骁龙人工智能芯片软硬结合提升实际手机AI体验

2019-06-20 17:25 易库易

恐怕在前几年谈及AI人工智能的时候，相信很多人还停留在科幻电影的印象里。殊不知，随着手机人工智能芯片所带来的AI算力，已经让人工智能应该悄无声息的来到了我们的生活中。

目前在各种手机中广泛采用的骁龙人工智能芯片，已经为超过10亿部用户终端提供领先的人工智能加速，极大的推动了AI在手机中的普及。如今小到每一笔线上交易、每一次新闻推送、每一次人脸解锁；大到AI智慧美颜、智能语音助手、AI游戏加速，人工智能芯片带来的AI算力无不浸润其中，优化着我们的体验、提高着我们的效率。

根据第三方的调研数据，截至2021年，人工智能所衍生的商业价值将达到3.3万亿美元，AI将成为驱动所有行业变革的关键。高通作为移动芯片行业的领军者，在AI领域积累了深厚的技术和经验，早在2007年，高通就开始了AI基础科学的研究，而在手机人工智能芯片的实践中，从骁龙820开始，高通就已经打造了第一代以异构计算为基本原理的人工智能引擎AI Engine，并配合骁龙芯片进行手机人工智能体验的优化。那个时候AI还不是风口，人工智能应用也很有限，手机厂商们都还没想起来将人工智能芯片作为一个重要的卖点。随着骁龙855的推出，高通的人工智能引擎AI Engine已经演进到第四代。骁龙人工智能芯片也已经成为目前最普及的手机AI平台，见证和推动了近几年来AI功能在手机中的应用和创新，为消费者带来了大量的AI用例。

骁龙855这个人工智能芯片所搭载的第四代多核人工智能引擎AI Engine，是优化手机人工智能体验的一系列硬件与软件组件的集合。其硬件核心包括Hexagon 690 DSP、Adreno 640 GPU和Kryo 485 CPU，通过向不同的功能单元“合理分配”人工智能计算任务，从而达到提升人工智能芯片计算速度和节约资源的效果。不仅如此，骁龙855人工智能芯片中新一代的Hexagon 690 处理器中还包含四个Hexagon向量扩展内核，以及一个全新设计自主研发的张量加速器（HTA）综合实现了专有的、可编程的AI加速。事实上，骁龙855人工智能芯片中首次加入的张量加速器就可以看做是一些竞争对手所宣传的“AI专核”或独立“NPU”，只是名称叫法不同，实际上都是专门用于AI加速的硬件核心。作为业内最早研究AI人工智能的厂商，高通早在2013年就提出了独立NPU的概念，所以对于NPU或AI专核的解决方案，高通比任何厂家都更有经验。同时，对于它们的局限性，高通也比任何厂家都更有发言权。目前人工智能技术发展迅速，如果仅仅叠加一个独立的AI核心来实现人工智能运算，封装在其内的算法和技术可能很快就过时了，所以终端侧的人工智能芯片需要异构计算。

在骁龙820开始到骁龙845的三代AI Engine中高通都采用了更为先进和灵活的异构计算的解决方案，能够满足当时AI应用的任何智能化场景，为安卓阵营的各品类机型带来了创新实用、丰富多彩的手机AI用例。也就是说，骁龙人工智能芯片更注重提升实际的手机AI体验，它并不像一些人工智能芯片厂商那样，单靠仅叠加一个AI硬件就完事了，却从来不清楚告诉消费者这么做所带来的AI算力能在哪些APP中让用户明显感觉到比别人更智能。

骁龙855人工智能芯片中专门处理AI计算的张量加速器只是异构计算平台中锦上添花的配置，对于其他一些解决方案AI专核就是其AI全部指望了。而且，对于一整套AI解决方案来说，除了硬件部分，软件和工具是帮助开发者和手机厂商实现人工智能创新、打造AI应用的关键部分，对于手机终端的人工智能芯片也至关重要。骁龙人工智能芯片强调软件对模型、算法的支持和优化，支持Tensorflow Lite、Google NN API 和 Neural Processing SDK 等主流框架，最终通过神经网络将AI的能力体现在具体的人工智能应用上。目前，骁龙人工智能芯片的软件合作伙伴阵营强大而且还在逐步拓展中，用户可以在更多应用中感受到AI计算升级带来的交互升级体验。

骁龙845人工智能芯片已经足够强大，到了骁龙855人工智能芯片时代将面向更多未来的应用，旨在让消费者率先尝试最领先的AI前沿科技。除了在手机AI方面的应用，还将覆盖到物联网、车联网、智慧家庭、智慧城市等更多领域。因为万物互联时代，人类渴望与终端的自然交互并不局限于智能手机，还包括智能音箱、扩展现实(XR)设备、汽车等更多领域。

人工智能芯片应该是为真实的使用场景带来更好的用例，而不应该把手机AI算力作为空泛的营销噱头，如果手机AI不能在使用中让用户获得人工智能的科技红利，一切等于零。骁龙人工智能芯片不仅软硬结合实力强劲，还可以帮助开发者和手机厂商打造更为丰富、更为前沿的AI应用。未来，相信随着骁龙人工智能芯片的迭代会继续推动AI技术的进一步发展，让世界变得更加简化而丰富。

（本文转载自：电子工程网；原文发布日期：2019-06-13；链接： http://www.eechina.com/thread-564554-1-1.html）

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