集微网对话AMD Lisa Su 博士:AI PC的价值到底在哪?

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当前,生成式AI的浪潮正在为PC行业的发展注入创新和变革的动力。

3月21日,AMD在京举办AI PC创新峰会,携手产业链合作伙伴,展示了其在中国AI PC生态系统中的发展势头。AMD董事会主席及首席执行官Lisa Su 博士同众多AMD高管出席,这也是时隔多年Lisa Su博士再次访华并公开在媒体面前亮相。

今年是Lisa Su博士掌舵AMD的第10个年头,AI在为AMD开启广阔成长空间的同时,中国市场的重要性也愈发凸显。

峰会期间,Lisa Su博士接受了集微网采访,就AI PC所带来的价值,生态如何构建,AMD的核心竞争力等话题进行了深入交流。

Lisa Su博士相信,AI PC的出现会引发PC市场的增长。

笔者认为,AI PC将带来显著的体验变革,推动PC市场的增长,依托于AMD在AI PC领域强大的路线图,以及在产品组合方面的基础优势,将同行业伙伴一起,引领AI PC的创新,为中国以及全球消费者带来AI PC的全新体验。

AI PC不是噱头

今年以来,AI PC的行业热度不断走高,2024年也被视为AI PC的元年。无论是传统的PC产业链,包括AMD、英特尔等芯片厂商,以及联想、华硕等PC厂商,还是手机产业链如高通、荣耀等厂商,都在AI PC领域加快布局。根据行业研究机构Canalys的预测,今年AI PC的市场渗透率将达到20%,到2027年,市场中60%的PC将具有AI能力。

但行业中似乎也存在另一种声音,认为AI PC只是“虚火”和厂商营销出的概念,特别是在发展初期,所带来的价值还非常有限。

Lisa Su博士对此并不认同。她表示,“我们都在寻找能够推动PC更新换代进入新周期的‘杀手级应用’,我真的相信AI将成为那个引发PC市场增长的能力。我并不认为(AI)已经过热。我认为目前还是适宜的热度,因为大家都看到了AI技术如此强大,因此希望尽快上手使用。我认为大家都在尝试。我们在学习,并且更善于在未来的应用中使用AI。”

“目前,AI确实还处在比较早期的阶段。2024年是非常重要的一年。我们将看到首批AI PC面世,但是大部分的AI PC还将是位于PC系统中更高端的定位。随着时间的推移,我们期待看到AI PC出现在每个价位段。未来几年,在硬件方面会有许多发展。而对于软件方面,我们也已经看到有很多应用落地。实际上,如果你之前去参观了demo区域,会看到有许多ISV展示了他们独特的应用,涉及内容创作、游戏开发和游戏教练应用——这些都是AI PC非常有意思的一些应用。未来几个月内,大家还会看到更多层出不穷的应用。” Lisa Su博士告诉集微网。

实际上,此次AMD AI PC创新峰会的举办,也展示了当下AI PC发展的创新应用和蓬勃发展的势头。在峰会的demo区,记者看到很多ISV基于AMD的软硬件AI能力开发的特色应用,包括内容创作、游戏开发等。峰会上,AMD也展示了文生图、实时绘画、代码生成以及聊天机器人等应用案例。目前,端侧AI已经能够实现对百亿大语言模型的支持,并正在向支持多模态大模型方向演进。

在Lisa Su博士看来,AI PC最让人振奋的应用场景包括协作、通讯、生产力和内容创作等,如果在云端环境下去使用大语言模型,实际上可能会感觉到有一些延迟,而如果是在PC端本地调用且有足够的算力的话,则速度可以非常快,也可以非常私密。如果需要,对于实现最大型的语言能力,还是需要去云端使用。但是,对于使用大多数的本地训练、本地推理,都可以在PC端实现。

后疫情时代,全球PC市场的出货已经经历数个季度的连降,而AI PC的出现,将为PC行业注入新的增长动力。

“我预计在2024年看到一定程度的增长。对于AI PC这个品类而言,我们应当会在未来几年看到增长。而且我认为AI PC的根本能力会促使消费者去换新自己的PC。我之前提到已经有一些关键的应用,围绕改善协作体验,还有提升本地的生产力体验等。我相信所有这些能够以本地模式运行的新模型,一定可以给用户带来更好的体验。” Lisa Su博士说。

打造独特竞争优势

一个强大硬件组成的AI引擎系统对于AI PC至关重要,也是区别于传统PC的重要标志。

去年,AMD在发布的锐龙7040(代号“Phoenix”)系列移动处理器中,将支持本地AI硬件加速的Ryzen AI引擎首次带到了X86平台,标志着锐龙笔记本率先进入AI时代。此后,在锐龙8040(代号“Hawk Point”)系列的移动处理器中,NPU的AI算力进一步有了大幅提升,使得锐龙8040移动处理器的整体AI算力高达39TOPS,显著提升在处理AI工作负载方面的能力。而在锐龙8000G系列中,AMD又首次将NPU带到台式机处理器中,体现出在AI PC领域强大的创新和行业领导力。

