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從潮汐架構和安第斯大模型,看智能手機的未來演進

鮮棗課堂 ? 來源:鮮棗課堂 ? 2024-01-30 16:22 ? 次閱讀

好久沒聊手機了,今天聊聊手機。

最近這段時間,手機廠商紛紛發布了自家最新的旗艦系列。其中,有一些技術,蠻值得關注的。

大家都知道,手機行業是出了名的“內卷”,廠商之間的競爭非常激烈。但從本質來說,讓人眼前一亮的創新,其實是越來越少的。所以,很多網友調侃,現在的手機發布會,就像相機發布會,除了聊拍照,還是聊拍照。

說實話,手機技術經過多年的發展,已經非常成熟。想要有顛覆式的創新,確實會越來越難。

但大家如果細致觀察的話,會發現,手機已經進入了一個微創新時代。顛覆式創新也許不多,但廠商在性能提升和功能拓展方面,仍然是在不斷向前探索的。

前幾天,OPPO發布了自家的Find X7系列手機。我關注到它所提及的兩個技術,非常有代表性,那就是——潮汐架構和安第斯大模型。

我個人覺得,潮汐架構和安第斯大模型,隱約預示了智能手機未來發展的兩個重要趨勢。

什么趨勢呢?且聽我逐一解讀。

█ 潮汐架構

首先說說潮汐架構。

智能手機發展到今天,其實本質上就是一個用戶側(端側)算力及交互平臺。它集算力與通信能力于一體,搭配了攝像頭、觸摸屏、傳感器音頻等“插件”,讓用戶可以實現多種多樣的互聯網應用場景,包括社交、視頻、游戲等。

手機的算力,不僅直接影響到OS和App的運行速度,也關系到視頻、影像以及游戲等核心能力的體驗,是整個手機性能的基礎。手機算力又由什么決定呢?當然是手機SoC主芯片

這些年,手機的升級演進,一直都是圍繞SoC主芯片進行的。每當有新的芯片平臺發布,各大手機廠商都會及時跟進,推出一批新的旗艦型號。

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5G SoC芯片(MediaTek)

以前,手機廠商對于芯片,基本上就是拿來就用。就像發動機一樣,直接往車里塞,能跑就行。現在,隨著市場競爭的不斷加劇,為了更好地發揮芯片的能力,也為了讓用戶有明顯的體驗差異化提升,手機廠商們開始投入更多資源,對芯片進行適配、調優。

OPPO作為手機一線大廠,在芯片聯合研發方面很早就采取了行動,也積累了豐富的經驗。這次,他們一如既往地與MediaTek進行深度合作,成立聯合芯片技術實驗室,針對天璣9300移動平臺進行定制化設計。

而潮汐架構,就是深度聯合設計的最新成果之一。

想要解釋什么是潮汐架構,我們還是要從手機的核心原理說起。

手機,其實就是一臺微型計算機。它的SoC主芯片里面,包括CPUGPU等計算芯片。CPU和GPU的里面,又包括了運算單元和控制單元等。

手機和普通PC一樣,也是遵照著名的馮·諾依曼架構進行工作。這種架構,屬于存算分離。運算單元負責計算,存儲器負責存儲。計算時,需要先將數據從存儲器調用到運算單元,完成計算后,再送回存儲器。

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馮·諾依曼架構

隨著摩爾定律的發展,手機芯片的CPU和GPU都有了長足的進步,性能非常強勁。但是,存儲器的性能,卻始終沒有辦法跟上CPU和GPU的步伐。這是馮·諾依曼架構最主要的瓶頸。

性能越強的存儲技術,價格成本就越高。于是,就出現多級存儲架構。除了傳統ROM/RAM之外,又有了緩存。緩存,還分為L1/L2/L3三級。說白了,緩存就是運算單元和傳統存儲之間的一個過渡。它的性能很強,讀寫速率快,但是成本高,所以容量不大。

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多級存儲架構

一直以來,傳統手機廠商的技術區,是在Flash存儲和主存儲器(DDR或UFS層級)。而一級緩存到系統緩存這幾個層級,是芯片公司的技術區,存在難以逾越的技術壁壘。

OPPO提出的潮汐架構,打破了這個壁壘,往前又邁了一大步,直接參與到SoC的SLC(系統級緩存)設計之中。CPU核之間的共用數據緩存,以及CPU與異構核(例如GPU)之間的緩存,都可以被OPPO定制化設計。

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OPPO可以根據應用側的需求,合理規劃CPU、GPU等運算單元對SLC緩存的使用量和利用方式,從而最大程度地發揮硬件資源的性能,實現極致的軟硬件協同。

舉個例子,如果我們把CPU、GPU看作是“算力大腦”,那么,SLC就是給大腦輸送數據的“高速公路”。

傳統方案里,芯片廠商無法確定各個運算單元的數據量比例。于是,只能采用固定分配方案。當手機使用不同的應用時,就會出現“部分公路擁塞、部分公路空閑”的情況。

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有了潮汐架構,OPPO可以根據應用場景的不同,靈活調整SLC緩存的配比,實現車道的合理優化,進而讓CPU和GPU發揮最強性能。

比如,在運行大型手游時,圖像渲染的工作會更多。這時,可以給GPU分配更多的系統緩存,從而降低對DDR和UFS的讀寫頻率。應用運行速度能夠得到明顯提升,計算鏈路整體能效也有明顯改善。

經過測算,潮汐架構SLC技術可以為Find X7帶來4%的通用能效提升,以及2.38~7.79%的專享應用場景能效提升。整體的平均能效提升,約為8%。這是非常了不起的成就。

