5月25日，微软在美国当地时间周二举行的Build 2022开发者大会上推出了一个名为Project Volterra的项目。微软计划开发一种由高通骁龙芯片支持的新硬件设备，旨在允许开发者通过高通的Windows神经处理SDK套件探索“人工智能(AI)场景”。
与此同时，这种硬件还将帮助Windows支持神经处理单元(NPU)，或为特定于AI和机器学习的工作负载量身定制的专用芯片。专用的AI芯片可以加快AI处理速度，减少对电池寿命的影响。它们已被广泛用于智能手机等移动设备中。然而，随着人工智能支持的图像升级程序和其他应用程序的广泛使用，制造商总是在他们的笔记本电脑产品中添加这种芯片。
比如M1 Mac搭载了苹果的神经引擎，微软Surface Pro X搭载了SQ1(与高通联合开发)，英特尔也暗示将为Windows PC提供AI芯片解决方案。但得益于iOS和Android的支持，AI驱动的Arm架构应用生态系统已经非常成熟，Project Volterra似乎正在试图利用这一趋势，而不是从零开始开发。
这不是微软第一次与高通合作推出AI开发者硬件。2018年，两家公司联合推出了视觉智能平台，为通过微软Azure ML和Azure IoT Edge服务运行的计算机视觉算法提供“完全集成”的支持。Project Volterra提供的证据显示，四年后，微软和高通仍然在该领域密切合作，即使是在高通关于Arm许可证的Windows独家协议到期之后。
Windows和设备首席产品官帕诺斯·帕奈(Panos Panay)在一篇博文中表示:“我们认为，Windows开放的硬件生态系统为开发者提供了更大的灵活性和更多的选择，可以支持广泛的场景。因此，我们不断开发平台，以支持新的和新兴的硬件平台和技术。”
微软表示，Project Volterra的硬件将于今年晚些时候推出，它将配备一个具有“同类最佳”AI计算能力和效率的神经处理器。该芯片将主要基于Arm架构，由高通提供，将使开发人员能够与Visual Studio、VSCode、Microsoft Office和Teams等工具一起构建和测试Arm架构原生应用。
事实证明，Project Volterra是微软Arm原生应用“端到端”开发者工具链的先驱。将涵盖完整的Visual Studio 2022、VSCode、Visual C++、Net 6、Windows终端、Java、Linux的Windows子系统和Android的Windows子系统(用于运行Android应用)。每个组件的预览版将在未来几周内推出，另外还有一些Arm的开源项目，比如Python、Node、Git、LLVM等等。
至于Windows版本的神经处理SDK工具包，Panay表示，它将允许开发人员在具有骁龙硬件的Windows设备上执行、调试和分析深度神经网络的性能，并将网络集成到应用程序和其他代码中。作为神经处理SDK工具包的补充，新发布的高通Windows神经处理SDK不仅为具有不同功率和性能配置文件的不同处理器内核提供API，还提供在基于骁龙的Windows设备上转换和执行AI模型的工具。
高通的新工具也将使Volterra项目以外的设备受益，特别是高通最近推出的配备骁龙8cx第三代处理器的笔记本电脑。骁龙8cx Gen 3旨在与苹果基于Arm的芯片竞争。它有一个AI加速器(Hexagon处理器)，可以用来支持AI处理照片和视频。
高通发言人通过电子邮件表示:“当高通神经处理SDK的Windows版本与Volterra项目相结合时，高通人工智能引擎的强大和高效性能将被用来促进新Windows体验的改进和提供。”高通AI engine是骁龙计算平台的一部分，主要指顶级骁龙系统芯片中CPU、GPU和数字信号处理器组件的组合AI处理能力。
Volterra项目也有自己的云组件，称为“混合环路”。微软将其描述为“跨平台开发模型”，用于构建跨越云和边缘的人工智能应用。这个想法是开发者可以决定是在Azure还是本地客户端上运行AI应用。如果开发人员需要额外的灵活性，混合循环还提供了在客户机和云之间动态转移负载的能力。
Panay表示，混合循环将贯穿Azure机器学习中“AI Toolchain”的原型和ONNX Runtime中新的Azure执行提供程序，ONNX Runtime是一个开源项目，旨在加速跨框架、操作系统和硬件的AI。
“人工智能支持的越来越多的神奇体验需要比传统CPU和GPU更强大的处理能力，但像NPU这样的新硅芯片将为关键的人工智能工作负载增加更大的容量，”Parnai解释道。我们新兴的混合计算和人工智能模型，以及支持NPU的设备，为开发人员构建雄心勃勃的应用创造了一个新的平台。随着Arm64 Visual Studio的推出，今年晚些时候，我们将发布新的工具来帮助开发人员在这个旅程中迈出第一步。“(小)
