5Gベースバンドに機械学習ユニットを追加：クアルコムには多くのAI脳の穴がある

最も先進的な AI テクノロジーは、最も広く使用されているモバイル チップに使用されています。最近、クアルコムは再び AI を活用して「画期的な 5G パフォーマンス」を実現しました。

バルセロナで開催されたMWC 2022国際通信博覧会で、クアルコムのクリスティアーノ・アモンCEOは、AIコンピューティングコアを搭載した世界初の5G通信ベースバンドSnapdragon X70を発表しました。

グラフィックカードや携帯電話のCPUの横にAIコンピューティングユニットが登場して以来、通信ベースバンドにも専用のAIチップが必要になり、「本当に必要なのか？」という疑問が生まれています。

AIコアを搭載した初の5Gベースバンド

クアルコムの公式声明によると、Snapdragon X70はクアルコムの第5世代5GモデムおよびRFシステムであり、世界初の5G AIプロセッサとして、10Gbpsの5Gダウンロード速度、3.5Gbpsのアップロード速度、低遅延、より強力なネットワークカバレッジ、エネルギー効率を実現します。

この機能を実現するために、5G ベースバンドとして、Snapdragon X70 には専用の AI 処理ユニットも搭載されています。AI ベースの最適化メカニズム一式とともに、アルゴリズムはミリ波ビーム管理やアンテナ調整からネットワーク選択や電力消費まですべてを制御します。

Snapdragon X70 の 5G AI、低遅延キット、4 キャリア アグリゲーション テクノロジーにより、より広範囲のネットワーク カバレッジ、信号品質、低遅延を実現できます。そのうち、5G AIキットは、サブ6GHzおよびミリ波5GリンクのAI駆動最適化向けに設計されており、AI支援信号フィードバック、動的最適化、AI支援ミリ波ビーム管理を実現します。

具体的には、移動通信システムでは、端末（携帯電話）がチャネルの状態をリアルタイムで検出し、それを基地局に報告する必要があります。基地局は、ダウンリンクのスケジューリング時に、端末にとってより適切な変調方式とより良い時間周波数リソースを選択します。 AI アルゴリズムのサポートにより、チャネル状態の予測とフィードバックがより正確になり、基地局はより優れた動的最適化を実現できるため、通信効率が向上します。

シミュレーション データを通じて、バースト データ トラフィックのシナリオでは、AI 支援チャネル状態フィードバックと最適化により、セル エッジ、中間、センターのダウンリンク スループットがそれぞれ 20%、16%、24% 向上することがわかりました。一般的なデータ トラフィック シナリオでは、AI アルゴリズムにより、携帯電話はセル エッジで 26% のダウンリンク スループット ゲイン、ミッドレンジで 12% のダウンリンク スループット ゲインを達成できます。

Snapdragon X70 は、世界初の AI 支援ミリ波ビーム管理を実現します。アルゴリズム管理ビームは不確実な環境をインテリジェントに予測し、より優れたネットワーク カバレッジと安定性を実現します。

実際のアプリケーションでは、携帯電話は通常、複数の異なるネットワーク周波数を受信できます。複数の周波数と異なるネットワーク標準がある環境でも、X70 の AI はさまざまな接続の状態をインテリジェントに識別および検出し、遅延を減らしてユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

最後に、AI 支援によるアダプティブ アンテナ チューニングがあります。この技術は、「デス グリップ」を回避するために使用されます。端末の持ち方の状態をインテリジェントに検出することで、携帯電話はリアルタイムでアンテナを動的に調整できます。

新しいテクノロジーのサポートにより、Snapdragon X70 のエネルギー効率は 60% 向上しました。クアルコムは、Snapdragon X70のサンプル出荷が2022年後半に開始され、商用モバイル端末は2022年後半に発売される予定であると発表した。

