英特爾高宇：英特爾助力AI端側運行，擁抱AIGC時(shí)代！

很多人都在歡呼AI時(shí)代的到來(lái)，但其實(shí)AI這個(gè)概念早在20世紀50年代就誕生了，而且一直都在高速發(fā)展和演化，并不是什么新鮮事物。

只不過(guò)，幾十年來(lái)，AI一直都基本停留在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域或者特定行業(yè)，距離普通用戶(hù)比較遙遠，一般人很難真切感受到AI的力量。

ChatGPT最大的功勞，恰恰是將AI——確切地說(shuō)是生成式 AI(AIGC)——帶到了普通人的生活中。

有了ChatGPT和類(lèi)似的應用，任何人只需一部普通的電腦或者手機，就能感受到AI給我們工作生活、娛樂(lè )休閑所帶來(lái)的種種便利——一問(wèn)一答就能獲得自己想要的問(wèn)題答案、幾分鐘就能完成一份漂亮的PPT……

另一方面，雖然這個(gè)時(shí)候幾乎人人都在談?wù)揂I，從跨國大企業(yè)到初創(chuàng )小公司似乎一夜之間都在完全圍著(zhù)AI做事，但是正如巴菲特的那句名言：“只有退潮了，才知道誰(shuí)在裸泳?！币仓挥薪?jīng)歷最初的喧囂，才能看出誰(shuí)才是認真做AI，誰(shuí)才真正有實(shí)力做好AI。

近日，Intel舉辦了一場(chǎng)年度技術(shù)創(chuàng )新大會(huì )，AI自然是關(guān)鍵詞中的關(guān)鍵詞，“AI Everywhere”不僅體現在整個(gè)大會(huì )上，也體現在Intel的全線(xiàn)產(chǎn)品和解決方案中，這個(gè)話(huà)題我們之前也從不同角度探討過(guò)很多次。

當然，作為軟硬件實(shí)力都在這個(gè)星球上屬于頂級行列的Intel，自然也是最有資格談?wù)揂I的巨頭之一。

正如剛才所說(shuō)，AI無(wú)處不在，從產(chǎn)品到技術(shù)再到應用都有截然不同的豐富場(chǎng)景，普通用戶(hù)能夠最直接感受到的當屬AIGC，包括文生文、文生圖、圖生圖、文生視頻、圖生視頻等等。

而要想實(shí)現足夠實(shí)用的AIGC，從算力強大的硬件到參數豐富的大模型，從精確合理的算法到高效便捷的應用，缺一不可。

我們知道，在過(guò)去，AIGC更多在云側服務(wù)器上，雖然性能、模型、算法都不是問(wèn)題，但一則需要大量的資金投入，二則存在延遲、隱私等方面的不足。

因此，AIGC正越來(lái)越多地下沉到終端側，讓普通的PC電腦、智能手機也能跑AIGC，甚至可以離線(xiàn)執行。

Intel中國技術(shù)部總經(jīng)理高宇先生在接受采訪(fǎng)時(shí)就表示，關(guān)于終端側運行AIGC的研究已經(jīng)取得了豐碩的成果，比如最新的13代酷睿電腦，經(jīng)國有化已經(jīng)可以流暢運行70億到180億參數的大模型，尤其是70億到130億參數的運行效果相當好。

當然這些現在還處于起步階段，目前的優(yōu)化主要針對CPU處理器，下一步會(huì )充分發(fā)揮GPU核顯的性能潛力，而代號Meteor Lake的下一代酷睿Ultra除了有更強的CPU、GPU算力，還會(huì )首次集成NPU單元，一個(gè)專(zhuān)用的AI加速器，峰值算力超過(guò)11TOPS，三者結合可以達到更好的效果。

對于PC端側運行AIGC應用的具體落地實(shí)現，高宇舉了個(gè)例子，Intel正在打造的一個(gè)開(kāi)源框架BigDL-LLM，專(zhuān)門(mén)針對Intel硬件的低比特量化設計，支持INT3、INT4、INT5、INT8等各種低比特數據精度，性能更好，內存占用更少。

基于這個(gè)框架，使用i9-12900K處理器，只開(kāi)啟4個(gè)核心來(lái)運行ChatGLM2 60億參數模型，生成效果就是相當迅速的，而打開(kāi)全部8個(gè)P核、8個(gè)E核，效果更是堪稱(chēng)飛快，輸出性能達到了每個(gè)Token 47毫秒左右，已經(jīng)不弱于很多云側計算。

