电脑有没有手机一样的AI技术?其实有,但没启用

小编:迷魂雪 更新时间:2022-08-22

众所周知,AI技术如今在智能手机上早已非常常见。论硬件,当下无论高通、三星、联发科,还是苹果的A系列主控,都会将“AI算力”作为重要的硬件指标。例如当前最新的旗舰SoC,骁龙888+的AI算力就高达32TOPs,比主流的中端5G SoC(如天玑820、骁龙768G这些)差不多高了6-10倍,已经远远超出CPU、GPU这些部件的性能差,也足以见得芯片厂商对于AI算力的重视程度。

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论软件,基于AI驱动的功能如今在智能手机中更是无处不在。从底层的性能调度、到游戏中的防卡顿和画面优化,再到拍照时的对焦、多帧合成、夜景和人像模式,通常都是基于AI来实现。在部分旗舰机型中,AI算法甚至已经被用于实时优化视频和音频的表现,能够让在线视频看起来更鲜艳清晰、音频听起来细节更为丰富。


当然,正因为AI技术已经极大程度地改变了我们使用智能手机的体验,也就不免会令人心生疑惑。为什么手机上的AI如此常见,但在电脑上却又很少看到相关的功能宣传呢?


电脑其实有AI硬件,而且CPU与GPU都有


在我们所使用的电脑中,是否拥有具备AI加速执行能力的硬件?答案是肯定的。


比如说早在2018年发布的Intel 9代酷睿HEDT平台处理器中,就已经集成了专门用于加速AI代码运算的DL Boost指令集。按照当时官方公布的数据显示,在加入了这一“AI加速”功能之后,Core i9-9980XE的AI运算速度达到了不带DL Boost指令集Core i9 7980XE的三倍以上。

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当然,i9-9980XE以及后来的i9-10980XE本身都是专供发烧友的产品。而真正的普及款处理器首次迎来AI加速功能,则要到2019年的10nm Icelake架构上。从10代Icelake笔记本电脑处理器开始,以及后来的11代Tigerlake、还有11代Rocketlake架构,都已经加入了DL Boost指令集,也就是说现在的Intel平台,无论服务器、笔记本电脑还是桌面级CPU,都已经为执行AI代码做好了准备。

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当然,对于游戏玩家来说,Intel CPU的AI指令集虽然可能并不出名,但NVIDIA显卡的AI加速特性就明显更广为人知了。自2017年的TITAN V开始,老黄就已经在自家高端显卡中加入了专门用于执行AI代码的Tensor Core核心。在目前的RTX30系列显卡里,Tensor Core已经进化到了第三代架构,不仅可以用于在游戏里执行DLSS深度学习抗锯齿效果,还可以通过一些辅助插件,在直播软件里实现自动抠像,录音降噪等功能。


除此之外,在AMD旗下的锐龙处理器中,尽管CPU本身目前还不具备加速AI代码执行的能力,但锐龙处理器内部的调度器其实也用到了机器学习算法。也就是说,它有在使用AI模型优化自身的性能和功耗水平,从某种程度上来说也可以算是“AI硬件”。


电脑并不缺AI软件,只是都比较专业


既然电脑里其实已经有不少具备AI加速能力的硬件,那自然也就会有软件公司针对性地开发电脑使用、具备AI加速运算能力的软件。

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比如说可能许多朋友不知道的是,Windows操作系统所集成的Microsoft Defender杀毒软件,就有用到AI算力加速病毒扫描。只不过它主要适配的是CPU里的集成显卡算力,所以对于那些不集成显卡的CPU,就享受不到这种加速效果了。

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又比如说在2021版的Photoshop里,专门针对Intel新架构CPU所具备的DL Boost指令集进行了大幅优化。根据此前官方演示的效果来看,在10代及11代酷睿平台上,新版Photoshop可以在几秒钟内完成图片的超分辨率优化——将一张充满噪点的低清图片自动处理为细节锐利的高清图片。除此之外,在视频剪辑软件Premiere Pro里,AI算法如今也可以自动实现横屏和竖屏视频的转化。

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当然,对于科学家以及进行AI模型训练的专业人士来说,电脑上的AI软件更是他们如今每天工作都会接触到的东西。无论是利用NVIDIA显卡的Tensor Core实现的分子结构模拟、大气数据推算,还是通过一些专门的“AI加速卡”硬件驱动的AI模型训练软件,如今都已成为了相应行业工作中的日常。


如何让AI在电脑中更普及?Windows ML可能是关键


从前面这些例子我们也不难看出,之所以对于大众来说AI技术似乎在电脑中较难感受到,一方面是因为那些专为AI设计,具备AI加速能力的硬件确实主要都集中在高端领域。不管是10代、11代的酷睿CPU,还是自带Tensor Core的RTX显卡,客观来说确实都不能算是非常普及的产品。


另一方面,AI加速硬件的属性,也直接导致目前在电脑上适配了AI加速功能的软件,多半集中在高端生产力领域、甚至是专业级的科研、开发方向上。这自然就使得大多数用户对于电脑上的AI技术“感受不强”,甚至产生了电脑没有用到AI技术的错觉。

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那么,有没有办法让那些并不高端的电脑硬件,也具备AI加速能力呢?其实是有的。大家还记得我们前文中所提及,微软利用CPU集成显卡加速病毒扫描的例子,其实在这里面就涉及到了一个Windows系统自带,且目前绝大多数电脑硬件都能支持的AI加速平台——Windows ML。


作为Windows所集成AI加速能力的一部分,Windows ML早在两年前就随着Windows 10 1903更新被部署到了许多电脑中。与Intel的DL Boost以及NVIDIA Tensor Core只能支持少数高端硬件不同,Windows ML理论上可以兼容所有支持DirectX 12的显卡以及与它们同代的CPU。也就是说,它至少可以支持到Intel的6系酷睿CPU,NVIDIA的900系,以及AMD的RX200系显卡。

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在功能层面,Windows ML对比那些“专业”的AI加速平台其实并不弱。它使用的AI模型是行业里很常见的ONNX,而在功能层面,目前Windows ML也已经可以实现包括图像实时超分辨率、AI人像识别、视频色彩实时增强等等一系列功能。比如说最新的Windows 11操作系统就利用了Windows ML能力,实现了对老游戏自动增强画质、适配HDR显示器的Auto HDR功能。

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不仅如此,就在近日法国独立游戏工作室Midgar Studio CEO在接受采访时透露,如今Xbox Series X/S其实已经具备了利用Windows ML提升游戏性能、实时转变游戏画面风格,开发新的AI沉浸式玩法等一系列能力。只不过,Windows ML的潜力到目前来说还远远没有被开发者全部挖掘出来,因此才导致很多使用明明拥有能适配Windows ML硬件,也升级了支持该技术的系统和驱动,但直到目前为止却依然没有在电脑上感受到“AI加速”的结果。


换而言之,其实支持AI加速的电脑硬件,远比具备AI加速功能的手机普及,也可以追溯到更老的产品型号。只不过,我们还需要耐心等待开发者去发掘Windows ML这座“金矿”,这样才能在未来让更多的用户也能体会到AI的魅力。


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