部署一個既能配音,又能陪聊,還能幫你畫畫的AI小助手,或許已經成為大家未來的工作目標了。
然而似乎每當我們使用AI應用(比如AI摳圖、AI背景替換)時,筆記本電腦似乎很容易就遇到“瓶頸”:不僅會開始卡頓,還呼呼作響,甚至續航時長也開始大幅縮減。
為此,Intel在今年中宣布了AI PC計劃,且很快在年底推出了Meteor Lake架構的酷睿Ultra處理器,堪稱是有史以來提升大一代處理器,具體特性如下:
1、Intel 4制程工藝,提升了超過20%的性能和能效。
2、全新三級核心結構,增加AI計算單元NPU。
3、集成顯卡性能提升1倍。
其中,引人注目的便是那顆新加入的“NPU” (神經網絡處理單元)。
我們可以將它比作理器里的AI小助手,它的存在就是為了提升用戶的AI應用體驗。
在發布會中,Intel介紹Ultra處理器的NPU適用于持續的AI和分擔AI負載。
不難想象,擁有NPU的AI PC會有如下體驗上的提升:
1、更快的語音識別和語音助手響應速度
2、更流暢的人臉識別和解鎖
3、更高效的圖像識別和處理
4、更智能的背景美化和視頻效果
5、甚至可以流暢運行大參數AI模型
近,我們收到一臺搭載Meteor Lake架構酷睿Ultra 155H處理器的華碩靈耀14 2024輕薄本,趁熱做了個AI性能和應用測試。
通過UL Procyon AI Inference Benchmark推理性能基準測試(涵蓋MobileNetV3、InceptionV4、YOLOV3、DeepLabV3、Real-ESRGAN和ResNet50等多種神經網絡模型)發現,Meteor Lake的AI推理能力是Arc iGPU(核芯顯卡)為先,NPU其次,次為CPU。
檢測整機功耗發現,NPU的AI計算效能要遠高于CPU,且高于GPU(Intel曾表示,NPU整體能耗比相比多可以提升8倍之多)。
這說明NPU非常適合筆記本電腦這類對能效要求極高的移動設備,可用來承擔持續性的低計算量AI應用計算——目的是減少整機功耗,提升續航。
那么,當我們的筆記本電腦擁有NPU后,可能就會有兩個比較直觀的感受:
1、使用能進行AI運算的程序時,續航不容易“崩”了——NPU的AI運算能效比更高。
2、支持AI運算的AI應用更流暢了——NPU可釋放CPU和GPU的運算壓力,物盡其能。
不過,實際應用方面筆者尚未測試成功,因為在測試該產品時還處于產品保密階段,市面大部分應用程序(包括Team、剪映、SD、LLM等)尚未支援NPU硬件加速(仍然主要依靠CPU和GPU計算)。
可以預見的是,隨著NPU處理器落地,大多數AI應用將會迅速適配,整機能效會因此得到進一步的提升。不過實際適配結果如何,目前只能說“未來可期”。
總結:
從原理上來說, NPU比通用CPU或GPU更擅長高效地并行完成低精度計算,且NPU在存儲方面擁有高帶寬、高容量的特性,數據吞吐量大、響應延遲低的特點,對AI應用效率提升起到積極作用。
NPU就像一個效率超高的AI計算專家,讓你的本本續航更持久的同時,也能流暢運行虛擬背景、實時美顏等各種酷炫的AI應用。這便是目前NPU在PC設備中發揮的明顯的作用。
理論上,擁有NPU計算單元的PC設備還會擁有更強的AI運算能力,可更高效地處理復雜AI模型,完成快速的計算和反饋。
Intel曾在Ultra發布會上表示,Ultra處理器已經可以運行200億參數的AI大模型,且還親自展示了本地大語言模型和文生圖等AI應用。
但是說實話,目前本地AI所生成的結果的準確度、復雜度等方面仍不能與參數量更大的云端生成式AI應用相媲美。
如果我們展望未來的話,我相信隨著越來越多的AI應用對NPU加以支持,筆記本的續航和性能定會有顯而易見的提升(前提是你經常使用此類AI運算的應用)。
且隨著NPU單元算力,以及PC設備存儲能力的增強,未來在個人電腦上部署一個好用的本地千億參數量級的AI大模型,實現一個媲美云端AI的智能寫作或生圖功能,或許不是遙不可及的事情。
后,未來我們還會持續官網基于NPU加速應用落地的情況,并會持續針對酷睿Ultra處理器產品進行AI功性能和功耗表現等方面的詳細的測評。敬請關注PConline的新內容。
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