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原标题:高通 AI Engine 到第四代了,它又为智能手机带来了

浏览次数:117 时间:2020-03-31

随着华为今天正式发布Mate 10手机系列国行版,这款手机最具特色就是配备了麒麟970人工智能芯片,这是华为自主研发的人工智能芯片,在芯片研发上,高通宣布和商汤科技合作,围绕移动终端和物联网和机器学习领域。

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如果有人在四五年前说 AI 对于消费者就是个玩笑,除了宣传上显得高大上在实用中几乎没用,想必还是能够获得不少的支持。但是到了 2019 年,再说 AI 是噱头,那么反对者可以拿出的反驳证据都足够从清晨说到午夜。

其实在人工智能领域,高通一直在推出类似技术的芯片,比如在骁龙820上的Zeroth神经处理引擎、骁龙835的升级版引擎和具有Hexagon向量扩展特性的Hexagon DSP,也就是同时是CPU/GPU/DSP做异构运算。

在离大众消费者最近的智能手机和移动互联网上也是如此,三年前有给智能手机厂商做广告的乙方找到我做问卷调研,对「要不要向消费者做 AI 宣传」十分犹豫。如今呢,在中高端手机发布会里面,可以不跑分,但是不能不讲 AI,于大众而言,大量的 AI 落地应用证明,AI 正从玄学变成显学。

这次跟商汤科技进行合作,高通芯片未来将出现来自商汤的算法,进一步优化体验,带给客户更全面、细致的使用提升。在3-4年左右时间里,1/3出货的智能手机都将具备AI功能,数量超5亿台。

高通 AI Engine 进化,和以往有何不同?

说智能手机,就绕不过高通的骁龙芯片,现在说智能手机的 AI,也是绕不过高通的人工智能引擎(AI Engine)了。

早在 2015 年,从骁龙 820 芯片开始,高通就开始在骁龙平台上集成了第一代人工智能引擎 AI Engine,不过这远远不是高通在 AI 领域的起点。高通对 AI 投入研究的开端可以追溯到 2007 年,而关于人工智能处理架构的研究也早在 2013 年就开始了。

面向中高端的一代神 U 骁龙 660 则是高通 AI Engine 为更广泛的大众所用、所知的开端。作为一款 2 年前发布的芯片,骁龙 660 至今还在发光发热,OPPO、vivo 和小米等国内主流智能手机厂商使用这款次旗舰级处理器支撑了一代又一代主力出货机型。从支持《王者荣耀》高帧率模式,到带上 AIE 后缀与 vivo 人工智能助手 Jovi 一起发布,骁龙 660 和 AI Engine 见证了移动游戏业的全民狂热,还有人工智能在手机上的落地应用。

不过熟悉人工智能技术发展,尤其是神经网络技术演进的人就知道,神经网络算法的发展实在太快了,算法迭代以月计算,复杂度呈指数级增长,不同的应用和不同的行业,对神经网络性能也有着不同的需求。面对这些需求,依靠单一硬件核心就捉襟见肘了。

因而,异构运算就必须得出场了。

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在骁龙 855 芯片上,高通将 AI Engine 架构升级到了第四代,基于前几代的人工智能引擎 AI Engine 的理念,骁龙 855 移动平台集成的第四代 AI Engine 延续了骁龙的异构多核可编程架构,对每个内核进行进一步的优化。并且,高通第四代 AI Engine 有个重大提升:新增了两个 HVX(Hexagon 向量加速器)和一个高通自主设计、面向 AI 处理的硬件核心 HTA (Hexagon 张量加速器)。

虽然名字有点儿复杂,但是我们可以通俗地解释一下:采用多核异构可编程,新增两种加速器,高通第四代 AI Engine 就像会七十二变的哪吒,面对各种计算任务有很强的变通适应能力,并且还有三头六臂能够同时处理复杂任务,还能聪明地根据任务的性质,进行最高效的任务分配。

在骁龙 855 的第四代 AI Engine 上,涉及到 AI 运算的地方主要包括 Hexagon 690 处理器,Adreno 640 GPU 和 Kryo 485 CPU。

CPU 和 GPU 很好理解,在骁龙 855 上也得到了各种升级,这里主要谈一下 AI 方面:与骁龙 845 相比,Adreno 640 GPU 算术逻辑单元有 50% 的提升,进一步加速更高精度神经网络的运行;全新 Kryo 485 CPU 中新增了点积指令,以进一步加速 AI 性能。

更关键的改变在 Hexagon 690 数字信号处理器上,不光是性能强了,内核多了,并且,高通还将以往 DSP需要处理的计算机视觉算法,放在了摄像头相关硬件模块(CV-ISP,计算机视觉影像信号处理器)上来处理,从而释放了 DSP 的一部分运算能力。新增的 HTA ( Hexagon Tensor Accelerator,Hexagon 张量加速器)则是高通专门面向 AI 处理器的硬件核心,可以自主管理硬件中神经网络计算单元,独立完成每一层神经网络的运算。

在其他的厂商宣传中,这个新增的 HTA 可能被称为 NPU,或者神经网络引擎等等。

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财神彩票,AI 有点难懂,但你可能已经离不开 AI 体验了

对于大多数消费者来说,智能手机背后的处理器啊,引擎啊,异构运算都过于枯燥和难懂。性能再强大,不能让消费者不能直观的感受到,都是纸上谈兵。

然而,AI 从芯片到消费者之间的距离,物理上可能只有一层手机壳和一层主板,技术开发与融合到终端侧应用的落地,则需要全球化的协作。首先,AI Engine 要支持主流操作系统,比如 Android、Windows 和 Linux;还要对各种软件、工具以及各类框架的支持,比如 Google 的 Tensor Flow、Caffe2 等等;然后就是我们相对熟悉的,硬件上需要支持手机、电脑、无人机、VR 眼镜等等;最后就是和各种软件开发商合作了,做出各种能利用 AI Engine 的预优化软件应用,让消费者最终能够上手使用。

从高通 AI Engine 到手机使用场景,有一个我们最常用的 AI 应用案例:手机拍照自动识别场景,并针对场景做优化,让夜景更明亮,逆光不过曝,食物更诱人,自拍更好看 ... 这样的智能辅助拍摄算法一部分由手机厂商自己研发,更多则是软件开发商的研究成果,如国内的旷视科技和商汤科技,就针对手机拍照做了不少的研究,很多自拍的算法,也是来自虹软。而这些软件开发商,几乎都是高通的 AI 生态系统合作伙伴。以下是目前已有的清单:

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拍摄领域:AnyVision、虹软、旷视科技、Loom.ai、Nalbi、泼辣、商汤科技、创通联达、Uncanny Vision

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