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AI芯片未来该怎么走?联发科P90提供了一个思路

日期:2019-07-18 18:25

  摩尔定律的终止已成为业界共识,那么AI芯片的革命又从何说起?从人工智能发展史来看,经历了早期以控制论和简单神经网络的推理时代、以逻辑过程与编程革命为基础的知识时代,再到如今以人工神经网络与深度学习的数据时代,人工智能技术进程在算法与算力的不断迭代中演化至今。就当前而言,神经网络算法日新月异的发展,深度学习的算力就成了AI芯片给各种AI应用所提供的唯一保障。

      

AI芯片未来该怎么走?联发科P90提供了一个思路

    

  目前深度学习需要大量的算力进行支撑,所以早期只有Google、Facebook以及Amazon等大型企业才有所投入。而在移动互联早期时代,以Nvidia(英伟达)为代表的GPU通用运算方案曾冠绝群雄,成为了各大企业在云运算领域的标配方案。但随着人工智能应用场景的延伸,GPU这样的解决方案并非适合于所有内嵌深度学习任务的设备使用,而以Google为首的TPU专核方案则迅速壮大,开启了AI芯片专核专用的先河。

  AI专核方案成行业共识,神经网络引擎革新用户体验

  相比GPU集群,以ASIC方案为核心的TPU专核方案因其定制化、低功耗和低延迟等特点,不仅在云端计算取得了突破,也在终端侧运算环节有了广泛应用。例如自2017年秋季始,以苹果、华为、联发科为首的手机硬件厂商就已经在自研处理芯片中加入了独立AI模块NPU或APU,从而将AI专核带入到移动终端上,开启了移动AI时代。

  移动AI芯片其实是一个大的概念,具体落地到消费者关心的层面,AI芯片能带来怎样的好处呢?最简单以拍照说,如今的手机相机很多都有AI技术的加持,例如面部识别、智能降噪、场景分析、物件识别等,这其实都是相机配合深度学习运算,在毫秒级别内配合手机软硬件来最终完成相关的运算处理,才能让你感受到“所见即所得”。

      

AI芯片未来该怎么走?联发科P90提供了一个思路

    

  但是在早期的时候,训练和识别都是在云端完成的,手机拍到一张汽车的照片,要发送到云端进行辨识,云端判断出这是一辆汽车,再回传到手机端。在这一过程中,即使云端AI再强大,但受制于网络的速度和延迟瓶颈,整体的识别效率将会大打折扣,所以AI专核专用已经成为手机行业的新共识。譬如苹果之前发布的A11 Bionic 芯片上就率先集成了神经网络引擎(neural engine)的人工智能加速器,也正是因为这样的专核加速模块,iPhone X上的Face ID人脸识别体验才能备受好评。

  联发科P90跑分成绩超越高通855,APU 2.0持续发力

  近日高通、联发科、海思都纷纷发布了带有AI功能的芯片,其中我们注意到联发科全新发布的Helio P90芯片,力在打造新旗舰和专注用户体验,其AI能力的成绩几乎已经做到了业内领先,而这也引起不少网友关注,为什么联发科P90的AI能力能有如此巨大的进步?

  虽然搭载联发科P90芯片的手机产品要到明年第一季度才会上市,但Helio P90的APU 2.0已经在性能和功能上实现了对竞争对手的超越。首先在性能方面,苏黎世联邦理工学院开发的AI Benchmark已经验证了这一点,官方公布其得分为25645分,面对骁龙855这样的旗舰平台(得分22082)已经有了大幅领先的优势。

      

    

  联发科P90在AI部分的跑分已经超越高通骁龙855。(图/网络)

  除了性能领先外,联发科P90在功能方面也可圈可点。例如最新的3D人体姿态识别与追踪、美颜美体、人像留色、实时焦点直播实时视频虚化, 降噪抓拍等特性,不仅能让AI在手机端的应用得到大幅提升,而且最关键的是,P90已经可以让面部识别、静态识图、数据学习等移动AI的基础功能摆脱和云端的交互环节,依靠APU 2.0就能进行快速判断和识别,实现了AI从云端侧到终端侧的部署,而这个过程中联发科的AI边缘计算也已经成长为一个完整的平台。

      

AI芯片未来该怎么走?联发科P90提供了一个思路

    

  联发科P90最新的3D实时人体姿态识别与追踪展示,可联动机器人。(图/网络)

  对于更加强劲的Helio P90来说,全新的APU 2.0不仅在识别效率上大大提升,更是做到了业内的最低功耗降水准,对于中端AI市场今后在新型手游产业、直播产业、移动医疗检测领域,以及下一步促进人工现实 (AR) 与混合现实(MR)在终端进一步商用都有极大的推动作用。

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