Qualcomm menyiapkan peningkatan besar pada Hexagon NPU untuk mendukung pemrosesan kecerdasan buatan di Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro. Rincian teknologi ini disampaikan menjelang acara tahunan Snapdragon Summit yang akan digelar pada 22 September 2026.
Dalam acara tersebut, Qualcomm dijadwalkan memperkenalkan Snapdragon 8 Elite Gen 6 dan Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro. Perusahaan belum menyebutkan secara eksplisit chip mana yang memakai NPU dengan pembaruan tersebut, tetapi teknologi yang dipaparkan diperkirakan merujuk pada Hexagon NPU milik Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro.
NPU baru ini dikembangkan untuk mendukung AI agentik, yakni sistem yang dapat menjalankan berbagai tugas dan berinteraksi dengan sejumlah alat secara bersamaan. Qualcomm membekalinya dengan Element Accelerator yang berfokus pada transformer serta memori bersama berkapasitas 50 persen lebih besar.
Menurut Qualcomm, memori tersebut “menjaga data model yang sering diakses tetap dekat dengan NPU”. Dengan begitu, agen AI dapat tetap responsif ketika menangani konteks yang lebih panjang, lebih banyak alat, dan tugas yang berjalan secara bersamaan. Peningkatan ini juga diklaim dapat mengurangi hambatan pada memori serta menghasilkan pengalaman AI agentik yang lebih cepat dan responsif.
Element Accelerator dirancang khusus untuk beban kerja transformer yang menjadi dasar AI generatif dan AI agentik modern. Bersama ekstensi skalar, vektor, dan matriks, komponen tersebut dipakai untuk mempercepat operasi penting pada model berukuran besar.
Qualcomm menyebut kombinasi teknologi itu dapat membantu agen memberikan respons lebih cepat, melakukan penalaran dengan lebih efisien, serta “menghadirkan pengalaman yang lebih kaya tanpa mengorbankan efisiensi daya perangkat seluler”.
Selain itu, Hexagon NPU baru tersebut menawarkan prefill hingga 50 persen lebih cepat untuk model INT4. NPU ini juga disebut sesuai untuk model Mixture-of-Experts (MoE), yang hanya mengaktifkan sebagian parameter pada setiap token.
Qualcomm merancang Hexagon NPU tersebut untuk mendukung AI yang selalu aktif, penalaran dengan konteks panjang, model multimodal, sejumlah agen yang berjalan bersamaan, serta alur tindakan dengan latensi rendah.
Sumber: GSMArena
***
DISCLAIMER: Sebagian proses pengolahan artikel ini dibantu oleh teknologi AI. Pembaca disarankan memverifikasi kembali data dan informasi melalui sumber resmi atau sumber primer
Diolah dari sumber GSMArena