之所以對比兩種情況，因為有時(shí)候需要將全部算力投入AI模型的運算，而有時(shí)候可能還得兼顧其他任務(wù)。

可以看出，無(wú)論哪種情況，Intel PC側都已經(jīng)可以很好地完成相應的AI工作，提供令人滿(mǎn)意的算力和效率。

此外，在LLaMA2 130億參數大語(yǔ)言模型、StarCoder 155億參數代碼大模型上，Intel酷睿處理器也都能獲得良好的運行速度。

換到Arc GPU顯卡上，Intel硬件跑端側AI同樣神速，甚至更快，無(wú)論是ChatGLM2 60億參數，還是LLaMA2 130億參數、StarCoder 155億參數，都是如此，ChatGLM2模型中甚至可以縮短到20毫秒以下。

當然，以上說(shuō)的大模型可能距離普通人還有些遠，而任何一項技術(shù)要想大范圍普及，關(guān)鍵還是顛覆用戶(hù)的切身工作、生活、娛樂(lè )體驗，AI當然也不例外。

在高宇看來(lái)，基于以上大模型，AI在端側的典型應用還是相當豐富的，而且會(huì )越來(lái)越多，有時(shí)候效果會(huì )更勝于運行在云側。

比如超級個(gè)人助手，通過(guò)低比特量化，在PC側可以獲得更好的效果。

比如文檔處理，包括中心思想提煉、語(yǔ)法錯誤糾正等等，PC側不僅可以很好地運行，還有利于保護個(gè)人隱私和數據安全。

再比如如今大火的Stable Diffusion和衍生模型的文生圖、文生視頻應用，PC側的算力也是足夠的。

使用Arc A730M這樣的筆記本獨立顯卡，就可以在幾秒鐘內完成高質(zhì)量的文生圖、圖生圖、圖像風(fēng)格轉換等，從而極大地節省工作量，將更多精力放在創(chuàng )意上。

這足以證明，一臺普通的筆記本在端側運行大模型，使用普通獨顯甚至集顯，依然可以獲得足夠快的響應速度和良好的體驗，當然這也得益于Intel的專(zhuān)項優(yōu)化。

當然，歸根到底，AIGC應用在PC端側的普及，離不開(kāi)足夠多、足夠好用的生態(tài)軟件。

這樣的軟件，一方面可以來(lái)自各種商業(yè)軟件，他們本身就可以集成中小尺寸大語(yǔ)言模型，提供各種AIGC內容，一些創(chuàng )作軟件甚至可以集成Stable Diffusion。

另一方面可以來(lái)自各家PC OEM品牌廠(chǎng)商，在自己的電腦中集成專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)、優(yōu)化的AIGC軟件，預裝提供給用戶(hù)，讓AIGC真正可用。

當然，端側運行AIGC也不是萬(wàn)能的，一是算力不像云端那么強大，二是內存有限。

目前主流內存容量還是16GB，哪怕明后年普及32GB，可以承受的模型參數量也是有限的(130億以下)，這就需要進(jìn)行低比特處理，比如FP16轉成INT4，還好在大語(yǔ)言模型中的問(wèn)題回答質(zhì)量只會(huì )有個(gè)位數的稍許下降，而在Diffusion模型中參數又不是很大，可以繼續跑FP16精度。

事實(shí)上，AI研究雖然已經(jīng)取得相當豐富的成果，未來(lái)必然影響每個(gè)行業(yè)、每個(gè)人，但AI依然處在早期階段，廣泛的AI工作負載涉及到不同的模型規模、模型類(lèi)型、整體基礎架構的復雜性，還要面臨云側、端側、混合等不同環(huán)境的適應性，這些都要持續探索和優(yōu)化。

相信隨著(zhù)像Intel這樣有實(shí)力的大企業(yè)不但在A(yíng)I應用上取得突破，尤其是將越來(lái)越多的AIGC應用帶到端側，讓越來(lái)越多的人感受到AI的魅力，它必然會(huì )更加廣泛、細致地深入我們的工作和生活，成為人們日常不可或缺的一部分，甚至在不知不覺(jué)中享受AI帶來(lái)的便利。

這，才是技術(shù)造福人類(lèi)的本源。