TechSpert解釋的設備處理

如果您曾經拿起新的Pixel手機,那麼您可能會聽說過“設備處理”是其很酷的新功能背後的魔力。以Pixel 9手機為例,例如Pixel Studio之類的功能,並呼叫註釋“在設備上”。這不僅僅是電話; Nest攝像頭,Pixel智能手錶和Fitbit設備都在此“設備處理”操作中。鑑於它是多麼廣泛的和功能的功能,這顯然很重要。那麼,“設備處理”到底是什麼意思?好吧,這聽起來像是這樣 - 處理在設備上發生。但是要深入研究,我們與近20年的Google老兵Trystan Upstill聊天,他從事Android,Google News和Search的工程團隊工作。 Trystan,您是團隊的一員,為新的Pixel設備開發了一些令人興奮的功能。你從事什麼工作?最近,我領導了Android中的一個團隊,該團隊致力於將Google的各種技術堆棧融合為出色的用戶體驗。這就是弄清楚如何構建和運輸這些功能。隨著技術不斷改進和引入新功能,它必須感覺像是一項永無止境的工作。絕對地!在過去的幾年中,生成的AI功能取得了巨大的飛躍。起初,在設備上運行大型語言模型的想法似乎是一個遙遠的夢想 - 可能是2026年的事物。但是技術發展得如此之快,以至於我們能夠使用我們的設備模型Gemini Nano在2023年12月8日在Pixel 8 Pro上啟動功能。 Let's Break's Brough of Device Processing''。 “處理”實際上是什麼意思?您的設備中的主處理器或芯片上系統(SOC)具有專門為不同任務設計的幾個處理單元。這就是為什麼您會聽到芯片之類的芯片,例如像素中的張量芯片被稱為“芯片系統”。它不僅是一個處理器,而且是其中一堆,以及記憶,界面等等,全部在一塊矽上。讓我們以Pixel智能手機為例:您將中央處理單元(CPU)作為主要的“發動機”;用於視覺效果的圖形處理單元(GPU);現在,Google專門為處理設備上的AI/ML工作負載而設計的張量處理單元(TPU)。他們都共同努力完成工作 - aka,處理。例如,當您拍攝照片時,您將使用所有這些處理功能。 CPU運行核心任務,GPU有助於渲染鏡頭所看到的東西,並且在像像素這樣的高級Android設備上,TPU致力於增強您的照片。知道了。 “設備”處理意味著存在偏離設備處理。那在哪裡發生?偏離設備處理髮生在雲中。您的設備通過Internet將請求發送給服務器,該服務器執行任務並將結果發送回手機。為了實現這一目標,我們從雲中採取大型機器學習模型,使其更小,更高效,並在設備的操作系統和硬件上運行。什麼硬件可以使這成為可能?新的,更強大的芯片組。例如,Pixel 9 Pro使用我們的SOC稱為Tensor G4,它使這些手機能夠運行Gemini Nano之類的模型並處理高性能計算。因此,張量專門為運行Google AI而設計,該AI為許多Pixel的新代AI功能提供動力。確切地!儘管生成的AI功能是其中的很大一部分,但在設備上處理也使諸如渲染視頻,玩遊戲,HDR照片編輯和語言翻譯之類的事情可能會使您使用手機所做的一切。這些任務發生在手機上,而不是在服務器上。 與雙子座的對講,Gemini分析了圖像並將描述大聲讀取給盲人或低視頻用戶,是設備處理的一個示例,該示例使用了籌碼上使用Tensor,Pixel的系統在芯片上。當今智能手機的計算能力令人難以置信。它們比早期高性能計算機快數千倍,這些計算機用來填補整個房間。這些舊計算機是用於數據分析,圖像處理,異常檢測和早期AI研究的最前沿。現在,我們可以在設備上完成所有這些操作,從而為有用的功能打開了新的機會。在設備處理比偏離設備更好嗎?未必。如果您完全使用搜索,那將是緩慢或有限的,因為搜索網絡就像在乾草堆中找到針頭一樣。整個網絡索引無法放在手機上!相反,搜索使用雲和我們的數據中心訪問數万億個網頁。但是對於更具體的任務,設備處理確實有用。它之所以更快,是因為沒有延遲,並且沒有互聯網連接而起作用,從而使其更可靠。另外,由於AI芯片在您的口袋中,因此應用程序可以免費使用這些LLM功能。兩者都有其優勢:雲具有更強大的模型,並且可以存儲大量數據,例如您的照片和視頻。它還支持搜索大量數據庫(例如驅動器,Gmail和Google照片)等動作。我的像素能做的事情已經給我留下了深刻的印象,但這聽起來好像只會變得更好。是的,我們在Android設備上使用的這些複雜任務的模型變得越來越強大。但這不僅僅是更好的技術;我們還專注於實際受益的人。我們不僅會引入產品,因為設備處理可以處理它;我們要確保這是人們想要在日常生活中使用的東西。
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