生成式人工智能(Generative AI)的技術(shù)進(jìn)步正在迅速改變許多行業(yè)的面貌。特別是大模型技術(shù)如 GPT 系列,已展現(xiàn)出改變游戲規(guī)則的能力,其全方位的強(qiáng)悍性能即將實(shí)現(xiàn)在多種產(chǎn)品中的廣泛應(yīng)用。輕量化是大模型發(fā)展重要方向,生成式 AI 硬件“新物種”的誕生,標(biāo)志著大模型技術(shù)向更加個(gè)性化和即時(shí)反應(yīng)的前端解決方案的轉(zhuǎn)變,也預(yù)示著裝載大模型的產(chǎn)品即將全面普及于廣大人民群眾的生活中。
從云到邊緣:一場必要的轉(zhuǎn)變
盡管云端的 AI 解決方案提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力,但它們在數(shù)據(jù)傳輸帶寬、網(wǎng)絡(luò)延遲、數(shù)據(jù)安全,以及最重要的用戶隱私方面存在著一些問題。比如傳統(tǒng)基于云的多模態(tài)大模型需要將用戶數(shù)據(jù)上傳到遠(yuǎn)程服務(wù)器,這不僅可能引起隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn),還常常因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)帶寬和網(wǎng)絡(luò)通信延遲帶來的影響而減低產(chǎn)品的體驗(yàn)質(zhì)量。在這種背景下,邊緣計(jì)算提供了一種更為合理的替代方案。相比于云端大模型,大模型端側(cè)部署具備綜合成本低、隱私保護(hù)好、響應(yīng)速度快,服務(wù)可靠性高,和個(gè)性化以及根據(jù)用戶需求定制化開發(fā)等差異化優(yōu)勢,大模型正向前端設(shè)備遷移,從而重構(gòu)千行百業(yè),實(shí)現(xiàn)降本增效。
安霸 CV72芯片和Cooper Mini 的創(chuàng)新
在這一大背景下,安霸推出了基于 CV72 芯片的多模態(tài)大模型推理解決方案——Cooper Mini。這一解決方案是為邊緣計(jì)算環(huán)境量身定制的,特別適用于需要在設(shè)備上直接進(jìn)行高級數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用。CV72 本是一顆可以單芯片支持完整 AI 攝像機(jī)的 SoC。使用 CV72 的 Cooper Mini 不僅硬件性能卓越,更搭載了全新的 Cooper 開發(fā)平臺,提供高度靈活、模塊化的軟硬件開發(fā)工具,極大地降低了開發(fā)者的門檻。它支持高達(dá) 30 億參數(shù)的視覺大模型推理,能夠處理多模態(tài)圖文匹配、文字驅(qū)動的圖像搜索及圖像驅(qū)動的圖像搜索,文字驅(qū)動的無類別檢測追蹤等復(fù)雜任務(wù),為用戶提供豐富而精準(zhǔn)的交互體驗(yàn)。
5nm 制程的 CV72 芯片的設(shè)計(jì)采用了安霸第三代 CVflow 架構(gòu),全面支持 Transformer 和 LLM 的單芯片本地高速推理,并且兼顧了低功耗,大大減低了系統(tǒng)成本。除了具備強(qiáng)大的大模型本地推理能力,CV72 還擁有功能完備的圖像處理和視頻編碼能力。其內(nèi)建 ISP 具備卓越圖像處理能力,以及 AI ISP 的強(qiáng)悍圖像處理能力,即使在極低光照下也能提供出色的高清圖像。其內(nèi)建的高效率 H.265 視頻編碼器,可支持最高 8MP90 視頻編碼,適合各種攝像機(jī)搭配邊緣 AI 計(jì)算的場景,包括視頻會議、直播、機(jī)器人和安防監(jiān)控等應(yīng)用。
結(jié)論
安霸在 2024 年 CES 期間推出了基于 N1 的多模態(tài)大模型解決方案 Cooper Max,通過單顆 N1 芯片支持高達(dá) 340 億參數(shù)的多模態(tài)大模型推理。新推出的基于 CV72 的 Cooper Mini,則可實(shí)現(xiàn)低功耗系統(tǒng)單芯片高達(dá) 30 億參數(shù)的多模態(tài)大模型推理。
安霸正在逐漸豐富端側(cè)推理的路線圖,提供給市場更多更好的選擇。隨著生成式 AI 的不斷進(jìn)步和邊緣計(jì)算技術(shù)的成熟,像 Cooper Mini 這樣的解決方案預(yù)示著未來智能設(shè)備的發(fā)展新方向之一。這些設(shè)備不僅能夠提供更個(gè)性化、更安全的用戶體驗(yàn),還將在各個(gè)行業(yè)中推動 AI 應(yīng)用的廣泛落地。
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原文標(biāo)題:安霸發(fā)布基于 CV72 的多模態(tài)推理開發(fā)套件 Cooper Mini
文章出處:【微信號:AMBARELLA_AMBA,微信公眾號:Ambarella安霸半導(dǎo)體】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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