首页 > 科技快讯 > 电脑有没有手机一样的AI技术？其实有，但没启用

电脑有没有手机一样的AI技术？其实有，但没启用

晰数塔互联网快讯
2021-07-19 10:19

本文来自微信公众号 “三易生活”（ID：IT-3eLife），作者：三易菌，36氪经授权发布。

众所周知，AI技术如今在智能手机上早已非常常见。论硬件，当下无论高通、三星、联发科，还是苹果的A系列主控，都会将“AI算力”作为重要的硬件指标。例如当前最新的旗舰SoC，骁龙888+的AI算力就高达32TOPs，比主流的中端5G SoC(如天玑820、骁龙768G这些）差不多高了6-10倍，已经远远超出CPU、GPU这些部件的性能差，也足以见得芯片厂商对于AI算力的重视程度。

论软件，基于AI驱动的功能如今在智能手机中更是无处不在。从底层的性能调度、到游戏中的防卡顿和画面优化，再到拍照时的对焦、多帧合成、夜景和人像模式，通常都是基于AI来实现。在部分旗舰机型中，AI算法甚至已经被用于实时优化视频和音频的表现，能够让在线视频看起来更鲜艳清晰、音频听起来细节更为丰富。

当然，正因为AI技术已经极大程度地改变了我们使用智能手机的体验，也就不免会令人心生疑惑。为什么手机上的AI如此常见，但在电脑上却又很少看到相关的功能宣传呢？

首先，电脑其实有AI硬件，而且CPU与GPU都有

在我们所使用的电脑中，是否拥有具备AI加速执行能力的硬件？答案是肯定的。

比如说早在2018年发布的Intel 9代酷睿HEDT平台处理器中，就已经集成了专门用于加速AI代码运算的DL Boost指令集。按照当时官方公布的数据显示，在加入了这一“AI加速”功能之后，Core i9-9980XE的AI运算速度达到了不带DL Boost指令集Core i9 7980XE的三倍以上。

当然，i9-9980XE以及后来的i9-10980XE本身都是专供发烧友的产品。而真正的普及款处理器首次迎来AI加速功能，则要到2019年的10nm Icelake架构上。从10代Icelake笔记本电脑处理器开始，以及后来的11代Tigerlake、还有11代Rocketlake架构，都已经加入了DL Boost指令集，也就是说现在的Intel平台，无论服务器、笔记本电脑还是桌面级CPU，都已经为执行AI代码做好了准备。

当然，对于游戏玩家来说，Intel CPU的AI指令集虽然可能并不出名，但NVIDIA显卡的AI加速特性就明显更广为人知了。自2017年的TITAN V开始，老黄就已经在自家高端显卡中加入了专门用于执行AI代码的Tensor Core核心。在目前的RTX30系列显卡里，Tensor Core已经进化到了第三代架构，不仅可以用于在游戏里执行DLSS深度学习抗锯齿效果，还可以通过一些辅助插件，在直播软件里实现自动抠像，录音降噪等功能。

除此之外，在AMD旗下的锐龙处理器中，尽管CPU本身目前还不具备加速AI代码执行的能力，但锐龙处理器内部的调度器其实也用到了机器学习算法。也就是说，它有在使用AI模型优化自身的性能和功耗水平，从某种程度上来说也可以算是“AI硬件”。

电脑并不缺AI软件，只是都比较专业

既然电脑里其实已经有不少具备AI加速能力的硬件，那自然也就会有软件公司针对性地开发电脑使用、具备AI加速运算能力的软件。

比如说可能许多朋友不知道的是，Windows操作系统所集成的Microsoft Defender杀毒软件，就有用到AI算力加速病毒扫描。只不过它主要适配的是CPU里的集成显卡算力，所以对于那些不集成显卡的CPU，就享受不到这种加速效果了。

又比如说在2021版的Photoshop里，专门针对Intel新架构CPU所具备的DL Boost指令集进行了大幅优化。根据此前官方演示的效果来看，在10代及11代酷睿平台上，新版Photoshop可以在几秒钟内完成图片的超分辨率优化——将一张充满噪点的低清图片自动处理为细节锐利的高清图片。除此之外，在视频剪辑软件Premiere Pro里，AI算法如今也可以自动实现横屏和竖屏视频的转化。

当然，对于科学家以及进行AI模型训练的专业人士来说，电脑上的AI软件更是他们如今每天工作都会接触到的东西。无论是利用NVIDIA显卡的Tensor Core实现的分子结构模拟、大气数据推算，还是通过一些专门的“AI加速卡”硬件驱动的AI模型训练软件，如今都已成为了相应行业工作中的日常。

如何让AI在电脑中更普及？Windows ML可能是关键

从前面这些例子我们也不难看出，之所以对于大众来说AI技术似乎在电脑中较难感受到，一方面是因为那些专为AI设计，具备AI加速能力的硬件确实主要都集中在高端领域。不管是10代、11代的酷睿CPU，还是自带Tensor Core的RTX显卡，客观来说确实都不能算是非常普及的产品。

另一方面，AI加速硬件的属性，也直接导致目前在电脑上适配了AI加速功能的软件，多半集中在高端生产力领域、甚至是专业级的科研、开发方向上。这自然就使得大多数用户对于电脑上的AI技术“感受不强”，甚至产生了电脑没有用到AI技术的错觉。

那么，有没有办法让那些并不高端的电脑硬件，也具备AI加速能力呢？其实是有的。大家还记得我们前文中所提及，微软利用CPU集成显卡加速病毒扫描的例子，其实在这里面就涉及到了一个Windows系统自带，且目前绝大多数电脑硬件都能支持的AI加速平台——Windows ML。

作为Windows所集成AI加速能力的一部分，Windows ML早在两年前就随着Windows 10 1903更新被部署到了许多电脑中。与Intel的DL Boost以及NVIDIA Tensor Core只能支持少数高端硬件不同，Windows ML理论上可以兼容所有支持DirectX 12的显卡以及与它们同代的CPU。也就是说，它至少可以支持到Intel的6系酷睿CPU，NVIDIA的900系，以及AMD的RX200系显卡。

在功能层面，Windows ML对比那些“专业”的AI加速平台其实并不弱。它使用的AI模型是行业里很常见的ONNX，而在功能层面，目前Windows ML也已经可以实现包括图像实时超分辨率、AI人像识别、视频色彩实时增强等等一系列功能。比如说最新的Windows 11操作系统就利用了Windows ML能力，实现了对老游戏自动增强画质、适配HDR显示器的Auto HDR功能。

不仅如此，就在近日法国独立游戏工作室Midgar Studio CEO在接受采访时透露，如今Xbox Series X/S其实已经具备了利用Windows ML提升游戏性能、实时转变游戏画面风格，开发新的AI沉浸式玩法等一系列能力。只不过，Windows ML的潜力到目前来说还远远没有被开发者全部挖掘出来，因此才导致很多使用明明拥有能适配Windows ML硬件，也升级了支持该技术的系统和驱动，但直到目前为止却依然没有在电脑上感受到“AI加速”的结果。

换而言之，其实支持AI加速的电脑硬件，远比具备AI加速功能的手机普及，也可以追溯到更老的产品型号。只不过，我们还需要耐心等待开发者去发掘Windows ML这座“金矿”，这样才能在未来让更多的用户也能体会到AI的魅力。