在Lisa Su博士看来,AI PC或AMD提出的Ryzen AI实际上是CPU、GPU和NPU的结合,尤其当考虑到其中的一些模型,它们可在CPU、GPU和NPU任何一个上面运行。但是,对于AI PC而言,AMD希望优化AI算力的TOPS(处理器运算能力单位)。因此,AMD通常会给出一个TOPS的数字。AMD的Hawk Point处理器就能提供高达39 TOPS的总算力性能,包括了所有的引擎。

“随着时间的推移,你会看到每一代的NPU都会越来越强大。NPU如此重要的原因在于我们希望在PC端大量使用AI,但同时我们也希望获得良好的电池续航。因此,NPU能够高效地运行AI操作的每瓦TOPS是非常重要的指标。” Lisa Su博士说。

目前,联想、华硕等品牌推出的搭载AMD锐龙8040系列处理器的AI PC产品已陆续上市。而下一代锐龙系列(代号“Strix Point”)将于今年发布,CPU(Zen5架构)、GPU(RDNA3+架构)和NPU(XDNA2)都将实现全新升级,进一步增强NPU的AI算力和整体算力。

率先引领AI PC行业的发展浪潮,体现出AMD在该领域的独特优势。针对生成式AI大模型时代,将会出现众多的场景和应用,需要实现对不同层级、不同场景、不同应用所需要的AI能力的全面支持。作为芯片厂商而言,需要对硬件深刻理解的基础上,在芯片设计过程中充分考虑到应用场景所需要的不同计算单元的各自特点,方能打造出高性能,低功耗的系统性解决方案。

“我认为最重要的能力就是用正确的引擎运行正确的应用。AI不仅存在于云端,云端固然重要,但也存在于边缘和客户端。因此,就我们的产品组合而言,我们拥有适用于所有这些领域的适配的引擎,我认为这是AMD的根本优势所在。展望未来,我们期望在云端和客户端之间会有更多的互动。如果能够在所有类型的设备上都提供引擎,那我们将能够给用户带来更优化的体验。” Lisa Su博士说。

笔者看到,AMD实现了广泛的跨层级的AI部署。

因此,无论是运行云端,边缘与本地的AI应用,AMD都有合适的AI引擎去支持,且都保持了强大演进路线图,这种强大而丰富的产品组合成为AMD在AI PC领域的核心竞争力。

开放生态至关重要

除了能够支持广泛多样训练和推理的计算引擎组合硬件层面,开放和成熟的软件功能、深度合作创新的AI生态系统,也是能够提供领先的AI解决方案的芯片厂商的必要条件,也是能够加速AI PC规模普及的重要基础。

此次峰会上,AMD邀请到包括软件、硬件和平台公司在内的100多家合作伙伴,展现出基于Ryzen AI 引擎的强大生态。

近年来,AI生态的开源和闭源之争一直是行业热议的话题。英伟达近期也表示或禁止其他竞争对手在其他平台上通过翻译层运行基于CUDA。那么,究竟什么样的生态有利于AI行业的发展?

“我们坚信,随着时间的推移,整个生态系统应该会变得更加开放。因此,无论是CPU、GPU还是NPU,软件生态系统都是非常重要的。我们正在与合作伙伴一起努力创建一套生态系统。在这个生态系统中,应用开发人员可以在更高层次编写程序,而我们可以在AMD的任何引擎中使用这些程序。” Lisa Su博士对于AMD的AI生态系统建设充满信心。

Lisa Su博士强调,AMD对ROCm生态能力做了大量投入,也取得了长足的进步。AI开发人员实际上并不常在较底层软件上编写,他们更愿意用更高层的软件编写,比如说PyTorch、TensorFlow这类框架。AMD在这些部分投入了大量的精力,王启尚(AMD高级副总裁、GPU技术与工程研发)也给大家做了一些介绍,以确保我们的库和我们整体的能力能够使开发者在使用我们的ROCm软件栈时获得非常非常好的性能。

的确,当前大型闭源模型正以超过摩尔定律的速度呈指数级成长,也受到很多关注。但较小的开源模型同样有效,特别是针对边缘和终端任务而言。比如Llama7B模型,在简单问答、总结和翻译任务中,其实可以表现得非常出色,从而能够显著降低成本,且更加节能,终端运行这些较小模型时,会提供更好的隐私和安全性,此外,开源模型还能通过更广泛的开发者社区的参与,来实现更多创新。

在Lisa Su博士看来,AI PC的生态系统跟传统的PC生态相比会有更多不同的变化,主要因为传统的PC生态系统已经运行了多年,所以已经相当成熟,而AI PC的生态系统才刚刚起步。

“每个月我们都可以看到AI PC的应用和用户数量在快速增加。我认为会有很多不同类型的应用出现。我认为你会在各行各业看到同样的情况。不管是金融行业、生产力应用、内容创作还是游戏,生态中会出现许多新的不同的用例。我们今天大会的目的,一个主要的原因就是将生态合作伙伴汇集在一起,以便你们能在一处看到全貌。同时,我们定下的目标是到今年年底前要有超过150家的ISV使用Ryzen AI的技术。我相信我们实际上是会超过这一目标的,因为在中国和在国外有如此多的新公司带着新应用在不断涌现。” Lisa Su博士说。

责编: 陈炳欣
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