的未來(lái)演進(jìn)

鮮棗課堂 ? 來(lái)源:鮮棗課堂 ? 2024-01-30 16:22 ? 次閱讀
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好久沒(méi)聊手機(jī)了,今天聊聊手機(jī)。

最近這段時(shí)間,手機(jī)廠商紛紛發(fā)布了自家最新的旗艦系列。其中,有一些技術(shù),蠻值得關(guān)注的。

大家都知道,手機(jī)行業(yè)是出了名的“內(nèi)卷”,廠商之間的競(jìng)爭(zhēng)非常激烈。但從本質(zhì)來(lái)說(shuō),讓人眼前一亮的創(chuàng)新,其實(shí)是越來(lái)越少的。所以,很多網(wǎng)友調(diào)侃,現(xiàn)在的手機(jī)發(fā)布會(huì),就像相機(jī)發(fā)布會(huì),除了聊拍照,還是聊拍照。

說(shuō)實(shí)話,手機(jī)技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,已經(jīng)非常成熟。想要有顛覆式的創(chuàng)新,確實(shí)會(huì)越來(lái)越難。

但大家如果細(xì)致觀察的話,會(huì)發(fā)現(xiàn),手機(jī)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)微創(chuàng)新時(shí)代。顛覆式創(chuàng)新也許不多,但廠商在性能提升和功能拓展方面,仍然是在不斷向前探索的。

前幾天,OPPO發(fā)布了自家的Find X7系列手機(jī)。我關(guān)注到它所提及的兩個(gè)技術(shù),非常有代表性,那就是——潮汐架構(gòu)和安第斯大模型。

我個(gè)人覺(jué)得,潮汐架構(gòu)和安第斯大模型,隱約預(yù)示了智能手機(jī)未來(lái)發(fā)展的兩個(gè)重要趨勢(shì)。

什么趨勢(shì)呢?且聽(tīng)我逐一解讀。

█ 潮汐架構(gòu)

首先說(shuō)說(shuō)潮汐架構(gòu)。

智能手機(jī)發(fā)展到今天,其實(shí)本質(zhì)上就是一個(gè)用戶側(cè)(端側(cè))算力及交互平臺(tái)。它集算力與通信能力于一體,搭配了攝像頭、觸摸屏、傳感器音頻等“插件”,讓用戶可以實(shí)現(xiàn)多種多樣的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景,包括社交、視頻、游戲等。

手機(jī)的算力,不僅直接影響到OS和App的運(yùn)行速度,也關(guān)系到視頻、影像以及游戲等核心能力的體驗(yàn),是整個(gè)手機(jī)性能的基礎(chǔ)。手機(jī)算力又由什么決定呢?當(dāng)然是手機(jī)SoC主芯片。

這些年,手機(jī)的升級(jí)演進(jìn),一直都是圍繞SoC主芯片進(jìn)行的。每當(dāng)有新的芯片平臺(tái)發(fā)布,各大手機(jī)廠商都會(huì)及時(shí)跟進(jìn),推出一批新的旗艦型號(hào)。

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5G SoC芯片(MediaTek)

以前,手機(jī)廠商對(duì)于芯片,基本上就是拿來(lái)就用。就像發(fā)動(dòng)機(jī)一樣,直接往車?yán)锶芘芫托小,F(xiàn)在,隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的不斷加劇,為了更好地發(fā)揮芯片的能力,也為了讓用戶有明顯的體驗(yàn)差異化提升,手機(jī)廠商們開(kāi)始投入更多資源,對(duì)芯片進(jìn)行適配、調(diào)優(yōu)。

OPPO作為手機(jī)一線大廠,在芯片聯(lián)合研發(fā)方面很早就采取了行動(dòng),也積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。這次,他們一如既往地與MediaTek進(jìn)行深度合作,成立聯(lián)合芯片技術(shù)實(shí)驗(yàn)室,針對(duì)天璣9300移動(dòng)平臺(tái)進(jìn)行定制化設(shè)計(jì)。

