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高通3nm「高通3g专利」是一项革命性的技术，它将为我们的生活带来哪些变化？它将如何改变我们的通信方式？它将如何影响我们的工作和娱乐？

这些问题都值得我们深入探讨。在这篇文章中，我们将一起揭开高通3nm「高通3g专利」的神秘面纱，探索它背后的科技原理和未来发展趋势。

在2023年骁龙峰会上，高通发布了多款新产品，手机之家对此次发布的内容进行了汇总整理，一起来看看吧。

第三代骁龙8 Gen3)

第三代骁龙8 Gen3)更新的CPU性能提高了30%，GPU性能提高了25%，性能、拍摄和游戏体验都得到了全面的提升。更重要的是，这个新的移动平台带来了人工智能的突破性提升，终端侧人工智能进一步加强。Hexagon NPU速度提高了98%，能够支持超过100亿参数的大语言模型。

第三代骁龙8采用4nm工艺，集成了Kryoo CPU，包括8个核心，最高频率达到3.3GHz。其“1 5设计包含一个超大核(3.3.3)GHz)、性能核（3.2）5个GHz)以及2个能效核(2.3)GHz)，与上一代相比，速度提高了30%，能效提高了20%。

在GPU方面，Adreno GPU性能提高25%，能效提高25%，显示处理单元进一步升级，支持1Hz至240Hz的可变刷新率，以较低的功耗提供全天候显示体验(Always on Display)。

在游戏体验方面，第三代骁龙8是第一个支持240FPS的移动平台，采用游戏超分技术，支持8K。同时，Snapdragon Elite Gaming也带来了一些新的特点，比如支持图像运动引擎2.0(Adreno Frame Motion Engine2.0，AFME)，DLSS类似于NVIDIA，开启后可以提供更好甚至翻倍的帧数。

第三代骁龙8在支持硬件光追的基础上，也带来了硬件级的全球光照。骁龙平台也首次支持虚幻引擎5 Lumen。

人工智能是这次更新的最大亮点。高通技术公司高级副总裁兼手机、计算和XR业务总经理阿里克斯·卡图赞(Alex Katouzian)据介绍，第三代骁龙8是高通推出的具有最强终端侧AI的移动平台。

第三代快龙8带来了更强大的生成人工智能体验，支持终端侧运行100亿参数模型，每秒生成70亿参数大预测模型高达20个代币;不到一秒钟就可以在终端侧通过Stable Diffusion生成。

第三代骁龙8采用全新的高通AI引擎，异构架构带来更强的AI计算能力输出。

其中，Hexagon NPU升级了全新的微架构，性能提高了98%，能效提高了40%。Hexagon NPU集成了硬件加速单元、微块推理单元、性能增强的张量/标量/矢量单元，所有单元共享带宽两倍的大容量共享内存。

第三代骁龙8的LP-DDR5x内存频率由4.2GHz增加到4.8GHz，77GB/带宽77GB/s，最大容量为24GB。值得一提的是，Hexagon NPU的矢量单元与内存建立了直接连接通道，带来更高的处理效率和更低的延迟。在人工智能性能提升方面，第三代骁龙8还集成了更强的高通传感器中枢，拥有两个始终感应ISP、1个DPS、两个micro NPU，拥有30%的内存，支持INT4，其AI性能提升到3.5倍。

在人工智能等新特征的支持下，第三代快龙8的拍摄体验也得到了升级。它集成了三个18-bit感知ISP，可以支持单个1.08亿像素或两个6400万像素 3600万像素摄像头，或三个3600万像素摄像头；方面可拍摄8K@300万像素摄像头； HDR还捕捉6400万像素照片，还支持4K@120Hz慢动作。

新的ISP语义分割从8层增加到12层，可以记录更多的信息并准确分割。

在人工智能的后处理中可以进行更多的操作，带来出色的印象。

在拍摄方面，借助升级的人工智能性能，第三代骁龙8还带来了Vloger View模式可以同时记录两个摄像头的拍摄内容。但需要指出的是，Vlogger在View模式下，以前置摄像头为例，可以实时“挑图像”，减少后期工作，给观众带来更具代入感的主播视角。在骁龙峰会现场，笔者还体验了Demo的这一功能，整体流畅性和抠像性能都很好。

高通公司还与合作伙伴合作，智能地消除和应用中的图像对象。对象擦除功能拍摄，如果路人进入，人工智能也可以智能处理。

夜景拍摄能力的提高不仅是照片，而且是人工智能技术在夜景拍摄中的广泛应用，以确保更高的画面亮度，更多的细节，减少噪音，提高拍摄体验。

高通还带来了C2PA Android，它可以标记照片来源，区分真实拍摄或由人工智能生成。高通与Dolby的合作带来了一种新的拍摄模式，可以记录10-bit的深度，超过10亿的颜色，并与JPEG兼容。

在其他方面，第三代骁龙8集成骁龙X75 5g调制解调器和射频系统，率先支持5g-A，峰值下载速率达到10gbps，上传速率达到3.5Gbps;还有世界上第一个由传感器辅助的毫米波束管理(接收功率最多提高25%)、第二代人工智能提升GNSS定位(提升最多50%)。还支持Wi-Fi7、蓝牙5.3。音频支持24bit 96kHz无损音质，高通扩展个人局域网(XPAN)。

作为Android旗舰智能手机SoC的领导者，高通新平台将广泛应用于全球OEM制造商和智能手机品牌终端，包括华硕、荣耀、iQOO、魅族、蔚来、努比亚、一加、OPPO、真我realme、Redmi、红魔，索尼，vivo、Xiaomi和中兴。

