AI的問(wèn)題，用AI來(lái)解決。

在過(guò)去的十年里，人工智能（AI）技術(shù)已經(jīng)從理論研究和小規(guī)模應(yīng)用邁向全球性的技術(shù)革命，徹底改變了我們生活和工作的方式。無(wú)論是智能手機(jī)上的語(yǔ)音助手，還是復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)化生產(chǎn)線，AI 的影響無(wú)處不在，其帶來(lái)的效率提升和成本降低正推動(dòng)著一場(chǎng)前所未有的生產(chǎn)力革命。

為了搶占 AI 生產(chǎn)力的先機(jī)，不少品牌都快馬加鞭拿出了自己的 AI 硬件：有的手機(jī)品牌利用 AI 技術(shù)消除拍攝照片時(shí)的運(yùn)動(dòng)拖影，有的用 AI 去除圖片中不想要的元素，有的企業(yè)更是搶先一步發(fā)布所謂的「AI PC」標(biāo)準(zhǔn)。

這么一對(duì)比，低調(diào)行事、默默耕耘的 NVIDIA 似乎有些不合群。為了改變這一「酒香巷更深」的局面，NVIDIA 近年來(lái)也在努力增加自己在 AI 領(lǐng)域的曝光機(jī)會(huì)，想辦法讓更多的用戶意識(shí)到 NVIDIA 在游戲顯卡之外的領(lǐng)先技術(shù)——2024 年 4 月 24 日，NVIDIA 在深圳舉辦了名為 RTX For AI 的線下交流會(huì)，讓大家能親身體會(huì) NVIDIA 是如何「撐起 AI 半壁江山」的。

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盡管 NVIDIA 不是第一個(gè)提出 AI 這一概念的企業(yè)，但從產(chǎn)品和技術(shù)的角度看，包括 AI 在內(nèi)的眾多計(jì)算機(jī)歷史性節(jié)點(diǎn)，背后都或多或少有著 NVIDIA 的支持：2008 年，NVIDIA發(fā)布了 GeForce 8800 GTX 顯卡。

很顯然這張顯卡的性能放在現(xiàn)在早已不值一提，但這張顯卡上，NVIDIA 提出了「CUDA」（統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)）這一概念。CUDA 的出現(xiàn)讓 GPU 不僅可以用來(lái)處理圖形運(yùn)算，還可以用來(lái)執(zhí)行、加速基于 CUDA 的通用計(jì)算，讓電腦成為真正的「通用工具」。

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除了 CUDA 外，NVIDIA 在 2018 年還進(jìn)一步對(duì) GPU 的算力進(jìn)行「細(xì)化」，引入了RT Core、Tensor Core 的概念，讓光線追蹤和專門的 ML 計(jì)算成為可能——Tensor Core 通過(guò)高效執(zhí)行大規(guī)模矩陣運(yùn)算，顯著加快了 AI 模型的訓(xùn)練和執(zhí)行速度。深受 NVIDIA 用戶喜愛、可以顯著提高游戲 FPS 的 DLSS，就基于 Tensor Core 來(lái)實(shí)現(xiàn)，可以說(shuō)是廣大游戲玩家最早接觸到的「真 AI」用例了。

算力是一切 AI 的基礎(chǔ)

在 AI 時(shí)代出現(xiàn)之前， NVIDIA 就開始想辦法用 Tensor Core 實(shí)現(xiàn) AI 功能，加速了 AI 時(shí)代的到來(lái)；那么和 6 年前的自己相比，現(xiàn)在的 NVIDIA 在 AI 領(lǐng)域又實(shí)現(xiàn)了怎樣的技術(shù)飛躍呢？

根據(jù) NVIDIA 的介紹，現(xiàn)階段 RTX AI 已經(jīng)對(duì) 10 種不同的 AI 場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)覆蓋，分別為：AI 繪畫、AI 平面設(shè)計(jì)、AI 視頻編輯、AI 3D 創(chuàng)作、AI 視頻體驗(yàn)、AI 會(huì)議、AI 文檔助手、AI 應(yīng)用開發(fā)、AI 游戲和 AI 游戲開發(fā)。