携帯電話チップはほんの小さな一歩に過ぎない

AI を使って 5G 信号を強化しようとする試みは今回が初めてではありません。現在の Snapdragon 8 に統合されている Snapdragon X65 では、機械学習アルゴリズムが、ユーザーのスマートフォンの持ち方や使い方に基づいて無線受信電力を動的に調整し、信号強度を最大化するのに役立ちます。携帯電話では、最先端の人工知能アプリケーションがよく見られます。

最近では、Xiaomi 12、OPPO Find X5、iQOO 9、Honor Magic 4など、さまざまな携帯電話メーカーの新しいフラッグシップモデルはすべて、最新世代のQualcomm Snapdragon 8モバイルプラットフォームを採用しており、その中でAIは控えめに強力な役割を果たしています。

これらの新しい携帯電話は、充電速度が速く、画面が優れているだけでなく、多くの新機能も備えています。たとえば、録音中に音声を自動的にテキストに変換して話者を識別するアプリ、ビデオにリアルタイムで字幕を追加する翻訳機能、画面を見つめたり空中ジェスチャーをしたりすることで画面が点灯する機能などは、もはや目新しい概念ではありません。

携帯電話の知能をよりよく反映できるテクノロジーもあります。メッセージを読んでいるときに、フロントカメラが他の人も画面を見つめていることを検出すると、携帯電話は自動的に通知の詳細を非表示にして、プライバシーが漏洩するのを防ぎます。

OPPO Find X5 ProのColorOS 12.1の新機能

プロセッサは一般的に日常的な使用にはパワーが強すぎるため、携帯電話メーカーは AI 機能を活用してより優れた体験を提供しようとしています。Snapdragon 8 の AI コンピューティング能力は、これらの新機能に欠かせない役割を果たしています。

このチップ上の第 7 世代 AI エンジンは、GPU、Hexagon、CPU のすべての AI 機能を統合し、4 倍のパフォーマンスを実現します。さらに、第 3 世代センサー ハブには「常時オン」チップ モジュールが搭載されており、極めて低い消費電力でカメラを 24 時間オンラインで駆動し、QR コード認識や自動ウェイクアップなどの機能を実現します。

クアルコムは携帯電話の使い方を解明したが、同社のアイデアはそれをはるかに超えるものだ。バルセロナの展示会で、アモン最高経営責任者（CEO）は同社の「統合技術ロードマップ」を発表した。

「私たちの考えは、特定のデバイスやテクノロジーに限定されるものではなく、機械学習のグラフィック処理機能から音声認識機能、さらに高い計算能力が求められる自動運転の分野に至るまで、相互接続の力を通じてさまざまな機能を端末にもたらすことです」とアモン氏は語った。 「インテリジェント クラウドが成熟した後は、エッジ デバイスのインテリジェンスを再考する必要があります。新しい機能により、マシンは周囲の状況を理解できるようになります。マシンは高い計算能力と低いエネルギー消費を誇ります。」

統計によると、世界のクラウドコンピューティングの年間成長率は約 35% であり、ほぼすべてのデバイスがクラウドに接続する必要があります。

クアルコムは、産業および商業分野のエッジ推論ワークロードをターゲットとした、初のデータセンターAI推論アクセラレータCloud AI 100を2019年に早くも発売しました。このチップの推論効率は、一部のタスクではNvidiaの同様の製品を上回っています。

アーキテクチャの観点から見ると、現在の主力携帯電話チップ Snapdragon 8 には、エンド クラウド相互接続のための新しい機能がすでに備わっています。初の ARM v9 命令セットは、セキュリティ、AI 機能、スケーラブルなベクトル拡張、DSP のアップグレードにより、ここ 10 年で最大のアップデートとなっています。さらに重要なのは、ARM v9 によってチップが高性能コンピューティングを実現できる道が開かれることです。

人々の拡大し続けるコンピューティング能力のニーズを満たすために、ARM v9 は新しい SVE2 (Scalable Vector Extension) 命令セットを使用して、高性能コンピューティング、5G ネットワーク、仮想現実、AI、DSP における ARM アーキテクチャのパフォーマンスを強化します。携帯電話、コンピューター、クラウド サーバーに搭載されている ARM チップは、以前はすべて同じアーキテクチャのように見えましたが、異なるサイズのレジスタを使用していました。 ARM v9 では、命令セットが初めて統一され、開発者のアプリケーションは一度コンパイルするだけですべてのデバイスで実行できるようになりました。