骁龙X电子处理器

骁龙X Elite处理器是专门为PC平台设计的新一代芯片。根据高通公司提供的官方信息，骁龙X Elit

在CPU规格方面，采用高通自主研发的Qualcomm Oryon CPU，采用4nm工艺，有64位架构，包括12个核心，最高主频可达3.8GHz，单核心和双核心的最大Boost频率为4.3GHz，总缓存容量达到42MB。支持LPDR5x 8533MT/S内存规格，最大支持64GB内存，8通道设计，带宽高达136GB/SS。

高通首席执行官Cristiano Amon说，骁龙X Elite在单线程性能上超过了苹果的12核心M2 Max芯片和英特尔i7-135U处理器。在达到M2 Max、当i7-135U或i7-1260P峰值性能时，骁龙X Elite的功耗只有对方的三分之一。与英特尔移动端标压CPU的次旗舰i7-13800H相比，骁龙X Elite的性能提升约为60%，功耗仅为45W的三分之一。

在多核性能方面，骁龙X Elite的峰值性能比苹果M2处理器快50%，是英特尔i7-1355U和i7-1360P的两倍。与此同时，峰值性能的功耗只有这两个处理器的三分之一。

骁龙X Elite集成了Adreno GPU，支持DX12，算力达到4.6 TFlops。根据高通官方中的数据，该核显的性能比英特尔i7-13800H中的Intel要好 Xe集显快2倍，功耗仅为其四分之一。与AMD R9与7940HS中的780M核显相比，骁龙X Elite只需五分之一的功耗就能实现约80%的性能提升，这是一个很大的进步。

为了适应人工智能时代，骁龙X Elite还集成了Hexagon NPU，算力高达45 TOP，远远超过目前移动CPU的性能。这使得骁龙XPUXPU的性能。 Elite能以极快的速度运行超过13B参数的AI大语音模型。

骁龙X Elite支持X655 5g解调器，提供10gbps速度，并支持Wi-Fi 7和蓝牙5.4。在连接接口方面，它最多支持3个USB4.0、2个USB3.2 Gen2和一个EUSB2.0，并支持DP1.4，可同时连接三个4K 60Hz显示器或五个显示器。该处理器还支持AV1编码和4K HDR解码，并在操作系统层面支持Win12。

预计将搭载骁龙X Elite芯片终端产品将于2024年中期推出，并与微软、联想、惠普、戴尔等一线厂商合作推出。

第一代高通S7和S7 Pro音频平台

第一代高通S7和S7 Pro音频平台是高通公司推出的最先进的音频平台，旨在为耳塞、耳机、扬声器等终端设备提供先进、个性化、快速响应的音频体验。这两个平台具有无与伦比的终端侧人工智能水平，计算性能是前一个平台的6倍，人工智能性能是前一个平台的近100倍，功耗也得到了优化。

其中，高通S7 Pro是第一款支持高通扩展个人局域网（XPAN）技术和超低功耗Wi-Fi连接的音频平台。XPAN技术可以扩大音频传输距离，超过目前只使用蓝牙的连接距离。这意味着用户可以在家庭、建筑物或公园中自由移动，享受高达192kHz的无损音乐质量。

高通S7和S7 Pro音频平台结合了高性能、低功耗计算、终端人工智能和先进的连接技术，为用户带来了突破性的音频体验。用户可以在任何场景中获得沉浸式和个性化的音频体验，无论是会议、社交网络、游戏、音乐还是片刻的安静。

除上述硬件产品外，终端侧人工智能技术已成为骁龙峰会的重中之重。

今年高通公司的最大目标是推动生成式 AI在各类终端中的应用。CEO安蒙表示，随着人工智能时代的进入，终端侧生成人工智能对于提供强大、快速、个性化、高效、安全、高度优化的体验至关重要。

高通公司在骁龙峰会上发布了骁龙X Elite和第三代骁龙8处理器可以以极端的速度处理生成的AI任务。

例如，面向Windows 11 PC的终端侧聊天助手每秒可以处理30个token，使用稳定扩散算法在智能手机上生成图像只需不到一秒钟。

从文本到图像、图像到、文本到3D，多模态人工智能的出现正在改变人类与设备的互动方式。根据高通产品管理高级副总裁Ziad Asghar表示，这些生成人工智能完全在终端设备上运行，这意味着生成人工智能甚至可以在飞机上使用，他说这只是革命的开始。

Asghar指出，在云中运行生成人工智能面临着许多挑战，这些挑战可以通过在设备上处理来解决。

一些公司正在将专有代码集成到GPT工具中，以检测代码错误。在未来，个人计算机可以使用设备知道的信息（如用户状态、偏好、日历和年龄）与生成人工智能查询相结合，以获得更好的生成人工智能体验，这远远优于云。

与现有的与聊天机器人互动和提供个人信息的方式相比，终端设备上运行的人工智能具有隐私性和即时性的优势。用户不需要将私人上下文信息传输到云处理，也不需要等待云返回信息。

在终端设备上运行AI仍然存在一个关键问题，即模型推断需要大量计算资源。高通高管表示，在云端训练大型语言模型时，通常使用16位或32位浮点数，导致每次模型推断都需要大量计算。为了解决这个问题，高通一直致力于压缩模型、进行量化和修剪，例如只使用4位表示模型参数，从而节省功耗，并能够在设备上执行更多并发的AI处理。

随着时间的推移，人们不断改进算法，使得模型变得更小。

另外，针对特定应用程序进行训练的领域特定模型也被认为是一种方法，这些模型可以非常小且具有很高的准确性。

安蒙表示：“基于高通多年的AI研发，包括在终端中性能卓越的CPU、NPU和GPU组合，以及我们对众多领先模型本地运行的支持，我们能够将生成式AI的优势带给全球用户，带给不同的终端品类。我们在骁龙峰会上获得了广泛的合作伙伴支持，证明了高通作为终端侧AI领导厂商的行业地位。”

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