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英特爾Ultra筆記本NPU能力體驗:AI趨勢無法阻擋

WBOY
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2023-12-20 09:17:131713瀏覽

未來的工作目標可能是部署一個既能配音,又能陪聊,還能幫你畫畫的AI小助手。然而,每當使用AI應用(如AI摳圖、AI背景替換)時,我們似乎很容易遇到筆記型電腦的「瓶頸」問題:不僅會開始卡頓,還會發出響聲,甚至續航時間也會大幅縮短

英特爾Ultra筆記本NPU能力體驗:AI趨勢無法阻擋

因此,英特爾在今年中宣布了AI PC計劃,並在年底迅速推出了Meteor Lake架構的酷睿Ultra處理器,被視為史上最大的一代處理器升級。具體特點如下:

1. 英特爾採用了4過程工藝,以提升性能和能源效率超過20%

全新的三級核心架構,配備了AI運算單元NPU

整合式顯示卡效能提高了一倍

其中,最令人矚目的是那顆新加入的「NPU」(神經網路處理器)

我們可以將其比喻為理器內的AI小助手,它的存在就是為了提升使用者的AI應用體驗

在發表會上,Intel介紹了Ultra處理器的NPU,該處理器適用於持續的人工智慧和分擔人工智慧負載

英特爾Ultra筆記本NPU能力體驗:AI趨勢無法阻擋

可以想像,擁有NPU的人工智慧電腦將會在以下方面提升使用者體驗:

1. 更快的語音辨識與語音助理反應速度

#2. 更流暢的人臉辨識與解鎖

#3. 提高影像辨識與處理效率

4. 提供了更聰明的背景美化和視訊效果

甚至可以讓大型AI模型流暢運行

最近,我們收到了一台華碩靈耀142024輕薄本,它搭載了Meteor Lake架構的酷睿Ultra 155H處理器。我們立即進行了AI性能和應用測試

英特爾Ultra筆記本NPU能力體驗:AI趨勢無法阻擋

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在使用UL Procyon AI Inference Benchmark進行推理表現基準測試時,發現Meteor Lake的AI推理能力表現最佳的是Arc iGPU(核芯顯示卡),其次是NPU,最差的是CPU。此基準測試涵蓋了MobileNetV3、InceptionV4、YOLOV3、DeepLabV3、Real-ESRGAN和ResNet50等多種神經網路模型

透過偵測整機功耗發現,NPU的AI運算效能遠高於CPU,而且高於GPU(Intel曾表示,NPU整體能耗比相比最多可以提升8倍之多)

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這顯示NPU非常適合筆記型電腦這樣對能源效率要求極高的行動設備,可以用來處理持續性的低運算量的人工智慧應用,以降低整機功耗並提高續航時間

當我們的筆記型電腦配備了神經處理單元(NPU)之後,可能會有兩個顯而易見的感受:

1. 使用能進行AI運算的程式時,續航力不容易「崩」了-NPU的AI運算能效比更高。

2. AI應用支援AI運算的流暢度得到了提升-NPU能夠減輕CPU和GPU的運算壓力,充分發揮其效能

然而,由於在產品測試階段時需要保密,我尚未能成功測試該產品的實際應用。目前市面上大部分的應用程式(包括Team、剪映、SD、LLM等)尚未支援NPU硬體加速,仍主要依賴CPU和GPU運算

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Teams視訊會議中使用虛擬背景時,仍依賴CPU和GPU加速,而未啟用NPU

隨著NPU處理器的普及,我們可以預見大多數AI應用將會迅速適配,進而進一步提升整機能效。然而,目前只能說“未來可期”,我們還無法確定實際適配結果如何

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概括而言:

NPU在原理上比通用的CPU或GPU更適合有效率地並行完成低精度運算。此外,NPU在儲存方面具有高頻寬和高容量的特點,資料吞吐量大且響應延遲低。因此,NPU對於提升AI應用效率有正面的作用

NPU就像一個效率超高的AI運算專家,不僅可以讓你的筆記型電腦續航更持久,還可以流暢運行各種酷炫的AI應用,例如虛擬背景和即時美顏。這正是NPU在個人電腦設備中發揮的最顯著作用

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具有NPU計算單元的PC設備理論上將具備更強大的人工智慧運算能力,能夠高效處理複雜的人工智慧模型,實現快速的運算和回饋

在Ultra發表會上,Intel曾表示,Ultra處理器已經具備了能夠運行200億參數的AI大模型的能力,並親自展示了本地大語言模型和文生圖等AI應用

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目前來說,本地AI產生的結果在準確度、複雜度等方面還無法與雲端生成式AI應用的更大參數量相媲美

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展望未來,我相信隨著越來越多的AI應用對NPU的支持,筆記本的續航力和性能將會有明顯的提升(前提是你經常使用此類AI運算的應用)

隨著NPU單元算力的提升和PC設備儲存能力的增強,未來有可能在個人電腦上實現一個功能強大的本地AI大模型,擁有千億參數量級,可以達到與雲端AI相媲美的智慧寫作或生成圖像的功能。這並非是一個遙不可及的目標

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最終,我們將繼續關注官網在NPU加速應用方面的落地情況,並將進一步評估酷睿Ultra處理器產品在AI性能和功耗表現等方面的詳細測評。請持續關注PConline的最新內容

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