而潮汐架構(gòu),就是深度聯(lián)合設(shè)計(jì)的最新成果之一。

想要解釋什么是潮汐架構(gòu),我們還是要從手機(jī)的核心原理說(shuō)起。

手機(jī),其實(shí)就是一臺(tái)微型計(jì)算機(jī)。它的SoC主芯片里面,包括CPUGPU等計(jì)算芯片。CPU和GPU的里面,又包括了運(yùn)算單元和控制單元等。

手機(jī)和普通PC一樣,也是遵照著名的馮·諾依曼架構(gòu)進(jìn)行工作。這種架構(gòu),屬于存算分離。運(yùn)算單元負(fù)責(zé)計(jì)算,存儲(chǔ)器負(fù)責(zé)存儲(chǔ)。計(jì)算時(shí),需要先將數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)器調(diào)用到運(yùn)算單元,完成計(jì)算后,再送回存儲(chǔ)器。

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馮·諾依曼架構(gòu)

隨著摩爾定律的發(fā)展,手機(jī)芯片的CPU和GPU都有了長(zhǎng)足的進(jìn)步,性能非常強(qiáng)勁。但是,存儲(chǔ)器的性能,卻始終沒(méi)有辦法跟上CPU和GPU的步伐。這是馮·諾依曼架構(gòu)最主要的瓶頸。

性能越強(qiáng)的存儲(chǔ)技術(shù),價(jià)格成本就越高。于是,就出現(xiàn)多級(jí)存儲(chǔ)架構(gòu)。除了傳統(tǒng)ROM/RAM之外,又有了緩存。緩存,還分為L(zhǎng)1/L2/L3三級(jí)。說(shuō)白了,緩存就是運(yùn)算單元和傳統(tǒng)存儲(chǔ)之間的一個(gè)過(guò)渡。它的性能很強(qiáng),讀寫(xiě)速率快,但是成本高,所以容量不大。

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多級(jí)存儲(chǔ)架構(gòu)

一直以來(lái),傳統(tǒng)手機(jī)廠商的技術(shù)區(qū),是在Flash存儲(chǔ)和主存儲(chǔ)器(DDR或UFS層級(jí))。而一級(jí)緩存到系統(tǒng)緩存這幾個(gè)層級(jí),是芯片公司的技術(shù)區(qū),存在難以逾越的技術(shù)壁壘。

OPPO提出的潮汐架構(gòu),打破了這個(gè)壁壘,往前又邁了一大步,直接參與到SoC的SLC(系統(tǒng)級(jí)緩存)設(shè)計(jì)之中。CPU核之間的共用數(shù)據(jù)緩存,以及CPU與異構(gòu)核(例如GPU)之間的緩存,都可以被OPPO定制化設(shè)計(jì)。

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OPPO可以根據(jù)應(yīng)用側(cè)的需求,合理規(guī)劃CPU、GPU等運(yùn)算單元對(duì)SLC緩存的使用量和利用方式,從而最大程度地發(fā)揮硬件資源的性能,實(shí)現(xiàn)極致的軟硬件協(xié)同。

舉個(gè)例子,如果我們把CPU、GPU看作是“算力大腦”,那么,SLC就是給大腦輸送數(shù)據(jù)的“高速公路”。

傳統(tǒng)方案里,芯片廠商無(wú)法確定各個(gè)運(yùn)算單元的數(shù)據(jù)量比例。于是,只能采用固定分配方案。當(dāng)手機(jī)使用不同的應(yīng)用時(shí),就會(huì)出現(xiàn)“部分公路擁塞、部分公路空閑”的情況。

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有了潮汐架構(gòu),OPPO可以根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的不同,靈活調(diào)整SLC緩存的配比,實(shí)現(xiàn)車道的合理優(yōu)化,進(jìn)而讓CPU和GPU發(fā)揮最強(qiáng)性能。

