Viens no acīmredzamākajiem – un, godīgi sakot, visdīvainākajiem viedtālruņu nozarē pēdējo pāris gadu laikā ir bijušas nepārtrauktas runas par AI pieredzi. Jo īpaši Silicon Warriors bieži paziņoja, kā viņu jaunākais mobilais procesors ļautu darboties ar ierīču AI procesiem, piemēram, video ģenerēšanu.
Mēs jau esam tur, kaut arī ne pilnībā. Starp visiem hipe šoviem ar triecieniem AI trikiem viedtālruņu lietotājiem debates tik tikko nepārsniedza glitzy prezentācijas par jaunajiem procesoriem un vienmēr mainīgajiem tērzēšanas robotiem.
Tikai tad, kad Gemini Nano prombūtne Google Pixel 8 pacēla uzacis, masas uzzināja par AI RAM ietilpības kritisko nozīmi mobilajās ierīcēs. Drīz Apple arī skaidri pateica, ka tas ir turējis Apple Intelligence bloķētu ierīcēm ar vismaz 8 GB RAM.
Guess “AI tālruņa” attēls nav saistīts ar atmiņas ietilpību. Tas, cik labi jūsu tālrunis var veikt AI darbināmus uzdevumus, ir atkarīgs arī no neredzamās RAM optimizācijas, kā arī no krātuves moduļiem. Un nē, es ne tikai runāju par spēju.
Atmiņas jauninājumi devās uz AI tālruņiem
Digitālās tendences sēdēja kopā ar Micron, pasaules līderi atmiņu un glabāšanas risinājumos, lai nojauktu RAM lomu un glabāšanu AI procesiem viedtālruņos. Mikrona veiktajiem sasniegumiem vajadzētu būt uz jūsu radara, nākamajā laikā iepērkoties augstākā līmeņa tālrunim.
Jaunākais no Aidaho bāzētā uzņēmuma ietver G9 NAND mobilo UFS 4.1 glabāšanu un 1γ (1 gamma) LPDDR5X RAM moduļus vadošajiem viedtālruņiem. Tātad, kā tieši šie atmiņas risinājumi virza AI cēloni viedtālruņos, izņemot ietilpības palielināšanu?
Sāksim ar G9 NAND UFS 4.1 uzglabāšanas risinājumu. Līdz Visaptverošs solījums ir taupīgs enerģijas patēriņš, zemāks latentums un augsts joslas platumsApvidū UFS 4.1 standarts var sasniegt maksimālo secīgo lasīšanas un rakstīšanas ātrumu 4100 Mb / s, kas ir 15% pieaugums virs UFS 4.0 paaudzes, vienlaikus samazinot latentuma skaitļus.
Vēl viens būtisks ieguvums ir tas, ka Micron nākamā paaudzes mobilo krātuves moduļi ir līdz 2TB ietilpībai. Turklāt Micron ir izdevies samazināt to izmēru, padarot tos par ideālu risinājumu saliekamiem tālruņiem un nākamā paaudzes plāniem tālruņiem, piemēram, Samsung Galaxy S25 mala.
Pārejot uz RAM progresu, Micron ir izstrādājis to, ko tas sauc par 1γ LPDDR5X RAM moduļiem. Viņi nodrošina maksimālo ātrumu 9200 MT/s, var iesaiņot par 30% vairāk tranzistoru, jo lielums sarūk, un, atrodoties tajā, patērē par 20% zemāku jaudu. Mikrons jau ir pasniedzis nedaudz lēnāku 1β (1-beta) RAM risinājumu, kas iesaiņots Samsung Galaxy S25 sērijas viedtālruņos.
Uzglabāšanas un AI mijiedarbība
Bens Rivera, Micron mobilā biznesa vienības produktu mārketinga direktors, man saka, ka Micron ir veikusi četrus izšķirošus uzlabojumus virs saviem jaunākajiem uzglabāšanas risinājumiem, lai nodrošinātu ātrākas AI operācijas mobilajās ierīcēs. Tajos ietilpst zonēti UF, datu defragmentācija, piespraužams raksts un inteliģents latentuma izsekotājs.
