高通究竟用了什么神秘材料打造让AI开发者心跳加速的芯片

高通的新举措：让AI开发者兴奋的“一次开发，随处运行”解决方案

在智能手机、物联网、汽车、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)以及移动PC等多个领域，AI技术正在逐步渗透并改变我们的生活。然而，尽管AI已经在这些设备中得到了普及，但其体验仍然不够完善，而功能也还远未达到我们期望中的水平。要实现一个优秀的AI体验和产品，我们需要从硬件到软件，再到整个系统进行深度融合。

对于那些有能力和经验的AI开发者来说，将一个应用程序迁移到不同的产品上总是一个复杂且耗时的过程，这也是阻碍了AI更广泛使用和进一步创新的一大障碍。为了解决这一问题，各大芯片公司都在努力寻找创新的方法之一是提供统一的开发平台，以便让一次开发能够跨越多个不同类型的设备。

高通科技公司近日宣布推出了他们最新的解决方案——高通AI软件栈（Qualcomm AI Stack）。这套软件包括硬件、软件以及工具，让OEM厂商或是开发者可以通过一次性的工作来应用于智能手机、物联网设备、大型机器人、小型无人机等多种场景。这套完整而统一的人工智能解决方案被称为“一次开发，随处运行”，足以激发任何对未来发展充满热情的人士。

然而，要实现这一目标并不容易。在不同的应用场景下，对功耗需求、模型类型以及部署方式有着根本上的差异。不仅如此，每个业务领域对于准确性、功耗以及响应时间等方面也有着不同的平衡要求，比如XR应用所需的手势追踪与汽车领域所需激光雷达模型完全不同，它们对于精确度要求也截然相反。

为了克服这些挑战，高通最终推出了一个全面的、高效能的人工智能软硬件组合，从底层硬件联合上层软件和工具优化，使得同样的编程代码能够在各种不同硬件平台上有效运行。这项工作涉及支持多种操作系统，如Android, Windows, Linux，以及面向联网车辆用的QNX；系统软件层面则需要支持完整接口加速器驱动仿真支持；至于库与服务层，则包含数学库编译器虚拟平台分析器调试器编程语言核心库，并且必须适用于广泛使用但又独立存在于各自生态体系中的神经网络处理SDK ONNX runtimes TF Lite Micro Direct ML。此外，还要提供神经网络架构搜索(NAS)工具包以辅助快速设计最佳性能模型。

此外，不可忽视的是，在这个过程中，还有一系列额外挑战，比如如何确保所有相关组成部分之间协作顺畅地运转，以最大限度地利用每块芯片带来的潜力。此外，由于该技术栈旨在使任何一个人工智能特性都能轻易地被其他终端部署，因此它依赖于众多关键元素，其中包括但不限于编译器准备优化调度程序调试，以及保证代码能够充分利用每块特殊设计芯片资源。