比如,在運(yùn)行大型手游時(shí),圖像渲染的工作會(huì)更多。這時(shí),可以給GPU分配更多的系統(tǒng)緩存,從而降低對(duì)DDR和UFS的讀寫(xiě)頻率。應(yīng)用運(yùn)行速度能夠得到明顯提升,計(jì)算鏈路整體能效也有明顯改善。

經(jīng)過(guò)測(cè)算,潮汐架構(gòu)SLC技術(shù)可以為Find X7帶來(lái)4%的通用能效提升,以及2.38~7.79%的專享應(yīng)用場(chǎng)景能效提升。整體的平均能效提升,約為8%。這是非常了不起的成就。

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Find X7發(fā)售后,我第一時(shí)間下單了一臺(tái)。

經(jīng)過(guò)多日的實(shí)際使用,我明顯能夠感受到系統(tǒng)在應(yīng)用啟動(dòng)、加載和切換時(shí),響應(yīng)速度更快、更流暢。

天璣9300是全大核架構(gòu)(4超大核+4大核),性能本來(lái)就很強(qiáng)。潮汐架構(gòu)的加持,讓手機(jī)的性能如虎添翼,有比其它旗艦更出色的體驗(yàn)。

長(zhǎng)期以來(lái),安卓機(jī)在啟動(dòng)性能一致性上都不如蘋(píng)果手機(jī)。這次,F(xiàn)ind X7徹底打破了這一魔咒。它始終可以保持極高的流暢度,即使后臺(tái)有多個(gè)App運(yùn)行,也能夠極速啟動(dòng)新App,啟動(dòng)速度穩(wěn)如直線。這就是得益于芯片強(qiáng)勁的性能,以及潮汐架構(gòu)的深度優(yōu)化加持。

潮汐架構(gòu)也幫助提升了Find X7的續(xù)航。根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),基于潮汐架構(gòu)以及一系列新技術(shù),F(xiàn)ind X7的續(xù)航比Find X6標(biāo)準(zhǔn)版提升了20%。

最近幾年,手機(jī)廠商在芯片聯(lián)合調(diào)校上的投入,變得越來(lái)越大。參與的深度,也越來(lái)越深。

廠商們都意識(shí)到,在芯片平臺(tái)既有性能的基礎(chǔ)上,進(jìn)行深入挖潛,是實(shí)現(xiàn)差異化競(jìng)爭(zhēng)的有力手段。在OPPO的引領(lǐng)下,相信會(huì)有更多的廠商走上“聯(lián)合調(diào)校”這條路。相關(guān)的技術(shù)創(chuàng)新,也會(huì)越來(lái)越多地出現(xiàn)在我們面前。

█ 安第斯大模型

潮汐架構(gòu)是算力底層技術(shù)。接下來(lái),我們看看算力最有潛力的應(yīng)用——大模型。

剛剛過(guò)去的2023年,被公認(rèn)為是大模型年。以ChatGPT為代表的AIGC大模型,火遍全球,成為最引人注目的科技熱點(diǎn)。

手機(jī)終端作為普通用戶最常用的數(shù)碼設(shè)備,在擁抱大模型上也不甘落后。2023年下半年開(kāi)始,陸續(xù)有手機(jī)型號(hào)開(kāi)始引入大模型,并推出一些AIGC應(yīng)用。

OPPO Find X7系列所采用的安第斯大模型(AndesGPT),是他們自研的最新技術(shù)成果,是行業(yè)首個(gè)端側(cè)部署70 億參數(shù)大模型。

這個(gè)大模型具備對(duì)話增強(qiáng)、個(gè)性專屬、端云協(xié)同三大尖刀能力,從基礎(chǔ)能力到應(yīng)用落地,都相比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有更多的看點(diǎn)。

從參數(shù)規(guī)模上來(lái)看,安第斯大模型一共有3個(gè)版本:

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Tiny版本,擁有至多70億參數(shù),可以直接部署在Find X7這樣的終端上,特點(diǎn)是輕量高效,支持離線運(yùn)行,且隱私數(shù)據(jù)隔離。

