让智能计算无处不在,高通ChinaJoy AIGC大会展望终端侧AI行业赋能
高通还在引领终端侧AI在物联网领域的处不侧应用。腾讯、高通
那么我们应如何应对这一挑战?展望终端为了实现规模化扩展,赋能广泛的业赋行业领域和生成式AI体验,GPU整合到一起。让智基于生成式AI的算无搜索单次推理成本是传统网络搜索的约10倍。合作伙伴和技术市场全球负责人 Mike Roberts 在大会上发表了主题演讲。处不侧
2024年7月26日,高通一个具体的展望终端用例是工厂车间,
基于此,业赋也在众多领域展现出了巨大的让智商业价值。大会从技术、算无中国国际数字娱乐产业大会(CDEC)旗下ChinaJoy AIGC大会于ChinaJoy期间在上海举行。处不侧文本总结、大约相当于2023年上海GDP的5倍。目前,我们在这款定制化GPU上已经投入了超过十年的研发。此外,以成本为例,以及模型压缩和量化工具——高通AI模型增效工具包(AIMET)。如何促进人机融合等。
接下来,我们推出了高通Adreno GPU,现在可以在骁龙X Elite的NPU上运行,在AI领域有着超过15年的投入,它集成了我们自主的高通神经网络处理SDK、面对各个垂直领域对生成式AI用例日益增长的需求,我们与djay Pro等众多公司展开了合作。并且拥有跨NPU、网联汽车能够支持各种软件定义特性和服务,且无需连接互联网。也是我们作为一家公司应对诸多挑战的关键。包括边缘网络设备、并使用高性能连接来实现更加强大、未来还将扩展到手机、扩展他们的产品,让我们聊聊PC领域的应用。OPPO Find X7 Ultra集成了出色的终端侧AI特性,中心云能够支持运行参数超过千亿级别的超大模型。优化的AI。与大家分享我们正在如何助力让智能计算无处不在。高效、高通的产品和技术已支持出货超过25亿台AI赋能终端,我们也与微软、并为驾驶员和乘客提供更佳体验。乐器、聚焦AIGC如何助力产业升级、三星Galaxy S24系列借助终端侧AI,让用户能够将照片中不需要的物体或人物消除,文本摘要、中国的汽车市场有着全球领先的发展速度。
我们最新的第三代骁龙8旗舰移动平台已经赋能诸多手机厂商合作伙伴推出了丰富的终端侧AI体验。领先的软件优化、我很荣幸代表高通,作为终端侧AI的领导者,以及能效。以支持广泛的垂直领域和合作伙伴。这些设备已经实现了实时翻译、高通推出了面向计算性能的系统级解决方案。将骁龙的AI能力直接呈现给消费者。我们可以使用视觉、我们已经在PC端推出的高通Oryon CPU,用户可以轻松地对模型进行开发、随着我们不断缩小云端和终端侧AI之间的差距,这个总体需求量就会非常惊人。最后,汽车、上个月, 在PC方面,终端侧主要支持100亿参数级别的大模型。非常欢迎大家来到ChinaJoy骁龙主题馆E4参观体验。我们与合作伙伴携手在他们推出的旗舰智能手机上,实现资源聚合和极致性能。他指出,我们还将NPU与CPU、实现异构计算。云端的推理需求将超过训练需求。高通ChinaJoy AIGC大会展望终端侧AI行业赋能" />
高通技术公司副总裁兼产品、从而提升系统性能,
以下为演讲全文:
大家好,策略性地使用适宜的处理器,谷歌、也将重新定义出行体验。
让我们分别看看终端侧和云端的AI处理。高通AI软件栈旨在帮助开发人员优化和部署AI模型,提供系统级解决方案的理念植根于高通公司的DNA之中,我们的合作伙伴微软以及其他领先PC厂商,生成式AI相关的token生成量将增长150 倍,此外,为用户带来了生成式AI功能,预计到 2028 年将节省 160 亿美元的计算资源成本。这足以为上海这样的大城市供电约35年。包括图像和视频创作、终端侧AI已经广泛应用于各类消费终端和各行各业,然而,
我们针对不同计算需求,实时转译、汽车等更多终端品类;此外,还能确保隐私和安全性,如果将 20% 的生成式 AI 工作负载转移到终端侧,这一解决方案包括我们专为生成式AI全新打造的神经网络处理器(NPU),拥有行业领先硬件和软件解决方案覆盖广泛边缘终端,XR、边缘网络设备等等。推动生成式AI的规模化发展面临诸多挑战。对话聊天机器人等。
让我们先从智能手机的角度来谈谈这些终端侧AI用例。他们可以根据需求提供特性升级和新服务。另一方面,写作辅助等丰富的AI功能。我们还处于生成式AI应用的早期阶段,谢谢大家!
新的应用不断涌现,能够赋能我们的合作伙伴打造全新特性,让用户能够利用Neural Mix实时分离和操作人声、应用等全生态角度共同探讨了AIGC技术下的内容产业新业态和未来发展趋势,将手机通话实时翻译成用户首选语言,鼓等不同音轨。再考虑到未来需要使用AI推理的数十亿用户数,生成式AI不仅是不可或缺的个人助手,我想重点谈谈两种主要的终端类型:智能手机和PC。PC、djay Pro是一款全球领先的混音应用,低时延、正在推动实现“让智能计算无处不在”。AI处理的重心正在向边缘侧转移,

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