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    AI應用的落地,會讓智能手機迎來更大的內存嗎

    2024年03月11日 09:45:19 來源:三易生活

      眾所周知,對于如今的智能手機行業來說,“生成式AI”和“大模型”可以說是最新、最時髦的營銷概念之一。

      平心而論,這兩項技術本身確實很先進,在不同廠商手中,它們也能夠演化為各種或實用、或炫酷的功能。諸如從AI助手到“文生圖”、到自動剪輯視頻,再到通話同傳翻譯、錄音自動提取關鍵信息,甚至是用生成式AI來進行美顏和增強長焦清晰度……

      但這也不得不使得我們產生了另一個聯想,那就是伴隨著生成式AI相關功能在智能手機上的流行,它是否意味著未來的手機在內存大小上,將有望迎來一輪明顯的升級呢?

      小內存玩不轉AI,這是很多人的共識

      為什么我們會有這種想法?因為只要曾經在PC上嘗試過AI繪圖或AI視頻處理的朋友想必都知道,現如今的端側AI應用普遍非常“吃”內存,或者更準確一點說,是非常吃顯卡的顯存。

      PC端AI繪圖對于顯存的超高要求,催生了RTX2080Ti22GB這種“魔改卡”

      就拿PC上常見的AI繪圖應用來說,4GB以上的顯存通常才被認為是至少能夠打開繪圖應用的最低門檻。以我們的經驗來說,大于12GB的顯存,才能保障在中低分辨率(大約1000*1000大小)的大批量、高精度繪圖過程中,盡可能減少“顯存不足”報錯的概率。

      但眾所周知,一方面對于目前的智能手機SoC來說,其GPU本質上使用的都是“共享顯存”,也就是從內存中分出一部分來當作顯存使用。

      另一方面,根據公開的技術資料不難發現,對于當前手機的計算架構而言,其CPU和NPU其實都并不適合用于處理高精度、高分辨率的AI圖像生成任務。因此在智能手機上如果要用AI繪圖(這也包括生成式的拍照增強),那么就只能是調用GPU來進行,所以原理上就與PC平臺的AI繪圖相通,也就是必然需要用“大顯存”來支撐。

      而且此前我們三易生活已經通過實測證明,智能手機的“共享顯存”是存在動態分配機制的。也就是說,同樣品牌、同樣型號的機型,內存更大的版本,GPU確實就會在執行重負載應用時分得更多的“共享顯存”。

      那么,這是否意味著手機內存會顯著變大呢

      然而很遺憾的是,從目前已知的相關信息來看,很可能并不會。

      首先必須承認的是,現在已經有明確的、來自芯片廠商的說法可以證實,更大的內存有助于實現更高的AI性能,或者說有助于提升手機在運行端側AI大模型時的靈活度。但“大內存”是不是就一定必須呢?其實并不一定。

      一方面,這是因為內存的本質畢竟是處理器(圖形處理器也算處理器)的“緩存”。既然是緩存,那么判斷其效能就不能只看大小,還得結合帶寬、甚至是處理器本身的性能水平來考量。

      這并不難理解,因為當處理器的性能足夠高、同時內存帶寬也足夠大的時候,實際上在處理數據的過程中,單位時間里需要“待在”緩存(也就是內存里)等待的數據量,實際上也就減小了。說得更直白一點,也就是在處理相同運算量的任務時,性能更高的機器對大內存的依賴就會更低一些,反而是性能不夠的平臺才會更需要更大的內存(以及顯存)進行“兜底”。

      另一方面,我們前面所舉的例子都是AI繪圖、是本地化的圖像生成。但問題在于,端側AI繪圖本身就并非當下智能手機AI功能的主流方向。

      比如說那些號稱可以“文生圖”的機型,其實很多都是使用云端算力來完成“繪圖”過程的,也就是說它們其實并不依賴自己的GPU和內存來“硬算”。只有例如照片上的路人抹除、美顏等應用,手機才可能真正是在本地進行的AI運算。但這種基于已有圖片進行美化、超分、小幅度修改的“AI繪圖”,計算量還遠沒有“無中生有”來得大,所以也未必需要手機有很大的內存才能運行。

      上游漲價+需求不足,超大內存時代可能沒那么快

      最重要的是,根據當下各方的相關信息顯示,自2023年年底開始,內存和閃存行業就迎來了一輪顯著的漲價潮。比如調研機構TrendForce就預計,2024年第一季度存儲芯片的價格還將上漲大約20%。

      當然,這倒不是說原材料價格漲了,手機廠商就一定會因此“不舍得”使用更大的內存了。可問題就在于大家都知道,2024年已經被公認為是全球智能手機行業復蘇的關鍵節點,再加上端側“生成式AI”至少在目前來看,并沒有對內存大小產生很高的需求。

      因此在成本上漲、同時(AI應用對內存)需求又不如預期般旺盛的雙重作用下,新的“AI手機”繼續沿用12GB內存來作為主流配置,同時將16GB和24GB當作少數機型的“錦上添花”選擇,基本上也就成為了一個可以預見的結果。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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