“Šī funkcija ļauj procesoram vai resursdatoram identificēt un izolēt vai“ piespraust ”viedtālruņa visbiežāk izmantotos datus uz atmiņas ierīces apgabalu, ko sauc par WriteBooster Buffer (līdzīgi kā kešatmiņā), lai iespējotu ātru, ātru piekļuvi,” skaidro Rivera par piesprausto rakstīšanas funkciju.
Ikvienam AI modelim-padomājiet par Google Gemini vai Chatgpt-, kas cenšas veikt darbību uzdevumus, ir nepieciešams savs instrukciju failu komplekts, kas lokāli glabā mobilajā ierīcē. Piemēram, Apple Intelligence ir nepieciešama 7 GB krātuve visiem tā shenaniganiem.
Lai veiktu uzdevumu, jūs nevarat deponēt visu AI paketi RAM, jo tai būtu nepieciešama vieta citu kritisko darbu apstrādei, piemēram, zvana vai mijiedarbībai ar citām svarīgām lietotnēm. Lai risinātu ierobežojumu mikronu krātuves modulī, tiek izveidota atmiņas karte, kas tikai ielādē nepieciešamos AI svarus no krātuves un uz RAM.
Kad resursi kļūst stingri, tas, kas jums nepieciešams, ir ātrāka datu apmaiņa un lasīšana. To darot, tiek veikts, ka jūsu AI uzdevumi tiek veikti, neietekmējot citu svarīgu uzdevumu ātrumu. Pateicoties piespraustajam WriteBooster, šī datu apmaiņa tiek palielināta par 30%, nodrošinot, ka AI uzdevumi tiek veikti bez kavēšanās.
Tātad, pieņemsim, ka jums ir nepieciešams Dvīņi, lai iegūtu PDF analīzei. Ātra atmiņas mijmaiņa nodrošina, ka nepieciešamie AI svari tiek ātri pārvietoti no krātuves uz RAM moduli.
Tālāk mums ir datu defrag. Padomājiet par to kā galdu vai Almiras organizatoru, kas nodrošina, ka objekti ir kārtīgi sagrupēti dažādās kategorijās un ievietoti to unikālajos skapjos, lai tos būtu viegli atrast.
Viedtālruņu kontekstā, tā kā ilgstošā lietošanas periodā tiek saglabāti arvien vairāk datu, tas viss parasti tiek glabāts diezgan nejaušās lietās. Neto ietekme ir tāda, ka tad, kad borta sistēmai ir nepieciešama piekļuve noteikta veida failiem, kļūst grūtāk tos visus atrast, izraisot lēnāku darbību.
Saskaņā ar Rivera teikto, dati DeFrag ne tikai palīdz sakārtot datu glabāšanu, bet arī maina mijiedarbības ceļu starp uzglabāšanas un ierīces kontrolieri. To darot, tas uzlabo datu lasīšanas ātrumu par iespaidīgiem 60%kas, protams, paātrina visa veida lietotāju un mašīnas mijiedarbību, ieskaitot AI darbplūsmas.
“Šī funkcija var palīdzēt paātrināt AI funkcijas, piemēram, kad ģeneratīvs AI modelis, piemēram, tāds, ko izmanto, lai ģenerētu attēlu no teksta uzvednes, tiek izsaukts no atmiņas uz atmiņu, ļaujot datus ātrāk lasīt no krātuves atmiņā,” Micron izpilddirektors pastāstīja Digital Trends.
Izlūkošanas latentuma izsekotājs ir vēl viena iezīme, kas būtībā seko līdzi nobīdes notikumiem un faktoriem, kas varētu palēnināt parasto tālruņa tempu. Pēc tam tas palīdz atkļūdot un optimizēt tālruņa veiktspēju, lai nodrošinātu, ka regulāri, kā arī AI uzdevumi neskrien ātruma izciļņos.
Galīgais uzglabāšanas uzlabojums ir Zonēts UF. Šī sistēma nodrošina, ka dati ar līdzīgu I/O dabu tiek glabāti sakārtotā veidā. Tas ir ļoti svarīgi, jo sistēmai ir vieglāk atrast nepieciešamo failu atrašanu, tā vietā, lai tērētu laiku, pārejot pa visām mapēm un direktorijiem.
“Micron ZuFS funkcija palīdz organizēt datus tā, lai, kad sistēmai būtu jāatrod konkrēti dati uzdevumam, tas būtu ātrāks un vienmērīgāks process,” mums sacīja Rivera.
