“AI PC”的未来在旧电脑而非新处理器上展望
golang学习网今天将给大家带来《“AI PC”的未来在旧电脑而非新处理器上展望》,感兴趣的朋友请继续看下去吧!以下内容将会涉及到等等知识点,如果你是正在学习科技周边或者已经是大佬级别了,都非常欢迎也希望大家都能给我建议评论哈~希望能帮助到大家!
如果你关注了最近的PC市场,可能会注意到一些集成了专用NPU组件的“AI处理器”以及搭载它们的“AI PC”成为了市场的焦点。
平心而论,这些所谓“AI PC”最为突出的特点,在于它们普遍出厂就搭载了AI相关的软件和服务,能够实现许多基于本地硬件加速的AI功能,其中包括但不限于AI语音对话、AI抠图、AI视频增强、AI绘画、AI文章总结等等。
从普通消费者的角度来看,对于"AI PC"的功能,自然会觉得很新奇、有趣。因此,整个产业链对于这一概念也抱有希望。人们期望"AI PC"不仅能带动新产品的销量,还能推动人工智能相关技术在个人电脑领域的广泛应用。
然而,“推广PC领域AI技术运用”这种重责大任,仅凭当前的这些“AI PC”能做得到吗?至少在我们三易生活看来,是存在一些难度的。
为什么这么说?首先,“使用AI技术的应用程序”在PC上出现的时间,要远早于“AI PC”这个概念。换句话说,现在那些所谓的“AI PC”产品,并不是最早的、能跑AI代码的电脑。
例如大家熟悉的AI绘图程序、或是Photoshop里的各种AI处理滤镜功能,再或者游戏直播软件里的AI麦克风降噪和AI绿幕(人像抠图)功能,它们就都是基于AI代码来实现的。这些代码要么是使用CPU的DLBoost指令集、AVX512指令集来运行,要么则是基于NVIDIA显卡的Tensor Core核心,或者是基于AMD显卡的GPGPU通用计算能力来实现。
也就是说,在集成了NPU的AI处理器诞生之前很多年,过去的老电脑实际上已经具备了可以加速AI程序的硬件。而且一些开发者和用户也已经习惯了这些老硬件的AI环境,因此对于现在的AI PC并不一定会有很强的需求。
从另一个角度来看,将最新的、现代化的AI PC与那些能够运行AI程序的老式电脑进行对比,我们可能会发现新硬件甚至未必具有很大的优势。
举一个最简单的例子,在关键的AI算力方面,最新一代的Intel Core Ultra处理器全系均具备10TOPs的集成NPU,而与之竞争的AMD Ryzen 8000系列移动APU,集成的NPU算力则是16TOPs。
相比之下,发布于2019年、定位并不高的RTX2060移动版显卡,它的集成AI单元(Tensor Core)算力就已经可以达到36.9TOPs,而目前主流的RTX4060Ti 16GB版桌面版显卡,AI算力则高达353TOPs。而受到部分狂热发烧友追捧、被认为是“4090完全体”的RTX6000Ada工作站显卡,AI算力更是达到了恐怖的1457TOPs。
这是什么概念呢?简单来说,就是哪怕是最新“AI PC”的所谓NPU在老显卡面前,AI性能也不过只有后者的几分之一。
有的朋友可能会说,如今CPU中集成的NPU和显卡相比有着功耗上的巨大优势。的确,不能否认NPU的能效比确实相比GPU要高出数倍之多,但在双方巨大的性能差距面前,这点能效比优势顶多也就只能在轻薄型笔记本电脑上,可能才有那么点实用价值罢了。但问题在于,轻薄型笔记本电脑能够代表整个PC行业吗,它们可以算是“绝对主流的产品形态”吗?显然答案是要打个问号的。
正因如此,在我们三易生活看来,如果现在PC行业真的想要推广“AI PC”这个概念,或者说想要让AI驱动的应用程序生态在PC上得到良好发展,那么只盯着最新一批的处理器,只针对它们所配备的、孱弱的NPU去鼓励适配,其实是不太够的。真正要解决问题,还是得解放大量老款CPU、显卡的“存量算力”,让它们都能去跑AI代码、都能用上AI助手、AI绘图、AI写作等功能。
只有这样,“AI”之于PC才可能会真正变成一个全新技术的体验革命,而不仅仅只是为了卖新的硬件、为了给实际性能不一定占优的新电脑做宣传,而刻意营造出的噱头。
【本文图片部分来自网络】
到这里,我们也就讲完了《“AI PC”的未来在旧电脑而非新处理器上展望》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!

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