Qualcomm表示，正以模块化方式整合AI软件栈，并将其进一步拓展至Snapdragon产品组合。随着AI硬件形态不断增多，围绕不同芯片分别构建软件的成本持续上升，已成为行业面临的主要挑战之一。

在当地时间23日举行的Snapdragon Summit主题演讲中，Qualcomm先进AI软件与平台业务高级副总裁 Chris Lattner表示，Modular软件栈目前已可通过一套统一栈支持6家厂商的6种架构。

Chris Lattner认为，当前AI产业的关键瓶颈之一仍在软件层。所谓AI软件栈，是指AI模型在芯片上运行所需的编程语言、编译器和各类库的组合。尽管行业持续向多样化硬件投入大量资本，但软件栈长期碎片化，导致各硬件团队往往需要从零搭建各自的开发体系。

他表示，开发者过去不得不同时适配多套功能相近却彼此不兼容的软件栈，而不同栈的问题也各不相同。与此同时，AI模型本身又叠加了多层分布式系统的复杂性，只要其中任何一层存在短板，整体竞争力就会受到影响。

为解决这一问题，Qualcomm于今年6月收购Modular，目标是构建覆盖端侧、边缘和数据中心的统一AI计算层，降低对特定芯片架构的依赖。Modular由Chris Lattner联合创立，他此前曾担任公司CEO。过去约四年半时间里，Modular一直在开发可跨多种硬件运行的统一AI软件栈。收购完成后，Chris Lattner也加入Qualcomm。

Modular软件栈由Mojo、MAX和Modular Cloud三层构成。其中，底层Mojo是一种面向AI硬件的高性能编程语言，在保留Python语法风格的同时，也能直接控制硬件，从而减少重复开发。此前，AI开发者普遍使用Python构建模型，但Python本身难以在硬件上高效运行，若要获得更高性能，往往还需改写为C++或CUDA等更底层的语言。Modular已于上月发布Mojo 1.0，并以Apache 2.0许可证开源。

位于Mojo之上的MAX，是面向AI模型设计、构建和部署服务的框架。Qualcomm称，MAX可帮助研究人员将模型高效运行在目标芯片上，并同时覆盖数据中心和本地PC等场景，打通模型开发与实际运行环节。

最上层的Modular Cloud则面向需要大规模算力部署AI的企业客户。Modular可负责资源配置、任务调度、扩展、优化以及利用率管理，用户则继续使用熟悉的API和工具即可。近期，Modular已将支持范围从GPU扩展至数据中心专用加速器，覆盖6种架构，减少了针对不同加速器反复改写代码的需求。

Qualcomm的数据中心加速器也已纳入上述支持范围。Chris Lattner表示，Modular已将其软件栈部署在Qualcomm的NPU软件之上，并应用于该加速器。

此外，Microsoft正与Qualcomm的Modular团队合作，推进Mojo在Windows上的原生支持。Microsoft的目标是，让Windows开发者在沿用熟悉的Python语法进行系统级编程的同时，也能获得最佳性能。

Qualcomm还计划将Modular软件栈从数据中心进一步扩展至更多产品线。Chris Lattner表示，Qualcomm的平台功耗范围覆盖从微瓦级到千瓦级以上，公司正把Modular软件栈引入整个产品组合，其中也包括Snapdragon。