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盡管這十大場(chǎng)景各有不同，但他們對(duì)電腦卻有著一個(gè)共同的需求：算力。而出色的算力，恰恰就是 RTX 硬件的最廣為人知的特性。

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毫無(wú)疑問(wèn)，和 6 年前剛剛發(fā)布 RTX 顯卡、引入 Tensor Core 時(shí)相比，性能是 NVIDIA 在 AI 領(lǐng)域最容易看到的提升。以最常見的文生圖（T2I）用例為例，有試過(guò)在自己電腦上部署 StableDiffusion 等模型的朋友應(yīng)該知道，當(dāng)前絕大多數(shù)模型或多或少存在「命中率低」的問(wèn)題，導(dǎo)致用戶需要用同一組關(guān)鍵詞反復(fù)生成圖像，用類似手游「抽卡」的方式來(lái)生成自己想要的圖片。

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針對(duì)這種「抽卡」的場(chǎng)景，NVIDIA就在分享會(huì)上展示了其旗艦消費(fèi)級(jí)顯卡 RTX 4090D 的強(qiáng)大性能：基于 TensorRT 的加速功能，RTX 4090D 最快可以實(shí)現(xiàn) 120fps 的 StableDiffusion 圖像生成。

精細(xì)控制是 AI 生產(chǎn)力的標(biāo)志

不知道大家有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)一個(gè)細(xì)節(jié)，在剛剛提到的十大場(chǎng)景中，NVIDIA 把 AI 繪畫和 AI 平面設(shè)計(jì)區(qū)分開了。這并不是 NVIDIA 想用更多的用例撐場(chǎng)面，而是因?yàn)?AI 繪畫與 AI 平面設(shè)計(jì)其實(shí)標(biāo)志著 AI 技術(shù)的兩個(gè)不同的階段：

以文生圖為代表的 AI 繪畫，由于命中率較低，用戶需要不斷生成大量圖片來(lái)「抽卡」，才有可能得到自己想要的成品。而這種「不可控性」意味著這些 AIGC 作品的用途非常有限：要么用于娛樂(lè)，要么用來(lái)給設(shè)計(jì)師找靈感，或者充當(dāng)訓(xùn)練 AI 的物料。

但真正用于「生產(chǎn)力」的 AIGC 卻容不得這種「不確定性」，畢竟誰(shuí)也不想用 AIGC 向客戶展示時(shí)裝上身效果時(shí)，AI 在衣服上生成三只手；或者設(shè)計(jì)師用 AI 向客戶講解室內(nèi)裝潢風(fēng)格時(shí) AI 把屋頂復(fù)式豪宅畫成地下室。

換句話說(shuō)，能否實(shí)現(xiàn)對(duì) AIGC 的精細(xì)控制，會(huì)是區(qū)分「娛樂(lè) AI」與「生產(chǎn)力 AI」的最大區(qū)別。

我們知道，「娛樂(lè) AI」主要用于提升用戶體驗(yàn)和互動(dòng)性。例如，在視頻游戲、社交媒體和在線娛樂(lè)等領(lǐng)域，AI 被用來(lái)推薦內(nèi)容、生成音樂(lè)、模擬對(duì)話等。這類 AI 的核心目標(biāo)是增強(qiáng)娛樂(lè)性和參與度，而不那么側(cè)重于輸出的嚴(yán)格性和可預(yù)測(cè)性。這類 AI 生成的藝術(shù)作品或音樂(lè)不需要符合嚴(yán)格的商業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，其創(chuàng)造性和新穎性更為重要。

相比之下，「生產(chǎn)力 AI」則應(yīng)用在更為嚴(yán)格和要求高的商業(yè)及工業(yè)環(huán)境中，如制造業(yè)、醫(yī)療、金融分析等。在這些領(lǐng)域中，AI 的任務(wù)是提高效率、減少成本和錯(cuò)誤率，以及提供可靠的決策支持。比如利用 AI 在醫(yī)療診斷中用于分析影像和識(shí)別疾病模式，這要求極高的準(zhǔn)確性和可靠性。在這些應(yīng)用中，精細(xì)控制不僅關(guān)乎 AI 系統(tǒng)的效能，更關(guān)乎其決策質(zhì)量對(duì)人類生活的直接影響。

