9 دقیقه
سیلیکون پرچمدار بعدی سامسونگ، اکسینوس 2600، وعدهٔ یک جهش بزرگ در اجرای هوش مصنوعی روی دستگاه را میدهد. این چیپ که بر پایهٔ فرآیند 2 نانومتری تولید شده و با هستههای جدید پردازنده و واحد گرافیکی داخلی همراه است، شامل یک NPU تقویتشده نیز هست — و شرکت کرهای Nota AI به بهینهسازی این NPU کمک کرده تا اجرای مدلهای بزرگتر بهصورت محلی روی گوشی بسیار کارآمدتر شود.
چرا این موضوع برای هوش مصنوعی موبایل اهمیت دارد
شرکت Nota AI پلتفرمی به نام Netspresso عرضه میکند که قادر است مدلهای یادگیری ماشین را تا حدود 90٪ کوچک کند، در حالی که دقت عملیاتی را تا حد زیادی حفظ میکند. چنین کاهش حجمی تنها به فضای ذخیرهسازی مربوط نمیشود؛ بلکه نیازهای حافظه و محاسبات را نیز پایین میآورد و به توسعهدهندگان و اپلیکیشنها اجازه میدهد تا مدلهای تولیدی پیشرفتهتر را مستقیماً روی گوشی اجرا کنند، بدون نیاز دائمی به اتصال ابری. این امکان به معنی ویرایش تصویر پیشرفته، دستیاران هوشمندتر و قابلیتهای حریم خصوصیمحور است که بهصورت آفلاین نیز کار میکنند.
سامسونگ همچنین با Nota AI روی ابزار Exynos AI Studio همکاری خواهد کرد؛ زنجیرهٔ ابزار بهینهسازیای که برای تسهیل تنظیم و استقرار مدلها بهطور خاص برای سختافزار اکسینوس طراحی شده است. این همگرایی نزدیک بین سختافزار و نرمافزار همان رویکردی است که سامسونگ هنگام بهبود عملکرد هوش مصنوعی در اکسینوس 2500 برای گلکسی Z Flip 7 بهکار برد، و اکنون برای یک چیپ در کلاس پرچمدار مقیاسبندی میشود.
برای کاربران، مزایا روشن است: استنتاج سریعتر، تأخیر کمتر و کاهش وابستگی به اتصال شبکه. برای سازندگان اپلیکیشن، این به معنی عرضهٔ قابلیتهای با توانایی بالاتر است، بدون اینکه همهٔ پردازشها به سرورهای راه دور تحمیل شود. همانطور که مدیرعامل Nota AI، میونگسو چه، بیان کرده است، این همکاری دربارهٔ ترکیب سختافزار و نرمافزار در یک چارچوب با کارایی بالا برای آوردن هوش تولیدی به دستگاههای لبه است.
چه کنجکاو دربارهٔ عملکرد نسل بعدی سری گلکسی S باشید و چه نحوهٔ تغییر تجربههای موبایل توسط هوش مصنوعی روی دستگاه را دنبال کنید، ترکیب اکسینوس 2600 و Netspresso گام قابلتوجهی بهسوی هوش مصنوعی قویتر، خصوصیتر و پاسخگوتر روی تلفنها بهشمار میآید.
جزئیات فنی: روند تولید 2 نانومتری و اثر آن بر مصرف انرژی
انتقال به فرآیند تولید 2 نانومتری برای اکسینوس 2600 تأثیرات چندگانهای دارد؛ از افزایش چگالی ترانزیستورها و بهبود کارایی انرژی تا امکان طراحی هستههای CPU و بلوکهای NPU/ GPU با پیچیدگی بیشتر. کاهش مصرف انرژی به ازای هر عملیات محاسباتی، یکی از فاکتورهای کلیدی برای اجرای مدلهای یادگیری عمیق بهصورت محلی است، چون توان قابلحمل و مدیریت حرارتی در گوشیهای هوشمند محدود است. بنابراین استفاده از یک فرآیند ساخت پیشرفته میتواند اجازه دهد مدلهای بزرگتر یا با نرخ پاسخدهی بالاتر بدون افت قابلتوجه در عمر باتری اجرا شوند.