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Find X7發售后,我第一時間下單了一臺。

經過多日的實際使用,我明顯能夠感受到系統在應用啟動、加載和切換時,響應速度更快、更流暢。

天璣9300是全大核架構(4超大核+4大核),性能本來就很強。潮汐架構的加持,讓手機的性能如虎添翼,有比其它旗艦更出色的體驗。

長期以來,安卓機在啟動性能一致性上都不如蘋果手機。這次,Find X7徹底打破了這一魔咒。它始終可以保持極高的流暢度,即使后臺有多個App運行,也能夠極速啟動新App,啟動速度穩如直線。這就是得益于芯片強勁的性能,以及潮汐架構的深度優化加持。

潮汐架構也幫助提升了Find X7的續航。根據實測數據,基于潮汐架構以及一系列新技術,Find X7的續航比Find X6標準版提升了20%。

最近幾年,手機廠商在芯片聯合調校上的投入,變得越來越大。參與的深度,也越來越深。

廠商們都意識到,在芯片平臺既有性能的基礎上,進行深入挖潛,是實現差異化競爭的有力手段。在OPPO的引領下,相信會有更多的廠商走上“聯合調校”這條路。相關的技術創新,也會越來越多地出現在我們面前。

█ 安第斯大模型

潮汐架構是算力底層技術。接下來,我們看看算力最有潛力的應用——大模型。

剛剛過去的2023年,被公認為是大模型年。以ChatGPT為代表的AIGC大模型,火遍全球,成為最引人注目的科技熱點。

手機終端作為普通用戶最常用的數碼設備,在擁抱大模型上也不甘落后。2023年下半年開始,陸續有手機型號開始引入大模型,并推出一些AIGC應用。

OPPO Find X7系列所采用的安第斯大模型(AndesGPT),是他們自研的最新技術成果,是行業首個端側部署70 億參數大模型。

這個大模型具備對話增強、個性專屬、端云協同三大尖刀能力,從基礎能力到應用落地,都相比競爭對手有更多的看點。

從參數規模上來看,安第斯大模型一共有3個版本:

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Tiny版本,擁有至多70億參數,可以直接部署在Find X7這樣的終端上,特點是輕量高效,支持離線運行,且隱私數據隔離。

Turbo版本,700億參數,可以部署在安第斯智能云,支持快速響應,體驗更加均衡,也能夠適配多個場景。

Titan版本,參數最多,可以達到1800億,同樣可以部署在云端。龐大的參數規模,使其完全可以勝任深度推理工作以及高度復雜任務,效果最優。

手機本地部署模型不能支持更大的參數,因為參數越多,對內存的占用就越大。

本地模型70億參數,搭配云端更大的模型,通過加密通信,可以實現端云協同,靈活支撐多樣化的AI應用。

OPPO在人工智能領域起步較早。2018年,他們就成立了人工智能團隊。2020年,他們將語音、建議、指令、識屏等能力進行整合,推出了對話式人工智能助手——小布助手。次年,就實現了上億月活。

大模型崛起后,OPPO基于自己多年的技術沉淀和數據積累,很快跟進,并推出了安第斯大模型。2023年9月,安第斯大模型小試牛刀,在SuperCLUE能力排行榜知識與百科評比中,獲得98.33的高分,僅次于GPT4,位列國內模型第一。

大模型的參數規模是基礎,關鍵還是要看應用落地。

在Find X7發布會上,OPPO提到了智能摘要、AIGC消除、閃速摳圖等應用。我試用了一下,效果確實不錯,響應速度很快,處理的質量也很高,確實達到了真正的智能水平。

前面我說過,手機是一個交互工具。在數字時代,人與數字世界之間最主要的溝通渠道,就是手機。很多的應用,都是通過手機實現的。所以,AI與手機的結合,充滿了無限的想象空間。

大模型在手機落地,其實會分為多個階段。

首先,最淺的階段,是像ChatGPT一樣,通過與App之間的SDK接口,進行調用。這種能力調用比較生硬,玩法也很有限。

再深一點,是手機本地部署外部大模型。融合度雖然有提升,但畢竟是非自研大模型,簡單的植入,無法和廠商自有的獨立硬件體系相結合,也很難發揮處理器的推理性能。

更深一點,就是像OPPO這樣,搞自研大模型。自研大模型徹底突破了底層API和功能限制,與硬件體系結合更加緊密,開發自由度也更高,研發進度也不受外部限制。

這種方式,在落地玩法上,也更具靈活性。它屬于系統級的融合,在系統生態底層進行大模型能力擴展,可以實現原生AI能力。

換言之,OPPO的安第斯自研大模型,是可以對操作系統、所有原生App,以及所有硬件進行AI賦能的。在拍照、音視頻錄制、知識整理、交互增強等方面,大模型都可以提供輔助,成為真正的智能管家。用戶的工作效率和生活品質可以大幅提升,相互之間的溝通樂趣也無限增加。

█ 最后的話

很多人都說,未來的手機之爭,就是智能算力之爭。誰家的終端AI算力強、算法好,誰就掌握了主動權。

我非常認同這一點。潮汐架構和安第斯大模型所代表的趨勢,分別是:

1、手機廠商在芯片聯合調校上,將會投入更多資源。相比自研芯片,聯合調校更有可行性,能夠發揮手機廠商和芯片廠商各自的優勢。

2、手機在應用側,將會持續加大與AI的融合。手機的端側AI能力,很可能會重塑現在所有的App應用,讓手機變成真正的“智能手機”。

面向2024,希望手機技術的微創新,能從量變走向質變,帶來更多的驚喜。

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