2023 WAIC上，高通展示了这样一项技术：将生成式AI模型 Stable Diffusion放在搭载了第二代骁龙8的移动平台的手机上运行，在15秒内执行了20步推理，并生成了一张512x512像素的图像。
从实际演示效果来看，所生成图像的效果与云端处理水平相差无几，用户输入文本也完全不受限制。
Stable Diffusion作为从文本到图像的生成式AI模型，碍于超过10亿的巨大参数，此前主要限于在云端运行，这一次高通却使其从云端转移到终端，向外界证明其对AI未来的预判：AI处理需要云端与终端协同处理才能实现AI规模化的扩展并发挥最大潜能，端云结合的混合AI是AI的未来。
生成式AI技术扩张，高成本推理难以持续
AI早已无处不在，智能手机、PC、XR头显、智能汽车等众多终端设备已经具备强大的AI能力，例如完成拍摄之后直接在终端完成图像处理。
过去半年多火爆的生成式AI，意味着AI变革时刻的到来，也刺激了AI市场的发展。
根据瑞银2023年2月份估计显示，生成式AI的市场规模将达到1万亿美元。
市场规模巨大的背后，训练AI模型的成本也巨大。拥有数十亿参数的众多生成式AI模型对基础设施提出了极高的要求，无论是AI模型优化参数的AI训练，还是执行该模型的推理，至今都受限于大型复杂模型而需要在云端部署。
在云端进行推理的成本已经很昂贵，模型的推理成本又将随着日活用户数量及其使用频率的增加而增加，因此无论规模大小的公司都将负担昂贵的运营成本。
例如，对于基于生成式AI的搜索引擎企业而言，用户每一次的搜索查询成本都是传统搜索方法的10倍，假设每天有超过100亿次的搜索查询，企业每年的增量成本也将达到数十亿美元。
“混合AI能够解决上述问题，正如传统计算从大型主机和瘦客户端演变为当前云端和PC、智能手机等边缘终端相结合的模式”，高通公司发布的白皮书《混合AI是AI的未来》阐释了这一观点。
高通产品管理高级副总裁兼AI负责人Ziad Asghar也表示：“为实现生成式AI的规模化扩展，AI处理的重心正向边缘转移。混合AI架构在云端和边缘终端之间分配并协同处理AI工作负载，能够实现更强大，更高效且高度优化的AI。”
数量可观的生成式 AI 模型可从云端分流到终端上运行
混合AI能够将一些处理从云端转移到边缘终端，因此能够适当减轻云基础设施的压力并减少支出。例如开发者基于完全在终端运行的Stable Diffusion创建应用程序，对于生成的每个图像承担更低的查询成本，或者完全没有成本。
除了节省成本，混合AI架构还具有能耗、性能、隐私、安全和个性化方面的优势。
例如边缘终端总是能以很低的能耗运行生成式AI模型，以及在生成式AI对云的需求爆满而需要排队时，向边缘终端转移计算负载就能避免这一现象发展，某些时候即便是在用户无连接的情况下，也正常运行生成式AI应用。
在隐私安全方面，终端侧AI还能保证查询记录和个人信息完全保留在终端，打消企业和个人使用生成式AI的安全顾虑。甚至还能借助数字助手对用户的表情和喜好进行个性化分析，提供更贴合每个个体的用户体验。
解决计算负载分配难题，终端处理能力是关键
混合AI架构之所以能够实现AI的规模化扩展并发挥其最大潜能，至关重要的一点是其能够根据模型和查询需求的复杂度等因素，选择不同方式在云端和终端侧之间分配处理负载。
如果模型大小、提示和生成长度小于某个限定值，并且能够提供可接受的精确度，推理即可完全在终端侧进行。如果是更复杂的任务，模型则可以跨云端和终端运行。混合AI还能支持模型在终端和云端同时运行，也就是在终端侧运行轻量版模型的同时，在云端并行处理完整模型的多个标记（token），并在需要时更正终端的处理结果。
由于计算负载的分配方式多样，混合AI架构几乎适用于所有生成式AI应用和终端领域，但真正实现终端和云端的高效配合，以及不同工作负载的合理分配，并不是一件容易的事情，在AI领域深耕和积累十多年的高通深有体会。
一方面需要具备一定的算法和模型开发技术能力，能够对AI模型进行压缩。高通在很早的时候就已经在研究生成式对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE），利用VAE技术，高通创建了更好的视频和语音编解码器，能够将模型规模控制在1亿参数以下，得以在终端运行。
高通 AI 研究采用整体 AI 模型效率研究方法
缩减之后的AI模型，只有保证足够的精度才具备实际用处。高通针对量化、压缩、编译、神经网络架构搜索多个领域做出研究，例如在量化方面，高通将FP32模型量化压缩到INT4模型，实现64内存和计算能效提升，高通的实现数据表明，在借助高通的量化感知训练后，不少生成式AI模型可以量化至INT4模型，与INT8相比，性能提升约90%，能效提升大约60%。
