CPU一鍵P圖太強大 設計師慌了：失業的節奏
什麼才是生產力？除了Office辦公之外，很多人還能想到的就是圖像處理了，PhotoShop已經是很多人吃飯的傢伙，不做設計師的普通人網友也有很多擅長PS的——沒錯，PhotoShop的簡稱PS都成為常用詞了。
PS 2021升級：首次加入神經網絡濾鏡 AI簡化P圖
前不久，Adobe推出了PS 2021版，這一代升級加入了很多新奇的功能，涉及到UI、文檔以及磨皮、摳圖、魔法換天等等，其中一個關鍵升級就是增加了全新的神經網絡濾鏡（Neural Filters），不需要複雜的PS操作，直接拖動菜單就可以給場景着色、放大圖像，或者改變人像的表情、年齡、眼神以及姿勢。
官方演示的就是小伙秒變大爺的過程，只要拖動選擇「面部年齡「這個選擇框，就可以自由改變圖像的年齡，從年輕一直改到年老，想怎麼變就怎麼變。
在PS 2021的這些改進中，不論一鍵換天還是小伙變老頭，背後主要是靠目前炙手可熱的AI技術，通過深度學習積累了大量素材，在PS 2021中就可以一展身手了。
AI算力崛起：處理器不止CPU、GPU兩大功能了
PS 2021中對AI人工智能技術的大量應用也是當前科技發展的一個縮影，那就是AI已經成為一股非常重要的算力來源。
它獨立於以往的CPU或者GPU運算模式，互相輔助，呈現三足鼎立的趨勢，同時越來越多的處理器都單獨配備了NPU（神經網絡處理單元），以提供更強大的AI性能。
這一波AI能力已經席捲了從服務器到移動處理器在內的幾乎所有產品線，Intel從去年的10nm Ice Lake處理器開始在消費級x86中集成AI單元，加入了專用的指令集，比如DLBoost、ANNI等等。
在今年的十一代酷睿處理器Tiger Lake中，Intel進一步完善了AI架構，重寫了代碼，將AI加速適用於各種場景，包括低功耗狀態下如何加速AI等等。
對於客戶端處理器支持AI這件事，要考慮的因素很多，包括延遲、可用性、信任與隱私以及運行的成本，因為AI也是一種算力，也要遵循CPU/GPU設計時的那些原則，解決好這些問題才能讓AI在全場景中發揮作用，不再局限於特定領域。
在十一代酷睿上，AI方面的一個重要變化就是全新的GNA 2.0，這是一個高斯網絡加速器，基於獨立的IP模塊，只需很低的功耗就可以高效進行神經推理計算，並將CPU佔用率降低20％，從而大大提升AI性能，拓展AI應用場景，比如高動態範圍的神經網絡降噪。
舉例來說，十一代酷睿筆記本現在大部分都支持三種新技術——AI降噪、AI虛化、AI智能收音。這就有GNA 2.0的功勞，不影響筆記本續航的情況下就可以隨時啟用這些AI功能提高用戶體驗，特別是在視頻會議、語音通話等場合下。
除了GNA 2.0專用單元，十一代酷睿也繼續加強專用加速指令集DLBoost，加入DL Boost：VNNI、DL Boost：DP4A等新指令集，大大提升了低精度下的神經網絡或者整數推斷性能。
得益於這些改進，十一代酷睿的AI性能相比上代處理器有了數倍的提升，各種AI測試中改善明顯。
總之，PS 2021這樣的生產力應用中加大對AI的支持還是個開始，越來越多的應用和場景正在藉助和展現AI的力量。
隨着Intel大力推動CPU集成高性能低功耗AI單元，如今的處理器在CPU、GPU之外有了更多的AI算力，對各種應用場景的體驗提升也是一種變革，而且現在還是在發展初期，每代產品的AI性能動不動就是數倍的提升，未來更是不可限量。
