如何加速AI PC的普及?英偉達將RTX作為終極答案
在過去的十年里,人工智能(AI)技術已經(jīng)從理論研究和小規(guī)模應用邁向全球性的技術革命,徹底改變了我們生活和工作的方式。無論是智能手機上的語音助手,還是復雜的數(shù)據(jù)分析和自動化生產(chǎn)線,AI 的影響無處不在,其帶來的效率提升和成本降低正推動著一場前所未有的生產(chǎn)力革命。
為了搶占 AI 生產(chǎn)力的先機,不少品牌都快馬加鞭拿出了自己的 AI 硬件:有的手機品牌利用 AI 技術消除拍攝照片時的運動拖影,有的用 AI 去除圖片中不想要的元素,有的企業(yè)更是搶先一步發(fā)布所謂的「AI PC」標準。
這么一對比,低調行事、默默耕耘的 NVIDIA 似乎有些不合群。為了改變這一「酒香巷更深」的局面,NVIDIA 近年來也在努力增加自己在 AI 領域的曝光機會,想辦法讓更多的用戶意識到 NVIDIA 在游戲顯卡之外的領先技術——2024 年 4 月 24 日,NVIDIA 在深圳舉辦了名為 RTX For AI 的線下交流會,讓大家能親身體會 NVIDIA 是如何「撐起 AI 半壁江山」的。
圖片來源:雷科技
盡管 NVIDIA 不是第一個提出 AI 這一概念的企業(yè),但從產(chǎn)品和技術的角度看,包括 AI 在內的眾多計算機歷史性節(jié)點,背后都或多或少有著 NVIDIA 的支持:2008 年,NVIDIA發(fā)布了 GeForce 8800 GTX 顯卡。
很顯然這張顯卡的性能放在現(xiàn)在早已不值一提,但這張顯卡上,NVIDIA 提出了「CUDA」(統(tǒng)一計算架構)這一概念。CUDA 的出現(xiàn)讓 GPU 不僅可以用來處理圖形運算,還可以用來執(zhí)行、加速基于 CUDA 的通用計算,讓電腦成為真正的「通用工具」。
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除了 CUDA 外,NVIDIA 在 2018 年還進一步對 GPU 的算力進行「細化」,引入了RT Core、Tensor Core 的概念,讓光線追蹤和專門的 ML 計算成為可能——Tensor Core 通過高效執(zhí)行大規(guī)模矩陣運算,顯著加快了 AI 模型的訓練和執(zhí)行速度。深受 NVIDIA 用戶喜愛、可以顯著提高游戲 FPS 的 DLSS,就基于 Tensor Core 來實現(xiàn),可以說是廣大游戲玩家最早接觸到的「真 AI」用例了。
算力是一切 AI 的基礎
在 AI 時代出現(xiàn)之前, NVIDIA 就開始想辦法用 Tensor Core 實現(xiàn) AI 功能,加速了 AI 時代的到來;那么和 6 年前的自己相比,現(xiàn)在的 NVIDIA 在 AI 領域又實現(xiàn)了怎樣的技術飛躍呢?
根據(jù) NVIDIA 的介紹,現(xiàn)階段 RTX AI 已經(jīng)對 10 種不同的 AI 場景實現(xiàn)覆蓋,分別為:AI 繪畫、AI 平面設計、AI 視頻編輯、AI 3D 創(chuàng)作、AI 視頻體驗、AI 會議、AI 文檔助手、AI 應用開發(fā)、AI 游戲和 AI 游戲開發(fā)。
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盡管這十大場景各有不同,但他們對電腦卻有著一個共同的需求:算力。而出色的算力,恰恰就是 RTX 硬件的最廣為人知的特性。
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毫無疑問,和 6 年前剛剛發(fā)布 RTX 顯卡、引入 Tensor Core 時相比,性能是 NVIDIA 在 AI 領域最容易看到的提升。以最常見的文生圖(T2I)用例為例,有試過在自己電腦上部署 StableDiffusion 等模型的朋友應該知道,當前絕大多數(shù)模型或多或少存在「命中率低」的問題,導致用戶需要用同一組關鍵詞反復生成圖像,用類似手游「抽卡」的方式來生成自己想要的圖片。
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針對這種「抽卡」的場景,NVIDIA就在分享會上展示了其旗艦消費級顯卡 RTX 4090D 的強大性能:基于 TensorRT 的加速功能,RTX 4090D 最快可以實現(xiàn) 120fps 的 StableDiffusion 圖像生成。
精細控制是 AI 生產(chǎn)力的標志
不知道大家有沒有發(fā)現(xiàn)一個細節(jié),在剛剛提到的十大場景中,NVIDIA 把 AI 繪畫和 AI 平面設計區(qū)分開了。這并不是 NVIDIA 想用更多的用例撐場面,而是因為 AI 繪畫與 AI 平面設計其實標志著 AI 技術的兩個不同的階段:
以文生圖為代表的 AI 繪畫,由于命中率較低,用戶需要不斷生成大量圖片來「抽卡」,才有可能得到自己想要的成品。而這種「不可控性」意味著這些 AIGC 作品的用途非常有限:要么用于娛樂,要么用來給設計師找靈感,或者充當訓練 AI 的物料。
但真正用于「生產(chǎn)力」的 AIGC 卻容不得這種「不確定性」,畢竟誰也不想用 AIGC 向客戶展示時裝上身效果時,AI 在衣服上生成三只手;或者設計師用 AI 向客戶講解室內裝潢風格時 AI 把屋頂復式豪宅畫成地下室。
換句話說,能否實現(xiàn)對 AIGC 的精細控制,會是區(qū)分「娛樂 AI」與「生產(chǎn)力 AI」的最大區(qū)別。
我們知道,「娛樂 AI」主要用于提升用戶體驗和互動性。例如,在視頻游戲、社交媒體和在線娛樂等領域,AI 被用來推薦內容、生成音樂、模擬對話等。這類 AI 的核心目標是增強娛樂性和參與度,而不那么側重于輸出的嚴格性和可預測性。這類 AI 生成的藝術作品或音樂不需要符合嚴格的商業(yè)應用標準,其創(chuàng)造性和新穎性更為重要。
相比之下,「生產(chǎn)力 AI」則應用在更為嚴格和要求高的商業(yè)及工業(yè)環(huán)境中,如制造業(yè)、醫(yī)療、金融分析等。在這些領域中,AI 的任務是提高效率、減少成本和錯誤率,以及提供可靠的決策支持。比如利用 AI 在醫(yī)療診斷中用于分析影像和識別疾病模式,這要求極高的準確性和可靠性。在這些應用中,精細控制不僅關乎 AI 系統(tǒng)的效能,更關乎其決策質量對人類生活的直接影響。
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在分享會上,NVIDIA 也演示了一個「生產(chǎn)力 AI」應有的樣子——即致 AI。作為一款面向建筑設計領域的 AI 應用,即致 AI 提供了多種適用于不同建筑風格、場景的預訓練 AI 模型,同時基于 RTX 硬件的強大性能,即致 AI 能以近乎零時延的速度對設計師的導入草圖或繪制的線條進行 AI 生成,用近乎實時的方式為客戶講解建筑外部設計內部裝修風格。
AI 遇到的問題,應由 AI 來解決
當然了,剛剛提到的用例只不過是 NVIDIA RTX 在 AI 領域應用的一小部分。從偏向娛樂性質的文生圖、DLSS 3.5,到改變游戲交互方式的 NVIDIA ACE、聲音克隆,再到改變創(chuàng)作模式的 AI 視頻剪輯、改變工作模式的 Chat with RTX,無論是游戲還是工作,AI 技術早已滲透到我們生活的方方面面。
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在分享視頻創(chuàng)作過程中 AIGC 的具體應用時,著名視頻特效團隊「特效小哥 Studio」也提到了一個非常有趣的觀點——用 AI 來解決 AI 遇到的問題。據(jù)他們分享,在重建 AIGC 圖片的景深時,他們沒有選擇用傳統(tǒng)的人工標記深度圖,而是直接把圖片丟給 AI,讓 AI 繪制 AIGC 的深度圖,并將結果輸出給另一個 AI 模型。
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這種「用魔法打敗魔法」的解決方案,在我看來不僅僅是 AIGC 行業(yè)化,正規(guī)化的標志,同時也是未來 AI 的發(fā)展方向之一。
首先,AI 模型的訓練需要大量的計算資源,由于高質量數(shù)據(jù)的獲取往往成本高昂且不易實現(xiàn),使用合成數(shù)據(jù)生成技術如生成對抗網(wǎng)絡(GANs)可以創(chuàng)造大量逼真的訓練數(shù)據(jù),這對于提升 AI 系統(tǒng)的訓練效率和效果非常有幫助。此技術不僅可以用于生成圖像數(shù)據(jù),也能擴展到文本、音頻甚至是虛擬環(huán)境的生成,極大地豐富了數(shù)據(jù)來源,為AI訓練提供了更多可能。
其次,AI 模型的解釋性也是一個重要的技術挑戰(zhàn),因為許多高效的模型如深度神經(jīng)網(wǎng)絡往往像黑盒一樣,難以理解其內部的決策邏輯。通過發(fā)展解釋性 AI 技術,可以使模型的決策過程更加透明,增加用戶的信任,同時也方便開發(fā)者找到并改進模型的不足。
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從長遠的角度看,解決這些技術性挑戰(zhàn)不僅需要更先進的算法和模型設計,還需要在數(shù)據(jù)處理、模型訓練和實際應用之間找到一個平衡點,這將是推動 AI 技術未來發(fā)展的關鍵。我們期待 AI 能帶來更多便捷,同時也期待它幫助我們以全新的方式解決老問題。
而當 AI 真正徹底解放人類生產(chǎn)力后,擁有無盡想象力的創(chuàng)作者與 AI,一定能讓更多天馬行空的創(chuàng)意成為現(xiàn)實。
來源:雷科技
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