Turbo版本,700億參數(shù),可以部署在安第斯智能云,支持快速響應(yīng),體驗(yàn)更加均衡,也能夠適配多個(gè)場(chǎng)景。

Titan版本,參數(shù)最多,可以達(dá)到1800億,同樣可以部署在云端。龐大的參數(shù)規(guī)模,使其完全可以勝任深度推理工作以及高度復(fù)雜任務(wù),效果最優(yōu)。

手機(jī)本地部署模型不能支持更大的參數(shù),因?yàn)閰?shù)越多,對(duì)內(nèi)存的占用就越大。

本地模型70億參數(shù),搭配云端更大的模型,通過(guò)加密通信,可以實(shí)現(xiàn)端云協(xié)同,靈活支撐多樣化的AI應(yīng)用。

OPPO在人工智能領(lǐng)域起步較早。2018年,他們就成立了人工智能團(tuán)隊(duì)。2020年,他們將語(yǔ)音、建議、指令、識(shí)屏等能力進(jìn)行整合,推出了對(duì)話式人工智能助手——小布助手。次年,就實(shí)現(xiàn)了上億月活。

大模型崛起后,OPPO基于自己多年的技術(shù)沉淀和數(shù)據(jù)積累,很快跟進(jìn),并推出了安第斯大模型。2023年9月,安第斯大模型小試牛刀,在SuperCLUE能力排行榜知識(shí)與百科評(píng)比中,獲得98.33的高分,僅次于GPT4,位列國(guó)內(nèi)模型第一。

大模型的參數(shù)規(guī)模是基礎(chǔ),關(guān)鍵還是要看應(yīng)用落地。

在Find X7發(fā)布會(huì)上,OPPO提到了智能摘要、AIGC消除、閃速摳圖等應(yīng)用。我試用了一下,效果確實(shí)不錯(cuò),響應(yīng)速度很快,處理的質(zhì)量也很高,確實(shí)達(dá)到了真正的智能水平。

前面我說(shuō)過(guò),手機(jī)是一個(gè)交互工具。在數(shù)字時(shí)代,人與數(shù)字世界之間最主要的溝通渠道,就是手機(jī)。很多的應(yīng)用,都是通過(guò)手機(jī)實(shí)現(xiàn)的。所以,AI與手機(jī)的結(jié)合,充滿了無(wú)限的想象空間。

大模型在手機(jī)落地,其實(shí)會(huì)分為多個(gè)階段。

首先,最淺的階段,是像ChatGPT一樣,通過(guò)與App之間的SDK接口,進(jìn)行調(diào)用。這種能力調(diào)用比較生硬,玩法也很有限。

再深一點(diǎn),是手機(jī)本地部署外部大模型。融合度雖然有提升,但畢竟是非自研大模型,簡(jiǎn)單的植入,無(wú)法和廠商自有的獨(dú)立硬件體系相結(jié)合,也很難發(fā)揮處理器的推理性能。

更深一點(diǎn),就是像OPPO這樣,搞自研大模型。自研大模型徹底突破了底層API和功能限制,與硬件體系結(jié)合更加緊密,開(kāi)發(fā)自由度也更高,研發(fā)進(jìn)度也不受外部限制。

這種方式,在落地玩法上,也更具靈活性。它屬于系統(tǒng)級(jí)的融合,在系統(tǒng)生態(tài)底層進(jìn)行大模型能力擴(kuò)展,可以實(shí)現(xiàn)原生AI能力。

換言之,OPPO的安第斯自研大模型,是可以對(duì)操作系統(tǒng)、所有原生App,以及所有硬件進(jìn)行AI賦能的。在拍照、音視頻錄制、知識(shí)整理、交互增強(qiáng)等方面,大模型都可以提供輔助,成為真正的智能管家。用戶的工作效率和生活品質(zhì)可以大幅提升,相互之間的溝通樂(lè)趣也無(wú)限增加。

