Techspert가 설명한 기기 처리

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새로운 픽셀 폰을 집어 올린 적이 있다면 아마도 멋진 새로운 기능 뒤에 "기기 처리"가 마술이라는 소식을 들었을 것입니다. 예를 들어 Pixel 9 전화 (예 : Pixel Studio와 같은 양)와 "장치에서"노트가 실행됩니다. 그리고 그것은 단지 전화가 아닙니다. 둥지 카메라, 픽셀 스마트 워치 및 Fitbit 장치는 모두이 "기기 처리"작업에 있습니다. 그것이 얼마나 널리 퍼져 있고 그것이 힘을 발휘하는지가 주어지면 분명히 큰 문제입니다. 그렇다면 "기기 처리"는 정확히 무엇을 의미합니까? 글쎄, 그것은 그것이 들리는 것과 거의 같습니다. 처리는 장치에서 바로 발생합니다. 그러나 더 깊이 뛰어 들기 위해 우리는 Android, Google News 및 Search에서 엔지니어링 팀에서 일한 거의 20 년 동안 Google 베테랑 인 Trystan Opdsill과 채팅했습니다. Trystan, 당신은 새로운 픽셀 장치의 흥미로운 기능 중 일부를 개발 한 팀의 일원이었습니다. 당신은 무엇을 했습니까? 최근에 나는 Android 내에서 Google의 다양한 기술 스택을 놀라운 사용자 경험으로 혼합하는 데 중점을 둔 팀을 이끌었습니다. 이러한 기능을 구축하고 배송하는 방법을 알아내는 것이 전부입니다. 기술이 지속적으로 향상되고 새로운 기능이 도입되면서 끝없는 직업처럼 느껴야합니다. 전적으로! 지난 몇 년 동안 생성 AI 기능이 큰 도약을 보았습니다. 처음에, 장치에서 큰 언어 모델을 실행한다는 아이디어는 2026 년에 대한 것이 었습니다. 그러나 기술은 너무 빨리 진화하여 2023 년 12 월 Pixel 8 Pro에서 Gemini Nano를 사용하여 기능을 시작할 수있었습니다. "처리"는 실제로 무엇을 의미합니까? 장치의 기본 프로세서 또는 SOC (System-on-A-Chip)에는 여러 작업을 위해 특별히 설계된 여러 처리 장치가 있습니다. 그렇기 때문에 픽셀의 텐서 칩과 같은 칩에 대해 "시스템 온 칩"이라고합니다. 그것은 하나의 프로세서 일뿐 만 아니라 메모리, 인터페이스 등과 함께 많은 프로세서입니다. 픽셀 스마트 폰을 예로 들어 봅시다 : CPU (Central Processing Unit)를 기본 "엔진"으로 사용하겠습니다. 렌더링 비주얼을위한 그래픽 처리 장치 (GPU); 그리고 이제 Google은 장치의 AI/ML 워크로드를 처리하도록 특별히 설계된 Tensor Processing Unit (TPU)입니다. 그들은 모두 함께 일하면서 일을 끝내고 처리합니다. 예를 들어, 사진을 찍을 때 이러한 모든 처리 능력을 사용하고 있습니다. CPU는 핵심 작업을 실행하고 GPU는 렌즈가 보는 것을 렌더링하고 픽셀과 같은 프리미엄 안드로이드 장치에서 TPU는 사진을 향상시키기 위해 작동합니다. 알았어요. "기기"처리는 기기 외 처리가 있음을 의미합니다. 그게 어디에서 발생합니까? 기기 외 처리는 클라우드에서 발생합니다. 장치는 인터넷을 통해 요청을 서버로 보냅니다.이 작업은 작업을 수행하고 결과를 휴대 전화로 다시 보냅니다. 이를 기기로 만들기 위해 클라우드에서 대형 머신 러닝 모델을 가져와 더 작고 효율적으로 만들고 장치의 운영 체제 및 하드웨어에서 실행합니다. 어떤 하드웨어가이를 가능하게합니까? 새롭고 더 강력한 칩셋. 예를 들어, Pixel 9 Pro는 Tensor G4라는 SOC를 사용하여 이러한 휴대 전화가 Gemini Nano와 같은 모델을 실행하고 고성능 계산을 처리 할 수 ​​있습니다. 따라서 Tensor는 Google AI를 실행하도록 특별히 설계되었으며, 이는 Pixel의 새로운 Gen AI 기능을 많이 제공합니다. 정확히! 생성 AI 기능의 큰 부분이지만, 기기 처리는 비디오 렌더링, 게임 재생, HDR 사진 편집 및 언어 번역과 같은 가능성을 제공합니다. 이러한 작업은 서버가 아닌 휴대 전화에서 발생합니다. 이미지를 분석하고 맹목적이거나 저비전 사용자에게 큰 소리로 설명을 읽는 Gemini와의 대화는 칩에서 Pixel의 시스템 인 Tensor를 사용하는 기기 처리의 예입니다. 오늘날의 스마트 폰의 계산 능력은 믿어지지 않습니다. 그들은 전체 방을 채우는 데 사용 된 초기 고성능 컴퓨터보다 수천 배 빠릅니다. 이 오래된 컴퓨터는 데이터 분석, 이미지 처리, 이상 탐지 및 초기 AI 연구의 최첨단이었습니다. 이제 우리는이 모든 장치 에서이 모든 것을 수행하여 유용한 기능을위한 새로운 기회를 열 수 있습니다. 기기적 인 처리가 비정규보다 낫습니까? 반드시 그런 것은 아닙니다. 검색을 전적으로 사용한 경우 웹을 검색하는 것은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같기 때문에 느리거나 제한적입니다. 전체 웹 색인이 휴대 전화에 맞을 수 없습니다! 대신 검색은 클라우드와 데이터 센터를 사용하여 수조 개의 웹 페이지에 액세스합니다. 그러나보다 구체적인 작업을 위해서는 기기 처리가 정말 유용합니다. 대기 시간이 없기 때문에 더 빠르며 인터넷 연결없이 작동하여보다 신뢰할 수 있습니다. 또한 AI 칩이 주머니에 있으므로 앱은 이러한 LLM 기능을 무료로 사용할 수 있습니다. 둘 다 장점이 있습니다. 클라우드에는 더 강력한 모델이 있으며 사진 및 비디오와 같은 많은 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 Drive, Gmail 및 Google 사진과 같은 대규모 데이터베이스 검색과 같은 작업도 지원합니다. 나는 이미 내 픽셀이 할 수있는 일에 깊은 인상을 받았지만, 더 나아질 것 같습니다. 예, Android 장치에서 이러한 복잡한 작업에 사용하는 모델이 더욱 활성화되고 있습니다. 그러나 그것은 단지 더 나은 기술에 관한 것이 아닙니다. 우리는 또한 실제로 사람들에게 도움이 될에 중점을 둡니다. 우리는 단지 기기 처리가 그것을 처리 할 수 ​​있기 때문에 단지 제품을 소개하지 않습니다. 우리는 그것이 사람들이 일상 생활에서 사용하고 싶은 것인지 확인하고 싶습니다.

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