8 Minuty
Společnost Samsung uzavřela dohodu s Nota AI, která může významně zrychlit provoz umělé inteligence přímo v zařízeních (on-device AI) na telefonech a dalších přístrojích vybavených čipem Exynos 2500. Místo přeposílání náročných úloh do cloudu mohou optimalizované modely běžet lokálně, což snižuje latenci, zvyšuje soukromí uživatelů a umožňuje rychlejší odezvu u generativních i inference úloh.
Nota AI přináší kompresi modelů a optimalizační toolchain
Pod novou dohodou bude Nota AI dodávat technologie pro kompresi modelů a optimalizaci, které se integrují s Exynos AI Studio od Samsungu. Cílem je zajistit, aby pokročilé generativní a inference modely běžely hladce na Exynos 2500 bez nutnosti spoléhat se na vzdálené servery. To zahrnuje jak předzpracování modelů pro nasazení, tak runtime optimalizace pro lepší využití NPU a paměťových zdrojů.
Generativní AI a inference na hraně (edge AI) mají specifické požadavky na latenci a spotřebu energie; proto kombinace Nota AI a Samsungu zaměřená na optimalizace modelů umožní efektivnější nasazení funkcí jako jsou asistenti, zpracování obrazu, rozpoznávání hlasu nebo rozšířená realita přímo v zařízení. Snížení počtu paketů směřujících do cloudu zároveň přináší výhodu z hlediska ochrany osobních údajů a compliance s předpisy o ochraně dat.
Myungsu Chae, CEO Nota AI, popsal spolupráci jako budování „těsně integrovaného rámce, kde se hardware a software pro AI sbíhají, aby doručily vysoce výkonnou generativní AI na okraj sítě (at the edge)“. V praxi to znamená menší, efektivnější soubory modelů, kvantizační strategie, pruning a runtime zásahy, které lépe odpovídají architektuře čipu Exynos a jeho NPU.
Pozornost se soustředí nejen na velikost modelu, ale i na konverze formátů, podporu populárních frameworků (např. TensorFlow Lite, ONNX) a kompatibilitu s nástroji pro kompilaci modelů do efektivních binárních formátů vhodných pro mobilní prostředí. To vývojářům a výrobcům zařízení usnadní přenášet výkonné AI funkce do spotřebitelských produktů bez výrazného nárůstu spotřeby energie.
Co Exynos 2500 nabízí
- 10jádrové CPU s hlavním jádrem Cortex-X925 na 3,30GHz
- 2× Cortex-A725 jádra na 2,74GHz a 5× Cortex-A725 jádra na 2,36GHz
- 2× úsporná Cortex-A520 jádra na 1,80GHz
- Samsung Xclipse 950 GPU založené na AMD RDNA
- Dedikované NPU s výkonem 59 TOPS
- Podpora LPDDR5X s propustností až 76,8 Gb/s
Tyto hardwarové parametry jsou solidní, avšak samotné číslo TOPS (trilionů operací za sekundu) neříká celou škálu praktického výkonu. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3 / 8 Elite Gen 5 lze v některých reportech uvádět s přibližně 100 TOPS na svém Hexagon NPU, přičemž skutečný užitek závisí do velké míry na softwarové vrstvě, optimalizacích kompilátoru, paměťovém rozhraní a latencích při přístupu do cache či DRAM.
Exynos 2500 má v architektuře kombinaci výkonnostních a úsporných jader CPU, výkonný Xclipse GPU pro grafické a některé výpočetní úlohy a dedikované NPU, které je navrženo pro akceleraci neuronových sítí. Podpora LPDDR5X napomáhá rychlému přesunu dat mezi pamětí a korespondujícími akcelerátory, což je důležité pro rychlé inference velkých modelů.
Když mluvíme o výkonu v reálných aplikacích (real-world performance), klíčové jsou faktory jako optimalizace datového toku, plánování výpočtů (runtime scheduling), efektivní kvantizace váh a aktivací, a schopnost distribuovat části modelu mezi NPU, GPU a CPU tak, aby bylo dosaženo nejlepší rovnováhy mezi latencí a spotřebou energie.
Proč optimalizace znamená víc než špičkové číslo
Optimalizační nástroje od Nota AI je vhodné vnímat jako „servis“ pro neuronové sítě: pruning (ořezávání méně důležitých spojů), kvantizace (snížení přesnosti váh pro menší paměťovou náročnost), fúze operací a plánování vykonávání, které dohromady snižují výpočetní a paměťovou režii. Díky tomu může 59 TOPS NPU v Exynos 2500 zpracovávat větší nebo složitější modely, než by tomu odpovídalo pouhému číslu TOPS bez optimalizační vrstvy, a to při zachování nebo i snížení spotřeby energie.
Optimalizace není jednorázový proces — jde o iterativní ladění modelu, kompilátoru a runtime parametrů. Návrh kompresních technik často kombinuje několik metod: strukturovaný pruning pro snížení počtu MAC operací, kvantizaci s nízkou ztrátou pro udržení přesnosti, a také optimalizace paměťových grafů tak, aby se minimalizovalo přepínání mezi úrovněmi paměti. Pozornost se věnuje i formátům váh (např. INT8, INT4) a volbám blokování dat pro vektorová jádra NPU.
Dopad na vývojáře a OEM
Pro vývojáře aplikací a výrobce zařízení (OEM) znamená partnerství s Nota AI a rozšířená podpora v Exynos AI Studio snazší přechod od prototypu k produkčnímu nasazení. Toolchain, který zahrnuje konverzi modelů, profily výkonu a doporučení pro nasazení, může výrazně snížit čas potřebný k optimalizovanému nasazení na konkrétním hardware.
