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全面提升數(shù)據(jù)價值
賦能業(yè)務提質增效
人工智能芯片在手機中的應用為手機擴展了不同的功能,各手機廠商對智能芯片的開發(fā)方向也存在差異,這些方向會直接影響芯片的市場發(fā)展。
寒武紀A1
華為海思麒麟970處理器中的人工智能芯片來自于初創(chuàng)公司寒武紀,這家成立于2016年的人工智能領域獨角獸企業(yè)在短短的時間內(nèi)已經(jīng)推出了多款智能芯片產(chǎn)品,麒麟970中的NPU正是出自它家的寒武紀A1處理器(Cambricon-1A),這顆發(fā)布于2016年的人工智能芯片是全球首款商用的深度學習專用處理器,官方稱其在運行主流智能算法時性能功耗比全面超越CPU和GPU。
從參數(shù)上看,寒武紀A1的浮點性能可達1.9T,即每秒鐘可以完成1.9萬億次運算,性能著實強悍,然而這顆性能強大的NPU在華為手機上似乎有些“浪費”,未能完全釋放其卓越的性能。那么,華為利用這顆NPU開發(fā)了什么功能呢?
華為挖掘NPU的第一個功能即是“AI慧眼識物”和“AI精準虛化”。“AI慧眼識物”即指智能識別十余種拍照場景,自動調(diào)校拍照參數(shù),獲得更佳的拍攝效果;“AI精準虛化”即通過芯片的自主學習,更加精準摳圖,使得虛化效果更真實自然。
第二個功能即是“隨行翻譯”。華為選擇與微軟翻譯合作,通過AI芯片,加速文本、語音、照片的翻譯速度,提供更加優(yōu)秀的用戶體驗。
華為麒麟970
華為聲稱麒麟970是全球第一款人工智能系統(tǒng)級芯片,Kirin 970選擇了異構計算架構來大幅提升AI的運算能力,內(nèi)置獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元。據(jù)說這種專用硬件處理單元源自寒武紀NPU IP授權,專門用于機器學習和一般的AI應用程序。
Kirin970采用臺積電10ns芯片組制程技術(耗電量減少20%,體積減少 40%),主要規(guī)格如下:8 核心 CPU(時脈最高達2.4GHz),新世代12核心GPU(Mali G72MP12)、Kirin NPU(1.92T FP16 OPS)、Image DSP(512bit SIMD)、Dual Camera ISP(具備臉部、動作偵測)、HiFi Audio(32bit/384k)、UFS 2.1、安全引擎(inSE&TEE)、全球通用4.5G數(shù)據(jù)機(1.2Gbps@LTE Cat 18)、4K影像(HDR10)、LPDDR 4X、i7感應處理器。
華為宣布將在美國上市的Huawei Mate 10 Pro會搭載麒麟970芯片,另外華為榮耀(Honor V10)也會采用。相較之下,高通驍龍845也把大部分焦點集中在AI,而普及率無疑會比麒麟970高,驍龍845支持眾多Android 旗艦智能手機,當中包括三星、Sony、LG 和小米的高端產(chǎn)品。
Pixel Visual Core
Pixel Visual Core的核心是Google設計的圖像處理單元(IPU)—這是從零開始設計的特定領域可編程處理器,以低功耗提供最高性能。它有八個Google設計的定制內(nèi)核,每個內(nèi)核具有512個算術邏輯單元(ALU),在移動設備上,ALU每秒能進行超過3萬億次運算。Pixel Visual Core將HDR+計算的速度提升了5倍,與在應用處理器上運行相比,功耗只有1/10 。IPU有這樣的能效的一個關鍵因素是硬件和軟件的緊密耦合 – 與傳統(tǒng)的處理器相比,IPU用軟件控制了硬件的更多細節(jié)。這帶來了更簡潔的設計和更高的能效,但是,這種緊密耦合也讓IPU難以用傳統(tǒng)的編程語言進行編程。為了避免這種情況,IPU利用定制的語言來減輕開發(fā)人員和編譯器的負擔:用Halide來進行圖像處理,用TensorFlow處理機器學習。Google還定制了一個編譯器,用來優(yōu)化底層硬件的代碼。
蘋果利用這顆人工智能芯片發(fā)掘了了一些特有功能。首先自然是iPhone X上獨一無二的Face ID。Face ID功能是通過原深感攝像頭來實現(xiàn),其會投射超過30000個肉眼不可見的光點,并對它們進行分析,繪制出精確細致的深度圖。蘋果宣稱,即便你戴著帽子,留起胡須,或者佩戴眼鏡,甚至是不同款式的墨鏡,F(xiàn)ace ID同樣能夠認出你。而完成這寫自主學習的背后就是A11 Bionic內(nèi)置的神經(jīng)網(wǎng)絡引擎,利用先進的機器學習識別用戶樣貌的變化。其次,與Google、華為一樣,蘋果也將神經(jīng)網(wǎng)絡引擎運用于手機相機成像中。由于原深感攝像頭和仿生芯片的加持,iPhone X上前置單攝也能夠實現(xiàn)雙攝的背景虛化功能,同時還能實現(xiàn)人像光效模式和Animoji動畫表情。
在結構方面,各人工智能芯片存在優(yōu)點和缺點,針對不同的結構開發(fā)實際功能是開發(fā)芯片功能的重要方向。
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