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6G内生AI架构及AI大模型

1987web2023-08-15人工智能AI98
原标题:6G内生AI架构及AI大模型

原标题:6G内生AI架构及AI大模型

今天分享的是【6G内生AI架构及AI大模型】

6G作为下一代移动通信技术,正在成为全球范围内通信行业的重要研究热点。6G内生AI架构,将人工智能与无线网络紧密结合,有望为未来的通信带来革命性的改变。

内生AI架构是一种自我学习、自我适应的无线网络,它将AI技术嵌入到6G网络中,使其具有自我优化、自我修复的能力。这种架构能够实时收集网络运行数据,通过机器学习和深度学习算法分析,对网络进行优化,提高网络性能。

内生AI架构将大大提高网络能效。通过智能调度和资源管理,它可以减少网络拥塞,提高频谱利用率,降低能耗,从而使网络更加环保、高效。

内生AI架构将提供更佳的用户体验。通过对用户行为的分析和预测,它可以实现智能推荐、智能交互等功能,为用户提供全新的通信体验。

内生AI架构还将有助于构建智能、自适应的网络安全体系。通过实时监测和预警,它可以及时发现并应对网络攻击,保障网络的安全稳定运行。

6G内生AI架构的诞生,是通信技术与人工智能深度融合的产物,它不仅会带来网络性能的提升,更将推动通信模式的创新。未来,随着内生AI架构的不断发展,我们有理由期待一个更加智能、高效的通信时代。

然而,内生AI架构的发展也面临着诸多挑战,如技术瓶颈、数据隐私保护等问题。因此,我们需要在研发过程中,不断探索、解决这些问题,确保6G内生AI架构的健康、稳定发展。

来源:中国移动

资料下载:公众号【数策前瞻】

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资料下载:公众【数策前瞻】

厂商加大对端侧AI模型支持力度

相比于如火如荼的云端大模型,当前终端侧的表现显得冷清很多。然而,从云端到终端是AI行业发展的必然趋势,如何让终端设备实现类ChatGPT功能,是未来AI企业都需要面对的问题,算力部署更是其中的基础。

Arm 物联网事业部业务拓展副总裁马健在接受集微网采访时表示,以 Open AI和ChatGPT为代表的大语言模型,甚至更广泛的大模型时代,使AI成为所有人可见可触的技术。对整个生产力都有很大的提高。在谈到如何实现终端和边缘侧大模型部署时,马健认为,首先这要求设计者在模型方面做到稀疏化。也就是说在云端设计出一些比较大的模型,然后通过稀疏化的过程,使模型在边缘侧做到相对有效的部署。从芯片架构来看,异构计算将是未来发展的必然选择。边缘侧设备集成的芯片从同构CPU架构发展到异构,以及加速器架构,能够更好地支持大模型稀疏化后形成的小模型,使它们能在边缘侧和端侧实现部署。

目前,谷歌、微软、腾讯等厂商均开始在在边缘侧和端侧有所布局,加速AI 技术与智能终端的融合。芯片方面,高通在MWC 2023大会发布全球首个运行在Android 手机上的Stable Diffusion终端侧演示。Stable Diffusion 模型参数超过10亿,高通利用其AI 软件栈对模型进行量化、编译和硬件加速优化,使其成功在搭载第二代骁龙8移动平台的手机上运行。

Arm也于日前推出Arm智能视觉参考设计,推进了AI大模型在终端与边缘侧的应用。Arm 智能视觉参考设计不仅包括Arm Corstone-1000、Arm Corstone-300、Arm Mali-C55图像信号处理器,还集成了安谋科技开发的玲珑VPU和周易NPU,并由安谋科技将 Arm IP 与安谋科技自研IP进行集成和验证。

智能视觉作用日渐显现

未来,随着AI大模型从云端到终端延伸,智能视觉将发挥重要作用。对此,马健指出,在模型和行动无处不在的新时代,智能视觉将变得必不可少。因为机器系统必须通过视觉等感官理解周围环境,做出相应的决策和行动,视觉信息为自动驾驶和机器人提供了关键的安全和避障能力,这是生死攸关问题。视觉对于人机交互也是至关重要,未来的聊天机器人或者伴侣机器人不仅需要高智商,更需要高情商,而机器视觉可以通过捕捉人类的表情、手势和动作,从中理解人类的意图和情感,改善 AI 与人类的沟通和合作。另外,模型优化也可以借力智能视觉等感知技术,从现实生活中采集真实数据形成更准确的模型,而不仅仅是依赖于文本描述和静态图像。

AI模型端侧部署,芯片异构成趋势

集微网报道(文/陈炳欣)全球众多科技企业都在积极研究AI大模型,但从算力角度来看,人们的关注点多集中于云端,因为参数规模太大,要想实现AI大模型在边缘侧和终端侧