NPU تقویتشده و نقش بهینهسازی مدلها
NPU (واحد پردازش شبکهٔ عصبی) در قلب اجرای هوش مصنوعی روی دستگاه قرار دارد. وقتی NPU با مدلهای فشردهشده و بهینهسازیشدهٔ Netspresso همراه میشود، میتوان همان وظایف پیچیده را با حافظهٔ کمتر، بار محاسباتی کمتر و نیاز انرژی پایینتر انجام داد. بهینهسازیهایی مانند پروندهسازی (pruning)، کوانتیزهسازی (quantization) و تبدیلهای ساختاری باعث میشوند که مدلها نهتنها سبکتر شوند، بلکه برای اجرای همزمان بر روی واحدهای محاسباتی مخصوص گوشی بهتر سازگار گردند.
Netspresso: روشها و مزایا
Netspresso به عنوان یک پلتفرم بهینهسازی، مجموعهای از تکنیکها را گردآوری میکند تا مدلها را طوری بازآرایی و کاهش دهد که دقیق و پاسخگو باقی بمانند. برخی از مزایای کلیدی عبارتاند از:
- کاهش اندازهٔ مدل تا حدود 90٪، که فضای ذخیرهسازی و هزینهٔ بارگذاری را بهشدت کاهش میدهد.
- کاهش مصرف حافظه در زمان اجرا، که اجازهٔ اجرای همزمان چند وظیفهٔ ML روی دستگاه را فراهم میکند.
- کاهش انرژی مصرفی برای هر استنتاج، که عمر باتری را بهبود میبخشد.
- حفظ یا به حداقل رساندن افت دقت در کاربردهای حساسی مانند پردازش تصویر و تشخیص گفتار.
Exynos AI Studio: ابزار توسعه برای سازگاری سختافزار و مدلها
Exynos AI Studio یک ابزارشامل زنجیرهٔ ابزار است که توسعهدهندگان را قادر میسازد مدلهای آموزشدیده را با توجه به مشخصات سختافزاری اکسینوس تنظیم و بهینه کنند. این ابزار احتمالاً شامل مراحلی مانند تبدیل مدل از فریمورکهای رایج (مثلاً TensorFlow یا PyTorch)، اعمال فشردهسازی، تست عملکرد روی شبیهساز سختافزار و تولید باینریهای بهینهشده برای NPU خواهد بود. این نوع یکپارچگی، زمان توسعه را کوتاهتر کرده و ریسکهای اجرایی را برای تولیدکنندگان اپلیکیشن کاهش میدهد.
نمونههای کاربردی: از ویرایش عکس تا دستیاران مولد
وقتی مدلهای تولیدی و پردازش تصویر قادر به اجرا روی دستگاه شوند، طیف وسیعی از ویژگیها قابلدسترسی خواهد بود که قبلاً فقط با پشتیبانی ابری ممکن بود. مثالها شامل:
- ویرایش تصویر پیشرفته بهصورت محلی: حذف یا جایگزینی سوژهها، بازسازی جزئیات و اعمال فیلترهای هوشمند بدون ارسال تصویر به سرور.
- دستیاران مکالمهٔ آفلاین: پردازش زبان طبیعی برای فرمانهای صوتی، خلاصهسازی محتوا و انجام وظایف ساده بدون نیاز پیوسته به اینترنت.
- تولید محتوای بصری یا متنی روی دستگاه: ایجاد کد، متن یا طرحهای گرافیکی از روی دستگاه با حفظ حریم خصوصی.
مزایای حفظ حریم خصوصی و امنیت دادهها
یکی از مهمترین برتریهای حرکت به سمت اجرای مدلها روی دستگاه، بهبود حریم خصوصی کاربران است. وقتی دادهها (عکسها، صداها یا متنها) روی تلفن پردازش میشوند و نیازی به ارسال به سرورهای ابری نیست، خطر نشت داده کاهش مییابد. همچنین این وضعیت میتواند با مکانیزمهای رمزنگاری و محدودههای دسترسی محلی ترکیب شود تا کنترل بیشتری روی دادهها فراهم گردد. برای کاربردهایی مانند تشخیص پزشکی یا پردازش تصاویر حساس، این موضوع اهمیت بیشتری پیدا میکند.
