生成式ai(aigc)无疑是当下最热门的话题和应用，各家软硬件厂商都在全力投入。
作为拥有强大硬件、广泛生态的行业领袖，intel也正在大力推动pc aigc应用的落地，从硬件到提供全方位支持。
目前在pc平台上，intel已发布的12/13代酷睿、arc a系列显卡，以及即将发布的下一代酷睿，都能满足aigc对于高算力的需求。
再加上软件生态的构建和模型的优化，aigc场景在台式机、轻薄本、全能本、游戏本等设备上都能落地应用，从而大大提高热门的日常生活、工作效率。
其中，基于openvino pytorch后端的方案，通过pytorch api，可以让社区开源模型很好地运行在intel客户端处理器、集成显卡、独立显卡和专用ai引擎之上。
比如说， stable diffusion的实现automatic1111 webui，已经能够通过上述方式，在intel处理器、显卡上运行fp16浮点精度的模型，支持文生图、图生图、局部修复等功能。
更进一步地，intel通过模型优化，降低了模型对硬件资源的需求，进而提升了模型的推理速度，让社区开源模型能够很好地运行在pc上。
眼下，intel 13代酷睿通过xpu加速、low-bit量化，以及其它软件层面的优化，可以让最高达160亿参数的大语言模型，通过bigdl-llm框架运行在16gb及以上内存容量的个人电脑上。
已经验证过的模型包括但不限于：llama/llama2、chatglm/chatglm2、mpt、falcon、moss、baichuan、qwen、dolly、redpajama、starcoder、whisper等，并通过transformers、langchain api接口支持windows、linux的操作系统。
即将发布的代号meteor lake的酷睿ultra系列，更会成为pc ai历史上的重要里程碑。
酷睿ultra它将通过分离式模块架构，集成名为“vpu”的独立ai加速单元，为pc用户提供ai的新功能、新应用，比如 pro中的自动重新构图、场景编辑检测等等，还有更高效的机器学习加速。
目前，intel正与pc产业伙伴合作，加速ai加速应用的落地和普及，未来后续基带产品也会进一步扩展ai能力。
另一方面，intel arc锐炫显卡通过驱动和补丁更新，已经可以较好地支持stable diffusion，性能提升效果相当显著。
tom's hardware就分别测试了arc a770 16gb、arc a750，使用了automatic1111 webui openvino。
在此之前，arc a770 16gb、arc a450的性能相比 4060落后在20％左右，如今分别大幅提升了54％、40％，对比rtx 4060能分别领先25％、6％。
要知道，它俩的游戏性能其实远不如rtx 4060，但如今ai效率却更高，足可见intel的硬件性能和软件优化相当给力。
再看看amd显卡的表现，就更加凸显intel的进步了，rx 6000系列的效率依然低得令人发指，rx 6800都只有arc a750的一半多一点点。
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