高通孟樸:5G、AI和云的结合将有力推动创新和经济增长

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在演讲中孟樸指出,5G、AI和云的结合将有力推动创新和经济增长,赋能全新商业模式、全新服务和全新收入来源,并加速众多行业的数字化转型。而高通能够在智能手机、移动终端、物联网、汽车和云端AI推理等领域,提供满足不同终端AI应用需求的全面丰富的产品组合,以及面向云端AI推理的领先解决方案,助力AI在从云端到终端发挥其全部潜能,构建一个智能互联的未来。

目前,世界正快速迈向人与万物智能互联的时代。5G连接、高性能低功耗计算以及终端侧AI等多项技术的融合正在推动这一趋势。万物能够实时连接至云端,让终端、体验和数据受益于不断增加的内容、处理能力和云端存储空间。利用5G技术,智能边缘终端产生的丰富数据能够实时共享至云端,使AI得以充分发挥作用,并实现从云端到边缘侧的AI规模化应用。

高通能够提供满足不同终端AI应用需求的全面丰富的产品组合,以及面向云端AI推理的领先解决方案。

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在大众最为熟悉的智能手机领域,孟樸分享了一个数据:通过骁龙移动平台,高通的AI技术已经支持超过15亿部终端。可以说,骁龙移动平台已成为卓越移动体验的代名词。从2016年至今,高通已经更迭了6代高通AI引擎。高通最先进的骁龙888 5G移动平台采用了以高通Hexagon处理器为核心的第6代高通AI引擎,以及第2代高通传感器中枢。

Hexagon780处理器在架构和性能上均实现了多年来最大的飞跃。它首次支持了新的融合AI加速器,这意味着标量、张量和向量加速器是融合在一起的,让加速器之间的物理距离几乎消失。强大的算力和功效提升让Hexagon 780处理器能够处理庞大而复杂的AI算法,让更多复杂的AI用例成为可能。

第2代高通传感器中枢所集成的专用低功耗AI处理器能够利用情境感知,并结合来自5G、Wi-Fi和蓝牙等新增的数据源,支持如屏幕唤醒、抬手亮屏、用户活动识别、语音事件检测等用例,进一步增强骁龙888 5G移动平台的性能。这些高效AI处理能力可以使Hexagon处理器高达80%的工作负载分担给高通传感器中枢,从而更加省电。

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孟樸介绍,已有超过130款采用骁龙888的5G智能手机已发布或正在设计中,包括小米OPPOvivo等国内领先的手机厂商都推出了搭载骁龙888的新一代旗舰机型。这些出色的终端,基于Spectra 580 ISP和第6代AI引擎的顶级算力,在AI影像等多个维度为广大用户带来了一系列先进的功能和体验。在AI引擎的持续投入,彰显了高通对终端侧AI潜力的不断探索,这也推动智能手机上AI算力的提升。

在移动终端领域,除了骁龙移动平台外、还有骁龙计算平台以及骁龙XR平台。通过5G的云端运算和终端侧领先的AI运算能力,高通让终端设备能够在影音娱乐、智能助手、情境感知等领域带来丰富、创新的沉浸式使用体验,不断变革人们的工作和生活方式。

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在物联网领域,AI正推动家庭、工业/企业级和智慧城市等更多物联网应用发展。孟樸自豪地介绍,高通正在为全球近1万3千家客户提供物联网解决方案,并携手合作伙伴在物联网不同细分领域实现了产品的快速商用和全球拓展。而AI带来的高效运算将赋能更广泛的物联网场景,为机器人、智能制造、智慧城市、智慧零售等产业带来新的价值。

在汽车领域,随着汽车连接到云端,无线技术已经在改变交通运输业,我们期待5G和AI使汽车变得更加智能。当前高通正通过Snapdragon Ride平台这一先进、可扩展的开放自动驾驶解决方案,加速汽车行业变革。Snapdragon Ride平台可面向不同自动驾驶场景提供不同等级的算力,包括以小于5瓦的功耗为汽车风挡ADAS摄像头提供10 TOPS的算力,到为L4/L5级自动驾驶场景提供超过700 TOPS的算力。如今全球已有超过 1.5 亿辆汽车采用了高通的解决方案;25 家顶级汽车制造商中,已有 20 家选择采用骁龙数字座舱平台。

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在云端AI推理领域,高通Cloud AI 100加速器能够让智能从云端遍布至边缘终端之间的全部节点,并解决云端AI 推理处理在能效和规模化扩展方面的独特需求。凭借先进的信号处理能力和领先的能效,Cloud AI 100能够支持诸多运行环境对于AI解决方案的需求,包括数据中心、边缘设备、基础设施和汽车等。在这些场景中需要海量、性能出众的高密度服务器,来提供满足上述平台持续运行所需的AI推理性能。

单个高通Cloud AI 100PCI-E卡就可支持高达400 TOPS的算力,前不久高通利用多个AI Cloud 100 PCI-E卡与合作伙伴的服务器解决方案共同实现了AI推理突破每秒千万亿次运算的大关。

可以看出,无论是智能手机、移动终端、物联网、汽车和云端AI推理等领域,高通都有出色且领先的AI方案,正在与全球众多合作伙伴一起,共同推动5G和AI向前发展,让AI在从云端到终端发挥其全部潜能,从而构建一个智能互联的未来。

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