تجربهٔ توسعهدهنده و هزینهٔ اجرا
از دید توسعهدهنده، پشتیبانی از ابزارهایی مانند Exynos AI Studio و Netspresso میتواند دو جنبهٔ مهم داشته باشد: کاهش هزینهٔ نگهداری سرورها و کاهش هزینهٔ پهنای باند برای ارسال و دریافت دادهها. بهعلاوه، تطبیق مدلها برای سختافزار خاص باعث میشود که توسعهدهندگان بتوانند تجربهٔ کاربری بهتری ارائه دهند، با زمان پاسخ کمتر و مصرف باتری بهینهتر. با این حال، نیاز به دانش فنی برای انجام بهینهسازیها و ارزیابی دقیق افت دقتِ ناشی از فشردهسازی وجود دارد؛ بنابراین ابزارهای ساده و مستندسازی قوی برای پذیرش گسترده حیاتیاند.
مقایسه با نسل قبلی: اکسینوس 2500 و پیشرفتها
نسل قبلی، اکسینوس 2500، پایهٔ اولیهٔ بهکارگیری یکپارچهٔ سختافزار-نرمافزار را برای وظایف هوش مصنوعی در گوشیها گذاشت؛ اما اکسینوس 2600 با فرآیند 2 نانومتری، NPU قویتر و ابزارهای بهینهسازی همافزایی بیشتری ارائه میدهد. این پیشرفتها معمولاً به عملکرد استنتاج بهتر (inference)، مصرف انرژی کمتر و پشتیبانی از مدلهای بزرگتر منجر میشوند. برای کاربران نهایی، تفاوت محسوس در سرعت ویژگیهای هوش مصنوعی و پایداری عملکرد در بار کاریهای سنگین برجسته خواهد بود.
چالشها و محدودیتها
با اینکه پیشرفتها چشمگیرند، چند چالش فنی و تجاری باقی میماند: تطبیق مدلهای بسیار بزرگ با محدودیتهای حافظه و توان، تضمین کیفیت و دقت پس از فشردهسازی، و نیاز به ابزارهای توسعهای که روند انتقال مدل از آزمایشگاه به محصول نهایی را ساده کند. علاوه بر این، رقابت با راهحلهای ابری که از قدرت محاسباتی عظیم بهره میبرند، همچنان وجود دارد؛ نقطهٔ قوت اجرای محلی بیشتر در حریم خصوصی، تأخیر کم و هزینهٔ عملیاتی است.
چشمانداز بازار و رقابت
با ورود اکسینوس 2600 و همکاری با شرکتهایی مانند Nota AI، سامسونگ میتواند در رقابت برای ارائهٔ تجربههای مبتنی بر هوش مصنوعی روی دستگاه از بازیگران دیگر امتیاز بگیرد. بازار موبایل بهسمت ویژگیهای هوش مصنوعی بومی حرکت میکند و تولیدکنندگان چیپست که ترکیبی از سختافزار بهینه و ابزارهای نرمافزاری قوی ارائه دهند، مزیت رقابتی بیشتری خواهند داشت. همچنین این تغییر میتواند موج جدیدی از اپلیکیشنها و خدمات را تحریک کند که وابستگی کمتری به سرورهای ابری داشته باشند.
جمعبندی و نتیجهگیری
اکسینوس 2600 همراه با فناوریهای بهینهسازی مثل Netspresso و ابزارهایی مانند Exynos AI Studio، نمایانگر مسیر روشنی برای آوردن مدلهای مولد و تحلیلی قدرتمند به دستگاههای موبایل است. این ترکیب میتواند تجربهٔ کاربری سریعتر، پاسخگوتر و امنتری خلق کند، در حالی که به توسعهدهندگان امکان میدهد قابلیتهای جدیدی را بدون اتکا به ابر عرضه کنند. در نهایت، کاربران از ویژگیهایی بهرهمند خواهند شد که پیشتر تنها با اتصال دائم به سرورهای قدرتمند ممکن بود، اما اکنون میتوانند بهصورت محلی و با حفظ حریم خصوصی اجرا شوند.
نکتهٔ کلیدی برای پذیرش گسترده این فناوریها، فراهم بودن ابزارهای توسعهٔ ساده، مستندسازی کامل و همکاری نزدیک بین تولیدکنندهٔ سختافزار و شرکتهای تخصصی در حوزهٔ بهینهسازی مدلها است. اگر این اجزا در کنار هم قرار بگیرند، میتوان انتظار داشت که نسل بعدی گوشیهای هوشمند مجهز به اکسینوس 2600 تجربهٔ هوش مصنوعی بسیار غنیتری را به کاربران ارائه دهند.
منبع: sammobile
ارسال نظر