積極支援機器學習，PC將邁入AI世代

在5月底舉行的臺北國際電腦展（Computex）期間，AMD、Arm、Nvidia、Intel等處理器大廠紛紛發布最新的解決方案，以今年來看，關於5G、IoT的發展固然備受矚目，但顯然這幾家廠商的重點都在於個人端運算，尤其是對於機器學習（ML）、人工智慧（AI）的硬體支援特色，都比過去顯著許多，而且描述的應用場景很具體。

以Arm而言，今年主打「為5G世界帶來次世代人工智慧體驗」，推出中央處理器Cortex-A77、繪圖處理器（GPU）Mali-G77，以及類神經網路處理器（NPU）ML，他們提到運算效能提升的幅度，也強調機器學習效能增長的比例。例如，Cortex-A77的機器學習效能提升35倍（相較於Cortex-A55），Mali-G77的機器學習效能也增加60％；而專攻機器學習的Arm ML，可運用到8核心架構、提供32 TOP/s（Trillion Operations Per Second）的運算能力，能源效率為5 TOPs/W，並且改善了記憶體壓縮技術。

而在Nvidia的活動上，他們宣布採用Quadro RTX系列GPU的行動工作站將會上市，Dell、HP、聯想等廠商將推出產品，今年下半將開始出貨，讓影片創作者、工程繪圖設計師在筆電這樣的可攜式運算裝置，也能運用高效能的GPU加速技術，進行即時逼真渲染、人工智慧加速、8K影片剪輯及VR製作。

同時，他們也整合RTX 顯示晶片、專屬驅動程式及軟體開發套件、CUDA-X AI開發平臺，以及繪圖與影像處理應用程式，而推出名為Nvidia Studio Stack的軟體堆疊，以及Nvidia RTX Studio標章認證，讓影像創作者能夠透過筆電，獲得桌上型電腦等級的繪圖運算效能，用於即時光線追蹤、AI運算與高解析度影片編輯等工作。而由於這樣的資訊工作平臺涵蓋了CUDA-X，使得開發繪圖與影像處理應用程式的人員，也能充分利用筆電搭配的高效能GPU與AI技術，自動處理耗時的重複性作業，像是畫質提升、標記照片與影片色彩調校。

至於Intel，則是發表了第10代Core處理器（研發代號為Ice Lake），內建Deep Learning Boost（DL Boost）技術，顧名思義，可加速深度學習的處理。

根據他們的測試，若以採用第8代Core處理器的筆電為基準，採用第10代Core處理器的新系統，可獲得2.5倍的效能提升。另外，這代處理器搭配的Gen 11繪圖引擎，也能提供1 TFLOPS的向量運算能力，可支撐繁重的AI推論負載，而能強化超輕薄筆電帶來的創作力、生產力與娛樂效果。

除此之外，針對PC環境上的低功耗AI應用，他們也將Intel Gaussian Network Accelerator（GNA）的技術，整合到系統單晶片（SoC）當中，在第10代Core的Y系列和U系列行動處理器平臺當中，GNA也被列入多媒體方面的特色。

值得一提的是，英特爾這次發表會特別提出了三大主軸：Focus、Create、Engage，希望以此貫穿所有亮相的新產品和技術，若用來專指人工智慧帶來的好處，倒也十分貼切。他們播出了一段影片，說明推動AI普及的願景，當中似乎指出了商用環境接下來就能體驗到的便利。

情境1：當我們在嘈雜的環境，想要透過電腦與他人進行語音電話溝通時，電腦可以協助隱藏背景噪音，讓對方更容易聽清楚我們的聲音；情境2：在開放空間進行視訊會議時，電腦能夠模糊發話端的背景；情境3，我們想要將一張照片上的人像，複製到另一張照片上時，電腦可以自動幫我們精準偵測出人像的範圍，並且將這樣的內容轉貼到其他圖檔，進行合成；情境4：當我們在電腦鍵入Lion，就會自動列出跟獅子有關的圖檔。

整體而言，不論是在智慧型手機、筆電、桌上型電腦，從硬體層面來全面支援機器學習，已是大勢所趨，希望能帶動更多軟體應用，讓人工智慧的技術能夠真正普遍應用到各個領域，減輕大家的工作負擔。