De plus en plus de processeurs commencent à mettre l’accent sur les applications d’intelligence artificielle, et cette foisSnapdragon 855Il reprend également la conception Snapdragon AIE, désignant même des blocs spécifiques au sein du nouveau DSP Hexagon pour les algorithmes d'apprentissage de l'IA. Cependant, Qualcomm estime qu'il est difficile de refléter les avantages de la puissance de calcul de l'IA à partir d'une seule donnée avec les logiciels de test et de mesure de la puissance de calcul de l'IA courants sur le marché actuel.
Dans des applications pratiques, l'IA peut utiliser la connaissance contextuelle et l'apprentissage côté appareil pour prédire les fonctions qu'un utilisateur pourrait devoir exécuter immédiatement après avoir pris son téléphone. Cela permet au téléphone d'ajuster dynamiquement et en amont les performances du processeur et de la mémoire, améliorant ainsi l'efficacité d'exécution des applications. De plus, lors de l'utilisation d'un appareil photo, les données antérieures et l'apprentissage ultérieur peuvent améliorer continuellement les performances de l'appareil. De même, lors de la recherche d'e-mails, les habitudes d'utilisation récentes du contenu peuvent être enregistrées pour identifier plus rapidement les fichiers les plus pertinents.
Cependant, il est difficile de démontrer l'expérience de l'IA par un seul test dans ces cas d'application. De plus, les algorithmes et les frameworks d'IA peuvent varier selon les besoins de l'application. Ceci, combiné à l'impact des différentes caractéristiques de calcul des processeurs, peut entraîner des performances très différentes. Par conséquent, Qualcomm estime que le modèle de test standard du marché, qui intègre et évalue les composants informatiques tels que le CPU, le GPU et le DSP, ne reflète pas fidèlement les avantages apportés par la puissance de calcul réelle de l'IA.
On s’attend à ce qu’à l’avenir, des logiciels tiers définissent des méthodes équitables pour mesurer les performances de la puissance de calcul de l’IA.
Keith Kressin, vice-président senior de la gestion des produits chez Qualcomm Technologies, a expliqué que, dans certaines circonstances, lorsque différents processeurs utilisent différents modes de calcul d'IA, cela peut se traduire par d'excellentes performances de calcul d'IA lors des mesures réelles, conformes aux méthodes de mesure du logiciel de test. Cependant, les performances réelles du CPU, du GPU et du DSP peuvent être loin d'être optimales, ce qui rend difficile une description précise des performances réelles du processeur.
Dans le même temps, MediaTek a récemment soulignéHelio P90La puissance de calcul de l'IA du Snapdragon 855 surpasse celle du Qualcomm Snapdragon 855, mais à en juger par les performances réelles des composants de calcul CPU, GPU et DSP, il est difficile de dire que les performances du Snapdragon 90 ne peuvent pas égaler celles du Helio PXNUMX.
Cet écart est en grande partie dû au fait que les mesures actuelles de la puissance de calcul de l'IA se basent principalement sur la somme des puissances de calcul traditionnelles du CPU, du GPU et du DSP pour déduire la performance globale. Cependant, cette méthode de mesure ne peut refléter, au mieux, que les performances d'une seule application.
Cependant, du point de vue de Qualcomm, il est naturellement difficile de promouvoir de manière indépendante des logiciels de mesure de la puissance de calcul de l'IA. L'entreprise collabore principalement avec des fournisseurs qui proposent ces logiciels de mesure sur recommandation. Bien que l'équipe interne de Qualcomm produise des représentations graphiques simples des différences avant et après les améliorations de la puissance de calcul de l'IA, celles-ci ne peuvent être utilisées que pour comparer les performances de ses produits avant et après utilisation de l'IA.
Si des performances de mesure de l'intelligence artificielle plus objectives sont souhaitées, elles devront généralement être développées par des fournisseurs de logiciels de mesure tiers tels que UL et Basemark pour présenter des résultats de données de performance impartiaux.
Cependant, Keith Kressin estime personnellement qu'à ce stade, il n'existe peut-être pas beaucoup de logiciels capables de refléter les performances spécifiques de la puissance de calcul de l'intelligence artificielle. Cela s'explique principalement par le développement rapide des technologies logicielles d'intelligence artificielle. De plus, le marché manque actuellement d'un référentiel précis sur le fonctionnement de la puissance de calcul de l'intelligence artificielle. Il faudra donc un certain temps avant que les mesures de la puissance de calcul de l'intelligence artificielle ne deviennent plus crédibles.
On estime que le modèle informatique existant ne limitera pas les performances de l’intelligence artificielle.
Concernant le processeur Snapdragon 855 récemment lancé, Keith Kressin estime qu'il intègre de nombreux atouts technologiques de Qualcomm et qu'il améliore encore le Snapdragon 86cx, capable de concurrencer les processeurs x8 traditionnels. Il est également prêt à s'adapter au développement des réseaux 5G. L'amélioration continue des technologies de traitement est indéniable. Cependant, la question n'est pas de savoir quand passer du procédé FinFET 7 nm actuel au FinFET 5 nm, ni même au FinFET 3 nm plus petit, mais comment améliorer les performances des processeurs grâce à ce procédé.
Quant aux conceptions « NPU » et « APU » standard du marché, qui utilisent des puces indépendantes pour le calcul de l'IA, Qualcomm a prévu des blocs spécifiques au sein du DSP Hexagon utilisé dans le Snapdragon 855 pour le calcul de l'IA et la technologie de vision par ordinateur intégrée, mais celui-ci reste essentiellement considéré comme un élément de calcul DSP. Parallèlement, la conception globale conserve un modèle de calcul hétérogène associant CPU, GPU, DSP et matériel et logiciel Snapdragon AIE. Il est estimé qu'en cas de besoin, exploiter au maximum les ressources du CPU, du GPU et du DSP pour le calcul de l'IA est nettement plus judicieux que de planifier d'emblée uniquement des blocs spécifiques d'éléments de calcul pour l'accélération de l'IA. De plus, le processeur permet une planification flexible des ressources de calcul pour répondre à différents besoins.
La division des produits de processeurs de milieu et de haut de gamme sera plus claire à l'avenir
Keith Kressin a également rappelé que les processeurs Snapdragon 700, récemment lancés l'année dernière, sont davantage axés sur l'intelligence artificielle que les Snapdragon 600. Cependant, le mode de calcul logiciel Snapdragon AIE a été délégué aux Snapdragon 600, et même aux produits de gamme inférieure à la série 400. De plus, si le processeur adopte les dernières technologies, il est possible qu'à terme, les performances de calcul des Snapdragon 600 surpassent celles des Snapdragon 700. En effet, les Snapdragon 600 restent les principaux produits vendus sur le marché à ce stade. Parallèlement, un seul processeur, le Snapdragon 710, a été lancé l'année dernière. Par conséquent, d'autres processeurs devraient être lancés après cette année, ce qui permettra une répartition plus claire du positionnement des produits.
Concernant le prochain marché de développement d'applications à grande échelle, Keith Kressin estime que les ordinateurs portables, l'automobile et la technologie XR seront les prochaines catégories à prospérer grâce aux processeurs Snapdragon. Quant au marché historique de la téléphonie mobile, bien que sa croissance annuelle ait ralenti, voire pourrait même décliner, les expéditions globales de téléphones mobiles dépassent encore les 100 millions d'unités par an, ce qui indique qu'il reste un projet d'application produit très important pour Qualcomm.
