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芯片AI能力暴涨,能否让手机“比你更懂你”成为现实?
[发布时间]:2021年12月24日 [来源]:智东西 [点击率]:1401
【导读】: 即将2022年了,智能手机够智能了吗?  “AI将无处不在”的预言正在成为现实。从智能手机到智能家居,再到工作、出行,我们的生活正在被AI全面渗透。但是,今天的智能手机真的足够“智能”了吗?一部普...

  即将2022年了,智能手机够智能了吗?
  “AI将无处不在”的预言正在成为现实。从智能手机到智能家居,再到工作、出行,我们的生活正在被AI全面渗透。但是,今天的智能手机真的足够“智能”了吗?一部普通的智能手机,已经可以识别你的表情、声音甚至是手势,但却很难真正成为实时陪伴你、为你“主动”提供很多个性化服务的得力助手。这背后,越丰富、复杂的功能,就需要越强大的AI算力和算法做支撑,而移动端的AI性能仍然有很大提升空间。
  仅仅在智能手机领域,AI技术已经深入移动游戏、视觉识别、音频交互、通信优化、智能充电等各个角落。为了满足日益增长的AI算力需求,高通、苹果、三星、联发科等主流厂商都在SoC中集成了专门的AI模块,提升芯片的AI性能。前不久,高通旗舰骁龙8移动平台搭载的第7代AI引擎,其4倍的AI性能提升,以及1.7倍的能效比提升,无疑再次拓展了智能手机AI体验的想象边界。
  芯片AI能力的提升到底能给我们的生活带来怎样的实际改变,手机AI性能提升背后又有哪些值得挖掘的硬核技术?移动领域AI的应用和体验或将被抬升至新的阶段。

  01.“软硬协同”实现4倍性能提升通用平台兼顾更多场景
  越来越复杂的功能,意味着AI算法模型也对算力提出了更高的要求,算力是实现AI能力的基础。这次从硬件规格上来看,骁龙8的第7代AI引擎可以说是“堆料豪华”。如今,在AI模型运行要进行大量的张量运算,在骁龙8第7代AI引擎中,计算主力Hexagon处理器中的Tensor模块性能提升了2倍,张量加速器计算性能得以翻倍。

  于此同时,Hexagon处理器中的共享内存容量也进行了翻倍,以应对当下日益提高的AI模型深度和规模。基于此,Hexagon处理器能够完整载入一个深度神经网络,而无需将神经网络分块运行并来回传输数据。这不仅提升了性能,同时也节省了功耗。根据实际表现来看,骁龙8在运行在业内常见VDSR、Resnet50、Inceptionv3等AI模型时,相比上代骁龙888提升比较明显,最高性能提升幅度达到了4倍左右。

  当然,想烹饪好一道佳肴,有了硬件高质量“炊具”还不够,软件层面的“烹饪技巧”也必不可少,软件部分的优化对于芯片AI能力的提升至关重要。据高通官方数据显示,骁龙8单从软件升级中获得的AI性能提升就达到了2倍左右,结合Hexagon处理器的硬件提升,才有前文提到的综合4倍AI性能提升。
  值得一提的是,在AI性能提升的同时,骁龙8还兼顾了AI能效比,相比上代骁龙888,提升幅度达到了1.7倍。

  在移动领域,目前算力和能效比的提升其实是制约智能手机AI能力发展的主要瓶颈,而为了提升手机芯片的AI算力,业内也有不少厂商在积极探索新的方法和思路。甚至近来有的厂商还采用了独立外挂NPU芯片的方式提升AI算力,但是这样做也是一把双刃剑,对于功耗的挑战、对于异构计算的挑战以及外置NPU如何与SoC良好协同,都是需要解决的问题。高通作为移动SoC头部玩家,也洞察了手机对于AI算力的高需求。
  正如前文我们看到的,高通选择内置AI计算模块的方式来提升SoC的AI算力,同时可以更好地兼顾功耗。

  由于这是一种通用性解决方案,其实用性也更广,能够满足更多安卓生态厂商的需求,同时兼容性更好。这种通用AI模块相比专用AI芯片,也可以应对更多实际应用场景。

  02.影像、游戏、通信、交互AI已经融入手机的方方面面
  曾经,智能手机的“智能”更多来自于用户可以借助手机拓展信息交互的渠道,手机变得“什么都可以知道”。但今天,手机的智能更多是AI的深度介入,AI已经在移动影像、游戏、通信、健康监测、交互连接等各个领域发挥着关键作用。
  在影像领域,相比上代Spectra ISP采用预先训练的神经网络实现自动曝光和自动对焦,骁龙8直接利用AI实现了实时的人脸识别,这就意味着,即使我们的脸被部分遮挡、甚至是带着面具,骁龙8也可以更准确地进行识别。同时,得益于更好的自动曝光、自动对焦和自动白平衡,在暗光环境下,骁龙8也可以实现更好的拍照对比度表现和肤色表现。
  这次骁龙8的人脸特征引擎可以检测300个左右的面部特征点,是上代骁龙888的2.6倍,检测速度也提升300%,并且所用到的神经网络可以针对更多人脸特征进行训练,从而判断用户眼睛的睁开状态以及是否在微笑,实现更准确的情绪理解。

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