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你的最快安卓芯片发布了!全面为Agent铺路

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

手机PC等终端芯片,在Agent变革面前也要被重塑了。


刚刚,高通发布全球最快Windows PC处理器、全球最快移动SoC处理器:


  • 骁龙X2 Elite系列
  • 第五代骁龙8至尊版移动平台


面向PC,高通首次推出专为超高端PC打造的骁龙X2 Elite Extreme,目标是“轻松驾驭智能体AI体验”


面向手机,骁龙8系移动平台,将能支持“真正的个性化智能体AI助手”,能通过持续的终端侧学习、实时感知、多模态AI模型等深度理解用户,提供跨应用的定制化操作。


高通CEO安蒙也同步提出对AI趋势的六大理解,不仅对应此次最新发布,也暗暗透露高通将如何以智能体为核心颠覆个人计算体系:


  • AI是新的UI
  • 以智能手机为中心转向以智能体为中心
  • 需要构建全新计算架构体系
  • 模型混合化发展
  • 边缘数据相关性增强
  • 6G将成为云边端之间的连接桥梁



如此思考与理解,在最新发布中已窥见一二。


一次发布,两个全球最快


PC最快:骁龙X2 Elite系列


骁龙X2 Elite系列采用3nm制程、第三代Oryon架构(12个Prime核+6个Performance核)。


各种峰值性能较上一代全面提升:


  • 单核CPU峰值性能提升39%
  • 多核CPU峰值性能提升50%
  • GPU峰值性能提升2.3倍
  • NPU峰值性能提升78%



相较于上一代,在CPU能效功耗比上实现31%提升,功耗大幅降低43%。


Prime核最大多核频率为4.4GHz,单核最高5.0GHz,双核同样可达5.0GHz。Performance核最高频率可达3.6GHz。


高通称,这打破了ARM架构CPU的时钟频率纪录。



AI方面,使用了新升级的Hexagon NPU,可提供80 TOPS算力,性能提升37%,也是移动PC上最快的NPU。



该系列中,骁龙X2 Elite Extreme专为超高端PC打造,可轻松驾驭智能体AI体验、复杂数据分析、科学研究等任务。


在相同功耗下,高通表示骁龙X2 Elite Extreme相较于其他产品实现了75%的性能提升。


其他同类产品想要达到如此性能,需要额外多消耗222%。


在这里骁龙X2 Elite Extreme主要和AMD Ryzen AI 9 HX-370、Intel Core Ultra 9 288V / 285H进行了对比。



在相同功耗下,骁龙X2 Elite Extreme的单核性能也实现44%领先,竞对想要赶上需要额外多消耗144%。



GPU方面,相同功耗下骁龙X2 Elite Extreme比竞品快52%;竞品想要达到同等性能,需要多花92%能量。



高通表示,2026年第一季度就能看到搭载骁龙X2 Elite系列的笔记本电脑上市。


手机最快:第五代骁龙8至尊版


第五代骁龙8至尊版采用3nm制程。



CPU使用第三代Oryon架构;2个Prime核心+6个Performance核心。


大P核最高主频为4.6GHz,小P核最高性能为3.62GHz。单核性能提升20%,多核性能提升17%,响应速度提升32%,成为全球最快的移动CPU。


GPU采用升级后的Adreno GPU,最高主频1.2GHz,游戏性能提升23%,光追性能提升25%。


Adreno独立高速显存具备18MB专用内存,能效提升高达10%,性能提升达38%。


NPU内核包括12个标量+8个向量+1个张量核,总体性能提升37%,每秒可处理220tokens。支持INT2,FP8精度,支持32K 2bit上下文窗口。


此外还首创终端AI持续学习。



功耗方面总体下降,CPU下降35%,GPU下降20%,整体下降16%。


摄像方面,升级后的ISP支持APU(高级专业视频)编解码器。并将启用计算机视频pipeline。这将允许对视频进行逐帧AI增强,ISP还支持上下文感知的自动对焦、自动曝光和自动白平衡。


通信方面集成X85 5G Modem-RF系统,支持AI增强的WiFi,游戏延迟降低50%。


而搭载该芯片的手机平台,应该也很快能与大家见面。


因为小米17,今晚发布。现在的首发竞争实在激烈,高通骁龙再不努力,都赶不上小米发布速度了(doge)。


文章来自于微信公众号 “量子位”,作者 “量子位”

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AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!