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在分享會(huì)上，NVIDIA 也演示了一個(gè)「生產(chǎn)力 AI」應(yīng)有的樣子——即致 AI。作為一款面向建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用，即致 AI 提供了多種適用于不同建筑風(fēng)格、場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練 AI 模型，同時(shí)基于 RTX 硬件的強(qiáng)大性能，即致 AI 能以近乎零時(shí)延的速度對(duì)設(shè)計(jì)師的導(dǎo)入草圖或繪制的線條進(jìn)行 AI 生成，用近乎實(shí)時(shí)的方式為客戶講解建筑外部設(shè)計(jì)內(nèi)部裝修風(fēng)格。

AI 遇到的問(wèn)題，應(yīng)由 AI 來(lái)解決

當(dāng)然了，剛剛提到的用例只不過(guò)是 NVIDIA RTX 在 AI 領(lǐng)域應(yīng)用的一小部分。從偏向娛樂(lè)性質(zhì)的文生圖、DLSS 3.5，到改變游戲交互方式的 NVIDIA ACE、聲音克隆，再到改變創(chuàng)作模式的 AI 視頻剪輯、改變工作模式的 Chat with RTX，無(wú)論是游戲還是工作，AI 技術(shù)早已滲透到我們生活的方方面面。

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在分享視頻創(chuàng)作過(guò)程中 AIGC 的具體應(yīng)用時(shí)，著名視頻特效團(tuán)隊(duì)「特效小哥 Studio」也提到了一個(gè)非常有趣的觀點(diǎn)——用 AI 來(lái)解決 AI 遇到的問(wèn)題。據(jù)他們分享，在重建 AIGC 圖片的景深時(shí)，他們沒(méi)有選擇用傳統(tǒng)的人工標(biāo)記深度圖，而是直接把圖片丟給 AI，讓 AI 繪制 AIGC 的深度圖，并將結(jié)果輸出給另一個(gè) AI 模型。

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這種「用魔法打敗魔法」的解決方案，在我看來(lái)不僅僅是 AIGC 行業(yè)化，正規(guī)化的標(biāo)志，同時(shí)也是未來(lái) AI 的發(fā)展方向之一。

首先，AI 模型的訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源，由于高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取往往成本高昂且不易實(shí)現(xiàn)，使用合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）可以創(chuàng)造大量逼真的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這對(duì)于提升 AI 系統(tǒng)的訓(xùn)練效率和效果非常有幫助。此技術(shù)不僅可以用于生成圖像數(shù)據(jù)，也能擴(kuò)展到文本、音頻甚至是虛擬環(huán)境的生成，極大地豐富了數(shù)據(jù)來(lái)源，為AI訓(xùn)練提供了更多可能。

其次，AI 模型的解釋性也是一個(gè)重要的技術(shù)挑戰(zhàn)，因?yàn)樵S多高效的模型如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往像黑盒一樣，難以理解其內(nèi)部的決策邏輯。通過(guò)發(fā)展解釋性 AI 技術(shù)，可以使模型的決策過(guò)程更加透明，增加用戶的信任，同時(shí)也方便開發(fā)者找到并改進(jìn)模型的不足。

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從長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度看，解決這些技術(shù)性挑戰(zhàn)不僅需要更先進(jìn)的算法和模型設(shè)計(jì)，還需要在數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和實(shí)際應(yīng)用之間找到一個(gè)平衡點(diǎn)，這將是推動(dòng) AI 技術(shù)未來(lái)發(fā)展的關(guān)鍵。我們期待 AI 能帶來(lái)更多便捷，同時(shí)也期待它幫助我們以全新的方式解決老問(wèn)題。

而當(dāng) AI 真正徹底解放人類生產(chǎn)力后，擁有無(wú)盡想象力的創(chuàng)作者與 AI，一定能讓更多天馬行空的創(chuàng)意成為現(xiàn)實(shí)。

來(lái)源：雷科技

       原文標(biāo)題 : 如何加速AI PC的普及？英偉達(dá)將RTX作為終極答案