高通究竟做出了什么让AI开发者兴奋的决定中国最好的芯片即将揭晓

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AI边缘芯片领域，最大的挑战之一是落地应用场景的复杂性。开发者面临的是缺乏统一的开发平台，而消费者的最大感受则是对AI智能程度的不满。尽管AI已经普及于智能手机中，但体验仍需改进，功能需要加强，以实现优秀体验和产品。

为了克服这些障碍，所有AI芯片公司都在努力推出自己的优势。但即便有能力和经验的开发者，要将一个应用迁移到不同的产品中，也常伴随着大量迁移工作，这阻碍了AI技术的普及与创新。

这就是为什么高通给出的最新解决方案——高通AI软件栈（Qualcomm AI Stack）引起了广泛关注。这套包括硬件、软件和工具的一站式解决方案，让OEM厂商或开发者可以通过一次性的工作，就能应用到智能手机、物联网设备、汽车、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、云端以及移动PC等多个智能网联边缘产品上。

这是对任何一位热爱技术革新的发展者而言无疑是一个令人激动的事情，因为它意味着“一次编写，随处运行”。但要实现这一目标，并非易事。根据Ziad Asghar、高通技术公司产品管理副总裁，“不同场景下的功耗需求、模型类型以及部署方式各异，不同业务对于准确性、功耗以及时延等方面要求也各不相同。”

Jeff Gehlhaar、高通技术公司技术副总裁指出，“如何让我们所有不同的IP都能获得同样的访问权限，让每个IP都能够以统一的方式选择相应的解决方案，这是一个主要挑战。”为了应对这一挑战，高通推出了一个跨硬件平台运行的人工智能软件栈，从底层硬件到上层工具进行优化，使得仅通过统一的人工智能软件栈，可跨多种操作系统如Android、Windows和Linux，以及面向网联汽车QNX等进行无缝部署。

该软件栈包含了从低级库到更高级框架的地整个系列组合，每个部分都是为提供最佳性能而设计。在底层，它支持Direct ML（Machine Learning），一个开源机器学习框架；在上层，它支持TensorFlow Lite Micro 和 ONNX Runtimes，还包括PyTorch支持。此外，该系统还提供了一系列工具，如AIMET用于模型量化和压缩，以及神经网络架构搜索(NAS)来提高模型效率。

此外，该系统还集成了Prometheus监控服务Kubernetes容器编排系统Docker容器引擎，以及Snapdragon Ride SDK用于自动驾驶汽车ADAS解决方案Snapdragon Spaces XR平台供XR应用程序使用。此外，还有Smart Multimedia SDK用于IoT设备，以及其他适配各种终端SDK，为用户提供全面的兼容性选项。

Ziad Asghar表示：“要实现任何特定于单一终端上的特性可轻松在其他终端上部署，我们需要确保所有这些组成部分能够协同工作并有效地利用硬件资源。”