另一方面，足够强大的终端处理能力是实现混合AI的关键，这就需要在AI相关硬件、软件、生态等诸多方面拥有产品技术储备，高通也已经在这些方面全方位布局。
硬件层面，高通所推出的高通AI引擎为智能手机提供支撑，实现的能效是竞品的两倍。具体而言，高通AI引擎采用异构计算架构，包括Hexagon处理器，Adreno GPU 和Kryo CPU都对终端的AI应用进行针对性优化。
Hexagon处理器作为高通AI引擎最为关键的部分，自2007年首次推出，迄今为止历经数次迭代，最新的Hexagon处理器包含标量、向量和张量处理器，能够很好地与神经网络模型的不同部分实现匹配，Hexagon还配备了专门的供电系统，方便按照工作负载适配功率，从而提升系统的能效比。
另外，Hexagon处理器支持微切片推理和INT4硬件加速，在AI处理方面能够在占用更低内存和更低功耗的情况下，实现更高的性能。
要让高通AI引擎发挥作用，软件能力的构建自然不容忽视。
高通AI软件栈不仅支持TensorFlow、PyTorch、ONNX和Keras等主流AI框架以及TensorFlowLite、TensorFlow Lite Micro和ONNX Runtime等runtime，还集成了高通神经网络处理SDK，面向Android、Linux和Windows不同版本，开发库和服务支持最新编程语言、虚拟平台和编译器。
这意味着，基于高通AI软件栈，AI开发者只需要创建一次AI模型，就能实现不同产品的部署。
另外高通AI软件栈集成的高通AI Studio，支持从模型设计到优化、部署和分析的完整工作流，将提供的全部工具都集成到一个图形用户界面，为开发者提供可视化的工具，能够实时查看模型开发进度，优化开发体验。
数十亿AI终端互联，全新体验近在咫尺
有了硬核技术支撑的混合AI，如何赋能生成式AI给客户带来新的体验？
在智能手机领域，每日百亿量级的搜索量被满足，对话功能将不断改进和强大， 精准的终端侧用户画像与能够理解文字、语音、图像、视频等任何其他输入模态的大语言模型相结合，智能手机即将成为用户真正的数字助手，与用户自然沟通，提供准确又贴切的回答。
笔记本电脑和PC等原先被视为生产工具的设备，正在向生产力方向演进，例如Microsoft Office 365，可以利用大语言模型的功能和Microsoft Graph 与 Microsoft 365 应用中的用户数据，化身为Office工作者的得力助手，编写文档或演示文稿，又或者是分析数据和会议协作，承担起一部分工作量。
在AI驱动的汽车座舱中，数字助手可以访问用户的个人数据，根据驾乘人员的个人习惯，包括常用的出行路线以及天气情况规划导航路线，对驾乘人员进行识别，提供定制化的音乐和播客体验。
生成式AI能够为XR提供很多令人兴奋的前景，例如下一代AI渲染工具将赋能内容创作者使用如文本、语音、图像或视频等各种类型的提示，生成3D物体和场景，最终创造出完整的虚拟世界。此外，内容创作者还将利用文本生成文本的大语言模型，让能够发出声音并表达情绪的虚拟化身生成类人对话，带来完全沉浸式的内容体验。
生成式 AI 基于简单提示创造的沉浸式 3D 虚拟世界
白皮书《混合AI是AI的未来》指出，Stable Diffusion等文本生成图像类的模型很快将赋能内容创作者在3D物体上生成逼真的纹理，并预计这些功能将在一年内在智能手机上实现，并延伸至XR终端。而首批文本生成3D和图像生成3D类的模型将实在未来几年实现边缘侧部署。
无数物联网细分领域也将进一步从生成式AI中受益，例如零售行业，商店经理可以根据即将发生的事件预测非周期性的促销机会，并做好相应准备；能源行业，运营团队可以创建极端负荷场景并预测电力需求，以及特殊情况下潜在的电网故障，以便于更高效的管理资源，避免断电等等。
如果没有建立繁荣的生态作为支撑，这些生成式AI能够带来的用户体验升级也只不过空中楼阁，但高通在终端市场数十亿量级的覆盖和连接，让这一切看起来都切实可行。
据市场调研机构Counterpoint数据统计，搭载骁龙和高通平台的已上市用户终端数量已经达到数十亿台，且每年都有数亿台的新终端在进入市场。
结合高通在生成式AI的研究积累，这些美好愿景已经在路上，AI 未来已来。（雷峰网(公众号：雷峰网)）
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晓楠