携帯電話をクラウド スーパーコンピューターに変えてみませんか?将来的には、Snapdragon 8 搭載スマートフォンに魔法のようなアプリケーションが登場するかもしれません。

ARMアーキテクチャをベースとするQualcommのAIコンピューティングパワーは現在、IoT端末、携帯電話、PC、XR、自動車など、家庭、産業、スマートシティのIoT、エッジデバイス、自動運転をカバーしており、さまざまなシナリオや端末に合わせてさまざまなコンピューティングパワーを備え、相互に統合されています。

クアルコムの技術は、携帯電話だけでなく、さまざまな応用シーンで「AIパフォーマンスを拡張」しています。先進的な通信技術とより強力な端末コンピューティング能力により、人工知能の応用形態が一新され、あらゆる端末に人工知能が浸透するでしょう。

クアルコムのAIエンジニア：論文を発表し、本を執筆

Qualcomm の AI 技術推進は、Nvidia や Google ほど注目度は高くないかもしれませんが、実際には私たちの手中にあり、Qualcomm の研究者も学界で大きな影響力を持っています。

近年、Qualcomm AI Lab はますます多くの学術論文を発表しており、コンピュータービジョンの分野だけでも 20 件以上の研究論文がトップカンファレンスに取り上げられています。

これらの技術は、Snapdragon 8 の新機能である、最大 300 個の顔の特徴ポイントによる背景ぼかし + 顔認識 + 姿勢認識 + ジェスチャー認識のマルチニューラル ネットワーク認識など、すぐに実用化されました。

この技術は、トップクラスのコンピューター ビジョン カンファレンス CVPR 2021 に掲載された論文「効率的なビデオ処理のためのスキップ畳み込み」から生まれました。

この記事では、Qualcomm AI Lab が Skip-Convolutions と呼ばれる新しい畳み込み層を提案しました。これは、画像認識ニューラル ネットワークの従来の畳み込み層をすべて置き換え、精度を損なうことなくビデオ ストリーミング タスクの計算の複雑さを 3 ～ 4 倍削減します。

アルゴリズム技術とチップの計算能力の向上により、Snapdragon 8 はリアルタイムのビデオオブジェクト検出および画像認識タスクで複数の AI モデルを同時に実行し、複雑な効果をもたらすことができます。

数日前、AI界隈でニュースがあり、その中でもクアルコムがAI分野でトップレベルにあることが少しだけ明らかになりました。アムステルダム自由大学の助教授であり、クアルコム AI 研究センターの元研究員である Jakub Tomczak 氏が、Twitter で新著「Deep Generative Models」の進捗状況を発表しました。この本は現在、正式に出版されています。

Tomczak 氏は、Qualcomm AI Research Center の研究員だったころ、ビデオ圧縮や機械学習のベイズ最適化に関する研究を数多く発表し、CVPR、NeurIPS、ICCV などの一流学術会議で発表しました。この本では、確率モデルとディープラーニングを組み合わせて人工知能システムを構築する問題に取り組んでいます。これは一般的な予測モデルを超えており、教師あり学習と教師なし学習を組み合わせています。結果として得られるパラダイムは「ディープ生成モデル」と呼ばれ、生成の観点から周囲の世界を認識します。

アムステルダム大学の機械学習研究の議長であり、クアルコムと深いつながりを持つクアルコムテクノロジーの元副社長であるマックス・ウェリング氏も、この本の序文を執筆した。 「Deep Generative Models」は、この分野に興味を持つ学生、エンジニア、研究者の注目を集めることを目指しています。関連コンテンツのコードもGitHubで公開されており、機械学習コミュニティの注目を集めています。

世界を変えるような新しい技術を生み出すことができるのは、学術的背景を持つ AI 研究者だけです。 AI分野におけるクアルコムの物語は拡大し続けています。