高通的AI软件栈：一次开发，随处运行的梦想
如果你问AI边缘芯片公司最难的是什么，他们大概率会说落地的应用场景太多、太复杂。如果你问开发者使用AI芯片最难的是什么，他们可能会说没有统一的开发平台。如果你问消费者使用AI的最大感受是什么，他们或许会表达一些对AI智能程度的不满。
AI已经在智能手机中普及，但AI的体验还不够完善，AI的功能也还不够强大。想要实现体验优秀的AI功能和产品，一定需要从底层的硬件到上层的软件和系统深度融合。所有AI芯片公司都在大谈自家产品优势，但即便对于有能力和经验的人员，想要将一个应用程序部署到不同的产品中总是有许多迁移工作，这也在很大程度上阻碍了AI技术普及和进一步创新。
为了解决这个问题，高通给出了最新解决方案——高通全能型人工智能（Qualcomm AI Stack），包括硬件、软件工具，让OEM厂商或者开发者的一次编码，就可以应用到智能手机、物联网设备、汽车、高性能计算机（HPC）、云端服务以及移动个人电脑等多个领域。这是足以让开发者兴奋的一次编码，可以随处运行。
然而，要实现这一目标，面临着诸多挑战。高通技术公司产品管理副总裁 Ziad Asghar 指出，“不同业务对于准确性、功耗以及时延等方面平衡要求各异，比如XR应用所需的手势追踪与汽车激光雷达相比，其精准度要求差异巨大。” 高通技术公司技术副总裁 Jeff Gehlhaar 提到，“如何让我们的IP获得同样的访问权限，使得每个IP都能以统一方式选择相应解决方案，这是一个主要挑战。”
为了克服这些挑战，高通推出了全方位的人工智能（Artificial Intelligence）软件组合，从底层硬件联合上层软件优化，以此来实现跨硬件平台运行。这是一项十分具有挑战性的工作，因为要支持不同的操作系统，如Android、Windows、Linux，以及面向联网车辆QNX等；要完整支持系统接口，加速器驱动仿真支持；还要提供数学库编译器虚拟平台，以及分析器调试器。此外，还必须包含编程语言核心库，并且能够进行模型增效工具包量化感知训练无数据训练，将浮点运算转换为整数运算提升模型效能。
除了这些，还有基础设施支持，如Prometheus Kubernetes Docker，以及大量SDK，如Snapdragon Ride SDK用于自动驾驶辅助解决方案、高通智能多媒体SDK用于物联网设备，以及Snapdragon Spaces XR开发者平台用于扩展现实设备，这些都为建立统一SDK奠定了基础。
Ziad Asghar 表示，“任何面向单一终端可轻松部署特性，都需要关键组成部分协作执行，其中包括模型准备优化调度器硬件调试以及确保软件充分利用资源。” 但这并非易事，它们需要时间持续投入才能成功。但如果成功，不仅是其统一技术路线图策略成功，更是其在人工智能市场获得巨大成功关键之一。
