本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。
纯靠手机跑Stable Diffusion，出一张图需要多长时间？
答案是15秒以内。还是开飞行模式那种，完全不需要借助云服务器的算力！
不仅能生成动画版铠甲猫猫战士，真人版《龙珠》cosplay大合照，也能迅速想象出来：
△图源@TK Bay
当然，画个中国风兔型剪纸图像，也完全没问题：
△图源@TK Bay
此前，虽然已经有网友做出了一些能在手机上运行的Stable Diffusion项目，不过实际运行会发现，这些项目要么生成图片的时间长、内存占用高、耗电量大，要么生成的图像风格比较单一。
15秒内依靠手机算力出图，风格还是多变的那种，究竟是怎么做到的？
手机15秒跑亿级大模型
这个手机版15秒跑Stable Diffusion项目，是高通基于自己的手机芯片做的一个“演示”APP。
在前不久的MWC 2023上，高通现场展示了这个APP的生成效果，有不少线下参会的网友也体验了一波，例如尝试用它生成一群宝可梦：
△图源@NewGadgets.de
迭代步数达到了20步，可以生成分辨率512×512的图像。
据高通介绍，之所以相比其他项目，这个版本的Stable Diffusion能在手机上快速运行，是因为团队专门基于移动端AI软硬件技术，对开源模型进行了优化。
其中，Stable Diffusion模型选用的是在Hugging Face上开源的FP32 version1-5版本。
为了达到15秒“快速出图”的效果，研究人员从硬件、框架和AI压缩算法上入手，在确保出图效果的同时，对模型大小和端侧运行进行适配优化：
- 硬件：第二代骁龙8移动平台
- 框架：高通AI引擎Direct
- AI模型压缩工具：AI模型增效工具包AIMET
首先，基于高通AI模型增效工具包AIMET，对训练后的Stable Diffusion模型进行量化。AIMET中包括一些高通之前的量化研究算法如AdaRound等，能将模型精度从FP32压缩到INT8，降低功耗的同时确保模型运行效果；
接下来，团队基于高通的AI引擎Direct框架，对这一模型进行软硬件协同优化，让它能更好地运行在AI计算专用的Hexagon处理器上，提升性能的同时最小化内存溢出；
最后，高通也采用了最新发布的第二代骁龙8移动平台，支持一项名叫微切片推理（Micro Inferencing）的技术，能通过在时间轴上对网络层进行切分，从而让处理器始终处于高效运转状态，提升效率。
不止是Stable Diffusion，其他生成式AI算法同样如此。
高通还展示了相比其他GPU和CPU，Hexagon处理器在移动端跑人脸生成算法的效率：
至于搭载Hexagon处理器的第二代骁龙8移动平台，跑超分辨率（RDN）、背景虚化（DeeplabV3+）、人脸识别（FaceNet）和自然语言处理（MobileBERT）等算法上，性能同样高出同行3~4倍：
而这也正是高通一直强调的“端侧AI算力”性能。
据高通介绍，在这波生成式AI浪潮下，相比单纯借助云端算力处理AI模型，端侧的计算能力也同样能被加以利用。
端侧算力加速生成式AI落地
随着这波大模型爆火，云端计算已经成为不少人受关注的技术。
然而，作为AI技术最直接的落地领域之一，同样能提供算力的移动端，是否同样会对这波生成式AI浪潮造成影响？
对此，高通技术公司产品管理高级副总裁兼AI负责人Ziad Asghar分享了他的看法。
Ziad Asghar认为，让大模型这类生成式AI纯粹在云端运行，存在几个问题。
一方面，像网络搜索这样的算法，生成式AI的查询效果虽然比传统方法更好，但单次查询成本也会更高。
随着用户数量的不断增加，仅仅依靠云端算力，可能无法支持越来越多的生成式AI应用同时运行：
另一方面，虽然云端计算能力更大，但不少AI模型应用到端侧时，在推理时还会面对处理用户数据等涉及隐私安全方面的问题。
就拿个人搜索来说，要想使用AI算法更智能地搜索手机上的数据、同时又不上传到云端处理，那么模型最终就得部署到端侧，而非将用户数据“联网”上传。
因此，要想让生成式AI规模化落地，移动端也要从计算方式和应用途径上作出对应的准备。
而这也是高通提出混合AI概念的原因，将一些AI模型放到终端侧进行处理。
Ziad Asghar还表示，随着移动端AI处理能力的不断提升，未来几个月内，我们就能看到100亿参数的大模型在移动端运行：
到那个时候，或许手机上的AI助手就真能做到“专人定制”了。