█ 最后的話

很多人都說(shuō),未來(lái)的手機(jī)之爭(zhēng),就是智能算力之爭(zhēng)。誰(shuí)家的終端AI算力強(qiáng)、算法好,誰(shuí)就掌握了主動(dòng)權(quán)。

我非常認(rèn)同這一點(diǎn)。潮汐架構(gòu)和安第斯大模型所代表的趨勢(shì),分別是:

1、手機(jī)廠商在芯片聯(lián)合調(diào)校上,將會(huì)投入更多資源。相比自研芯片,聯(lián)合調(diào)校更有可行性,能夠發(fā)揮手機(jī)廠商和芯片廠商各自的優(yōu)勢(shì)。

2、手機(jī)在應(yīng)用側(cè),將會(huì)持續(xù)加大與AI的融合。手機(jī)的端側(cè)AI能力,很可能會(huì)重塑現(xiàn)在所有的App應(yīng)用,讓手機(jī)變成真正的“智能手機(jī)”。

面向2024,希望手機(jī)技術(shù)的微創(chuàng)新,能從量變走向質(zhì)變,帶來(lái)更多的驚喜。

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    的頭像 發(fā)表于 05-20 11:04 ?1396次閱讀
    掌握<b class='flag-5'>智能手機(jī)</b>氣密性檢測(cè)儀操作技巧,檢測(cè)更高效

    中國(guó)智能手機(jī)復(fù)合材料后蓋搭載量快速增長(zhǎng)

    “2023年智能手機(jī)品牌紛紛加碼復(fù)合材料后蓋,而在此之前國(guó)內(nèi)市場(chǎng)智能手機(jī)后蓋材料中玻璃和塑料滲透率高達(dá)90%以上,目前復(fù)合材料后蓋搭載量快速增長(zhǎng),至2024年其滲透率已增至約10%,成為市場(chǎng)新風(fēng)向。”
    的頭像 發(fā)表于 04-08 17:53 ?1813次閱讀
    中國(guó)<b class='flag-5'>智能手機(jī)</b>復(fù)合材料后蓋搭載量快速增長(zhǎng)

    智能手機(jī)氣密性檢測(cè)儀的使用方法

    智能手機(jī)的生產(chǎn)和檢測(cè)過(guò)程中,氣密性檢測(cè)是一項(xiàng)重要環(huán)節(jié),它能確保手機(jī)具備良好的防水防塵性能,保障其質(zhì)量和使用壽命。下面將詳細(xì)介紹智能手機(jī)氣密性檢測(cè)儀的使用方法。?(1)檢測(cè)前的準(zhǔn)備在使用氣密性檢測(cè)儀
    的頭像 發(fā)表于 03-24 14:38 ?2533次閱讀
    <b class='flag-5'>智能手機(jī)</b>氣密性檢測(cè)儀的使用方法

    智能手機(jī)氣密性檢測(cè)儀的操作流程

    智能手機(jī)氣密性檢測(cè)儀是確保手機(jī)防水性能的關(guān)鍵設(shè)備。通過(guò)一系列精密的測(cè)試步驟,能夠準(zhǔn)確評(píng)估手機(jī)外殼的密封性能。以下是智能手機(jī)氣密性檢測(cè)儀的操作流程:首先,確保檢測(cè)儀已正確連接電源和氣源,
    的頭像 發(fā)表于 03-20 14:28 ?2092次閱讀
    <b class='flag-5'>智能手機(jī)</b>氣密性檢測(cè)儀的操作流程

    TECNO重磅發(fā)布CAMON 40系列智能手機(jī)

    2025年世界移動(dòng)通信大會(huì)(MWC)次日,TECNO作為全球領(lǐng)先的AI智能全生態(tài)創(chuàng)新科技品牌,正式發(fā)布了其最新影像旗艦智能手機(jī)——CAMON 40系列。該系列包括CAMON 40 Premier
    的頭像 發(fā)表于 03-07 10:51 ?3180次閱讀