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AI PC比拼单机算力 苹果借M4上位
2024-05-21 09:49:03作者：于帆来源：
摘要5月7日，苹果公司（以下简称苹果）召开2024年首场发布会。会上，iPad Pro迎来时隔一年多的首次大版本更新，搭载全新M4芯片，拥有苹果有史 ...
5月7日，苹果公司（以下简称苹果）召开2024年首场发布会。会上，iPad Pro迎来时隔一年多的首次大版本更新，搭载全新M4芯片，拥有苹果有史以来最大的神经网络引擎，运算速度达到每秒38万亿次，号称“性能吊打所有AI PC（人工智能电脑）”。
自AI PC概念被提出，一众产业链巨头为其加码声援，英特尔、高通、AMD等处理器供应商竞争激烈，联想、戴尔等下游PC厂商纷纷推出相关产品。苹果不鸣则已，一鸣惊人，发布的最新产品剑指最强“AI PC”的宝座，其上搭载的M4芯片无疑是给市场投下的重磅炸弹。
AIPC时代
什么是AI PC？
知名调研机构Canalys将其定义为具有专用芯片集或模块以运行设备上的AI工作负载的台式电脑或笔记本电脑。英特尔提出了更为详细的标准，强调AIPC必须配备NPU（神经网络处理单元）、CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器），以满足不同的计算需求。
综合而言，AI PC指的是硬件上集成了混合AI算力单元，软件上能够本地运行“个人大模型”、创建个性化本地知识库的PC终端。
2024年，微软为所有的Windows键盘添加了一枚专用的AI Copilot（微软在Windows 11中加入的AI助手）键，新款PC想要流畅、灵敏地运行微软Copilot智能助理，将需要足够的本地运算能力。微软在Windows 12为AI PC的配置设定了两大“最低准入门槛”，最低内存配置为16GB，以及至少40 TOPS（处理器运算能力单位，每秒钟可进行一万亿次操作）的计算能力。
芯片市场群雄逐鹿
算力芯片是AI核心基座，处理器供应商在AI PC的发展中也扮演着核心角色。当前，各大处理器供应商言必称AI，纷纷推出商用的AI PC芯片。
结合算力、内存、功耗等需求，当前，“CPU＋GPU＋NPU”的异构计算已成AI PC芯片主流方案。各大芯片厂商早早在异构计算方面完成布局，尤其强调NPU的性能。
AMD在2023年推出的锐龙7040系列移动处理器，首次集成专门负责Al加速引擎的NPU。此后，AMD又推出了锐龙8040系列移动处理器，提供16TOPS的NPU算力和高达39TOPS的整体算力。
作为PC芯片市场的老牌巨星，英特尔在AI PC发展浪潮中不甘落后。2023年，英特尔推出的酷睿Ultra处理器，采用先进封装技术，将CPU、GPU、NPU与高带宽内存和缓存相结合，使设备无需上云即可在本地运行200亿参数大语言模型。
高通此前在PC领域存在感稍显薄弱，但在AI PC发展浪潮中出人意表地先行一步，在2023年就发布了PC处理器骁龙XElite，提供高达45TOPS的NPU算力和高达75TOPS的总算力。同时，骁龙X Elite能够在设备上完全运行高达130亿个参数的人工智能模型，并在运行较小的70亿参数大型语言模型时支持每秒生成30个令牌。
苹果在算力竞赛中始终未占据优势。但最新发布的M4芯片，与前代M2芯片相比，其10核中央处理器性能提升1.5倍，120GB/s内存带宽性能提升1.2倍。同时，M4芯片的神经网络引擎，NPU性能达到38TOPS，相比A11提升了60倍。
但值得注意的是，当前的处理器制造商并不一定使用统一的基础来计算每秒的NPU运算，主要的分歧在于INT（整数类型）4、INT8和INT16数据结构的使用，更小的数据结构每秒可以产生更高的计算能力，可能会导致性能指标的膨胀。
AI PC不能只拼芯片算力
AI PC要发展，只拼芯片算力是不够的。处理器供应商不仅需要提供硬件，还要提供工具和软件支持，包括开发套件、API（应用程序编程接口）和驱动程序，以帮助开发者为AI PC创建和优化应用程序。开发者只有获取基于异构计算的Al加速，才能完成终端侧AI的规模化扩展。
在目前的NPU技术中，高通的骁龙X Elite凭借其45TOPS的算力领先一步。同时，高通AI软件栈将互补性AI软件产品整合在统一的解决方案中。OEM（原始设备制造商）和开发者可在高通的产品上创建、优化和部署AI应用。只要创建好AI模型，开发者可随时随地在不同产品上进行部署。
英特尔凭借多年优势累积，在PC芯片市场上的地位更为突出。英特尔的AI PC加速计划将IHV（独立硬件供应商）和ISV（独立软件供应商）与英特尔资源（包括AI工具链、软件优化、硬件、技术专长等）联系起来。
在过去几年，苹果一直积极为开发者提供在其平台上创建人工智能应用的工具。iPad系统推出了Core ML等先进框架，让开发者能够利用神经网络引擎直接在设备端完成AI功能开发。
OEM负责将处理器供应商提供的先进技术集成到最终产品中，并提供给消费者和商业用户，因此在AI PC生态系统中扮演着重要角色。OEM要在市场竞争中脱颖而出，自家推出的AI PC必须确立差异化优势。