To otevírá dveře k lokálním funkcím, které dříve vyžadovaly cloudové zdroje — například lokální generování textu, rychlé editace fotografií pomocí generativních modelů, adaptivní rozpoznávání hlasu fungující i offline, a pokročilé filtry pro videohovory s nízkou latencí. OEM mohou nabídnout konkurenční výhodu v podobě lepšího soukromí a nižší závislosti na síťové dostupnosti.
Techniky komprese a optimalizace modelů
Konkretizujme některé techniky, které Nota AI přináší: kvantizace s jemným doladěním (post-training quantization a quantization-aware training), knowledge distillation (přenesení znalostí z velkého „teacher“ modelu do menšího „student“ modelu), a strukturovaný pruning, který zachovává hardware-friendly vzory v hmotnostech. Dále sem patří použití kompaktních architektur (např. mobilní transformery či efektivní CNN architektury) a optimalizované operace pro běh na NPU, včetně fúze konvolucí a normalizací.
Runtime komponenty zahrnují dynamické plánování (dynamic scheduling) podle dostupných akcelerátorů, adaptivní alokaci paměti a techniky pro minimalizaci přesunů dat mezi úložištěm a akcelerátory. Tím se výrazně zkracuje latence inference a snižuje spotřeba energie, což je klíčové pro mobilní a edge zařízení.
Co by uživatelé měli očekávat
- Rychlejší odezvy u funkcí založených na on-device AI a při generativních úlohách
- Snížená latence a lepší ochrana soukromí, protože méně požadavků směřuje do cloudu
- Úspornější využití baterie při běhu lokálních AI zátěží
V praxi to pro koncové uživatele může znamenat plynulejší práci s hlasovými asistenty, rychlejší zpracování fotografií a videa přímo v zařízení, rychlejší překlady a pokročilé editace bez čekání na odpověď z cloudu. Firmy implementující on-device AI tak mohou nabídnout robustní uživatelské zkušenosti i v situacích s omezeným připojením nebo při zvýšených požadavcích na ochranu soukromí.
Navíc efektivní nasazení on-device AI může snížit provozní náklady výrobců, protože objem přenesených dat do datacenter se výrazně sníží. To je zvláště důležité při škálování služeb, kde by cloudové náklady mohly být významnou částí rozpočtu.
Benchmarky a reálné scénáře
Ačkoliv oficiální nezávislé benchmarky pro kombinaci Nota AI + Exynos 2500 budou potřebovat čas a veřejné testy, očekává se, že optimalizovaná kombinace přinese zlepšení v několika oblastech: zkrácení latence inference o desítky procent, snížení spotřeby energie při typických úlohách o desítky procent a možnost provozovat modely, které by jinak vyžadovaly větší akcelerátory nebo cloudové servery.
Benchmarky se obvykle zaměřují na sadu úloh včetně rozpoznávání řeči (ASR), zpracování obrazu (např. klasifikace, detekce objektů), generativních úloh (kresba obrázků či lokální generování textu) a latencí při interaktivních scénářích. Optimální nastavení může navíc záviset na konkrétním nasazení: některé úlohy využijí více GPU-like operací, jiné těží z efektivního NPU schedule.
Bezpečnost, soukromí a právní rámce
Provoz AI na zařízení nese významné bezpečnostní a právní výhody. Když se citlivá data (např. osobní fotografie, hlasové nahrávky nebo uživatelské texty) zpracovávají lokálně, snižuje se riziko úniku dat přes sítě a datová stopa v cloudu. To může pomoci plnit požadavky zákonů o ochraně osobních údajů a firemním standardům pro ukládání a zpracování dat.
Současně je důležité, aby implementace on-device AI respektovala zásady bezpečného ukládání modelů, zabezpečené vykonávání kódu a aktualizace modelů, které mohou opravit chyby nebo zlepšit chování modelu bez nutnosti opětovného odesílání dat uživatelů. Mechanismy auditu a explainability (vysvětlitelnost) modelů mohou dále podpořit důvěru uživatelů a splňování regulatorních požadavků.
Dlouhodobé dopady pro ekosystém
Partnerství mezi Samsungem a Nota AI může mít širší dopady na ekosystém mobilních zařízení a edge AI. Lepší nástroje pro optimalizaci mohou povzbudit širší adopci on-device AI řešení, podpořit vznik nových aplikací závislých na nízké latenci a posunout hranice toho, co je možné provádět přímo v kapse uživatele. Dále to může podnítit konkurenci mezi výrobci čipů a dodavateli softwarových nástrojů, což z dlouhodobého hlediska zrychlí inovace v oblasti AI pro mobilní zařízení.
Výsledkem může být celá řada nových služeb—od robustnějších osobních asistentů, přes nástroje pro kreativní práci (lokální generativní nástroje pro úpravu médií), až po průmyslové aplikace, kde edge AI přináší výhody v oblasti bezpečnosti, soukromí a latence pro kritické operace.
Na závěr lze říci, že partnerství staví na osvědčeném principu: kombinace špičkového hardwaru a inteligentního softwaru bývá klíčem k dosažení skutečně užitečných a škálovatelných AI funkcí v reálném světě. Exynos 2500 v kombinaci s optimalizačním toolchainem od Nota AI směřuje přesně tímto směrem.
Zdroj: wccftech
Zanechte komentář