Pārsniedzot RAM ietilpību
Runājot par AI darbplūsmām, jums ir nepieciešams noteikts RAM daudzums. Jo vairāk, jo labāk. Kamēr Apple ir iestatījis sākotnējo līmeni 8 GB savam Apple Intelligence kaudzei, Android ekosistēmas spēlētāji ir pārcēlušies uz 12 GB kā drošu noklusējumu. Kāpēc tā?
“AI pieredze ir arī ārkārtīgi datu ietilpīga un tādējādi ar jaudu izsalkušu. Tātad, lai sniegtu solījumu par AI, atmiņu un uzglabāšanai nepieciešamību nodrošināt zemu latentumu un augstāko veiktspēju vislielākajā enerģijas efektivitātē,” skaidro Rivera.
Ar nākamā paaudzes 1γ (1 gamma) LPDDR5X RAM risinājumu viedtālruņiem Micron ir izdevies samazināt atmiņas moduļa darbības spriegumu. Tad tur ir pārāk svarīgs jautājums par vietējo sniegumu. Rivera saka, ka jaunie atmiņas moduļi var pazemoties līdz 9,6 gigabitiem sekundē, nodrošinot augstāko AI veiktspēju.
Mikrons saka, ka uzlabojumi ekstrēmā ultravioletā (EUV) litogrāfijas procesā ir atvēruši durvis ne tikai lielākam ātrumam, bet arī veselīgam energoefektivitātes pieaugumam par 20%.
Ceļš uz privātāku AI pieredzi?
Mikronu nākamā paaudzes RAM un viedtālruņu krātuves risinājumi ir paredzēti ne tikai AI veiktspējas uzlabošanai, bet arī ar ikdienas viedtālruņu darbu vispārējo tempu. Man bija interese, vai G9 NAND mobilā UFS 4.1 uzglabāšana un 1γ (1 gamma) LPDDR5X RAM uzlabojumi arī paātrinātu bezsaistes AI procesorus.
Viedtālruņu ražotāji, kā arī AI laboratorijas ir Arvien vairāk pāriet uz vietējo AI apstrādi. Tas nozīmē, ka tā vietā, lai nosūtītu vaicājumus uz mākoņa serveri, kur tiek apstrādāta operācija, un pēc tam rezultāts tiek nosūtīts uz tālruni, izmantojot interneta savienojumu, visa darbplūsma tiek izpildīta lokāli jūsu tālrunī.
Sākot ar zvanu un balss piezīmju pārrakstīšanu līdz sarežģītā izpētes materiāla apstrādei PDF failos, viss notiek jūsu tālrunī, un neviens personas dati nekad neatstāj jūsu ierīci. Tā ir drošāka pieeja, kas ir arī ātrāka, bet tajā pašā laikā tai nepieciešami gaļīgi sistēmas resursi. Ātrāks un efektīvāks atmiņas modulis ir viens no šiem priekšnoteikumiem.
Vai Micron nākamā paaudzes risinājumi var palīdzēt vietējā AI apstrādē? Tas var. Faktiski tas arī paātrinās procesus, kuriem nepieciešams mākoņa savienojums, piemēram, ģenerēt videoklipus, izmantojot Google VEO modeli, kuriem joprojām ir nepieciešami jaudīgi skaitļošanas serveri.
“Vietējā AI lietotnei, kas darbojas tieši ierīcē, būtu visvairāk datu trafika, jo tā ne tikai lasa lietotāja datus no atmiņas ierīces, bet arī veic ierīces AI secinājumus. Šajā gadījumā mūsu funkcijas palīdzētu optimizēt datu plūsmu abiem,” man stāsta Rivera.
Tātad, cik drīz jūs varat sagaidīt, ka tālruņi, kas aprīkoti ar jaunākajiem mikronu risinājumiem, nolaidīsies plauktos? Rivera saka, ka visi galvenie viedtālruņu ražotāji pieņems Micron nākamā paaudzes RAM un uzglabāšanas moduļus. Ciktāl tas attiecas uz tirgus ierašanos, jūsu iepirkšanās radaram vajadzētu būt “vadošajiem modeļiem, kas palaiž 2025. gada beigās vai 2026. gada sākumā”.