目前，各大OEM采取左右逢源式策略，与头部处理器供应商们都建立了合作。在同样的算力底座上，谁能与操作系统提供商、软件开发商紧密合作，确保硬件能够与各种软件解决方案兼容，并提供最佳性能，谁或许就是AIPC大战中的最后赢家。
(本文不涉密)
责任编辑：于帆
自AI PC概念被提出，一众产业链巨头为其加码声援，英特尔、高通、AMD等处理器供应商竞争激烈，联想、戴尔等下游PC厂商纷纷推出相关产品。苹果不鸣则已，一鸣惊人，发布的最新产品剑指最强“AI PC”的宝座，其上搭载的M4芯片无疑是给市场投下的重磅炸弹。
AIPC时代
什么是AI PC？
知名调研机构Canalys将其定义为具有专用芯片集或模块以运行设备上的AI工作负载的台式电脑或笔记本电脑。英特尔提出了更为详细的标准，强调AIPC必须配备NPU（神经网络处理单元）、CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器），以满足不同的计算需求。
综合而言，AI PC指的是硬件上集成了混合AI算力单元，软件上能够本地运行“个人大模型”、创建个性化本地知识库的PC终端。
2024年，微软为所有的Windows键盘添加了一枚专用的AI Copilot（微软在Windows 11中加入的AI助手）键，新款PC想要流畅、灵敏地运行微软Copilot智能助理，将需要足够的本地运算能力。微软在Windows 12为AI PC的配置设定了两大“最低准入门槛”，最低内存配置为16GB，以及至少40 TOPS（处理器运算能力单位，每秒钟可进行一万亿次操作）的计算能力。
芯片市场群雄逐鹿
算力芯片是AI核心基座，处理器供应商在AI PC的发展中也扮演着核心角色。当前，各大处理器供应商言必称AI，纷纷推出商用的AI PC芯片。
结合算力、内存、功耗等需求，当前，“CPU＋GPU＋NPU”的异构计算已成AI PC芯片主流方案。各大芯片厂商早早在异构计算方面完成布局，尤其强调NPU的性能。
AMD在2023年推出的锐龙7040系列移动处理器，首次集成专门负责Al加速引擎的NPU。此后，AMD又推出了锐龙8040系列移动处理器，提供16TOPS的NPU算力和高达39TOPS的整体算力。
作为PC芯片市场的老牌巨星，英特尔在AI PC发展浪潮中不甘落后。2023年，英特尔推出的酷睿Ultra处理器，采用先进封装技术，将CPU、GPU、NPU与高带宽内存和缓存相结合，使设备无需上云即可在本地运行200亿参数大语言模型。
高通此前在PC领域存在感稍显薄弱，但在AI PC发展浪潮中出人意表地先行一步，在2023年就发布了PC处理器骁龙XElite，提供高达45TOPS的NPU算力和高达75TOPS的总算力。同时，骁龙X Elite能够在设备上完全运行高达130亿个参数的人工智能模型，并在运行较小的70亿参数大型语言模型时支持每秒生成30个令牌。
苹果在算力竞赛中始终未占据优势。但最新发布的M4芯片，与前代M2芯片相比，其10核中央处理器性能提升1.5倍，120GB/s内存带宽性能提升1.2倍。同时，M4芯片的神经网络引擎，NPU性能达到38TOPS，相比A11提升了60倍。
但值得注意的是，当前的处理器制造商并不一定使用统一的基础来计算每秒的NPU运算，主要的分歧在于INT（整数类型）4、INT8和INT16数据结构的使用，更小的数据结构每秒可以产生更高的计算能力，可能会导致性能指标的膨胀。
AI PC不能只拼芯片算力
AI PC要发展，只拼芯片算力是不够的。处理器供应商不仅需要提供硬件，还要提供工具和软件支持，包括开发套件、API（应用程序编程接口）和驱动程序，以帮助开发者为AI PC创建和优化应用程序。开发者只有获取基于异构计算的Al加速，才能完成终端侧AI的规模化扩展。
在目前的NPU技术中，高通的骁龙X Elite凭借其45TOPS的算力领先一步。同时，高通AI软件栈将互补性AI软件产品整合在统一的解决方案中。OEM（原始设备制造商）和开发者可在高通的产品上创建、优化和部署AI应用。只要创建好AI模型，开发者可随时随地在不同产品上进行部署。
英特尔凭借多年优势累积，在PC芯片市场上的地位更为突出。英特尔的AI PC加速计划将IHV（独立硬件供应商）和ISV（独立软件供应商）与英特尔资源（包括AI工具链、软件优化、硬件、技术专长等）联系起来。
在过去几年，苹果一直积极为开发者提供在其平台上创建人工智能应用的工具。iPad系统推出了Core ML等先进框架，让开发者能够利用神经网络引擎直接在设备端完成AI功能开发。
OEM负责将处理器供应商提供的先进技术集成到最终产品中，并提供给消费者和商业用户，因此在AI PC生态系统中扮演着重要角色。OEM要在市场竞争中脱颖而出，自家推出的AI PC必须确立差异化优势。
目前，各大OEM采取左右逢源式策略，与头部处理器供应商们都建立了合作。在同样的算力底座上，谁能与操作系统提供商、软件开发商紧密合作，确保硬件能够与各种软件解决方案兼容，并提供最佳性能，谁或许就是AIPC大战中的最后赢家。
(本文不涉密)
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