生成式AI(AIGC)無疑是當(dāng)下最熱門的話題和應(yīng)用，各家軟硬件廠商都在全力投入。

作為擁有強(qiáng)大硬件、廣泛生態(tài)的行業(yè)領(lǐng)袖，Intel也正在大力推動PC AIGC應(yīng)用的落地，從硬件到軟件提供全方位支持。

目前在PC平臺上，Intel已發(fā)布的12/13代酷睿、Arc A系列顯卡，以及即將發(fā)布的下一代酷睿，都能滿足AIGC對于高算力的需求。

再加上軟件生態(tài)的構(gòu)建和模型的優(yōu)化，AIGC場景在臺式機(jī)、輕薄本、全能本、游戲本等設(shè)備上都能落地應(yīng)用，從而大大提高熱門的日常生活、工作效率。

其中，基于OpenVINO PyTorch后端的方案，通過Pytorch API，可以讓社區(qū)開源模型很好地運(yùn)行在Intel客戶端處理器、集成顯卡、獨(dú)立顯卡和專用AI引擎之上。

比如說，Stable Diffusion的實(shí)現(xiàn)Automatic1111 WebUI，已經(jīng)能夠通過上述方式，在Intel處理器、顯卡上運(yùn)行FP16浮點(diǎn)精度的模型，支持文生圖、圖生圖、局部修復(fù)等功能。

更進(jìn)一步地，Intel通過模型優(yōu)化，降低了模型對硬件資源的需求，進(jìn)而提升了模型的推理速度，讓社區(qū)開源模型能夠很好地運(yùn)行在PC上。

眼下，Intel 13代酷睿通過XPU加速、low-bit量化，以及其它軟件層面的優(yōu)化，可以讓最高達(dá)160億參數(shù)的大語言模型，通過BigDL-LLM框架運(yùn)行在16GB及以上內(nèi)存容量的個(gè)人電腦上。

已經(jīng)驗(yàn)證過的模型包括但不限于：LLAMA/LLAMA2、ChatGLM/ChatGLM2、MPT、Falcon、MOSS、Baichuan、QWen、Dolly、RedPajama、StarCoder、Whisper等，并通過Transformers、LangChain API接口支持Windows、Linux的操作系統(tǒng)。

即將發(fā)布的代號Meteor Lake的酷睿Ultra系列，更會成為PC AI歷史上的重要里程碑。

酷睿Ultra它將通過分離式模塊架構(gòu)，集成名為VPU”的獨(dú)立AI加速單元，為PC用戶提供AI驅(qū)動的新功能、新應(yīng)用，比如Adobe Premiere Pro中的自動重新構(gòu)圖、場景編輯檢測等等，還有更高效的機(jī)器學(xué)習(xí)加速。

目前，Intel正與PC產(chǎn)業(yè)伙伴合作，加速AI加速應(yīng)用的落地和普及，未來后續(xù)基帶產(chǎn)品也會進(jìn)一步擴(kuò)展AI能力。

另一方面，Intel Arc銳炫顯卡通過驅(qū)動和補(bǔ)丁更新，已經(jīng)可以較好地支持Stable Diffusion，性能提升效果相當(dāng)顯著。

Toms Hardware就分別測試了Arc A770 16GB、Arc A750，使用了Automatic1111 WebUI OpenVINO。

在此之前，Arc A770 16GB、Arc A450的性能相比RTX 4060落后在20％左右，如今分別大幅提升了54％、40％，對比RTX 4060能分別領(lǐng)先25％、6％。

要知道，它倆的游戲性能其實(shí)遠(yuǎn)不如RTX 4060，但如今AI效率卻更高，足可見Intel的硬件性能和軟件優(yōu)化相當(dāng)給力。

再看看AMD顯卡的表現(xiàn)，就更加凸顯Intel的進(jìn)步了，RX 6000系列的效率依然低得令人發(fā)指，RX 6800都只有Arc A750的一半多一點(diǎn)點(diǎn)。

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