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骁龙888旗舰级表现最强AI芯片,又会给我们带来什

来源:常山信息港 发表时间:2020-12-18 15:57
    因为它明年就会出现在各大安卓旗舰手机中,它就是刚刚推出的骁龙888的AI能力。
    隐形主角,后知后觉
 
    说实话,在骁龙888发布当时,大家都是一窝蜂冲着拍照、游戏和性能提升去的。
 
    现如今手机,不就是在革新手机的拍摄和游戏体验的道路上越走越远嘛?
 
    然而,越往后,更多人开始发现骁龙888带来的AI革新,堪称隐形主角。
 
    外媒Venturebeat甚至评价,骁龙888实现了其在AI表现上的最大飞跃,果然是高通移动AI皇冠上的新明珠。
 
    还有好事者,横向对比了年度几大手机旗舰芯片……
 
    最后结论是骁龙888在性能提升上,以26TOPs的算力,盖过其他友商,可以说是新一代地表最强AI芯。
 
    要知道,之前业内各家的性能提升,虽然每一次相互突袭,但都讲武德,都是基于上一代渐进式提升。
 
    而这次骁龙888,直接从上一代15TOPs进化到了26TOPs,每秒26万亿次运算。
 
    这种高性能算力提升,能做的自然更多,让手机更快、连视频都能实时P,放十年前估计得动用超算。
 
    但要是光靠性能提升,骁龙888也不会在第一波热议焦点后翻红。
 
    更主要的是,在一边实现性能飞跃后,另一边还实现了更低功耗,每瓦特性能比上一代提升了3倍,甚至能永远在线。
 
    这就有点不以和为贵了。
 
    同样是一年一迭代,怎么今年在AI上就像打通任督二脉呢……
 
    性能飞跃方法
 
    主要靠的是软硬件一体化的提升,加一起就是高通第六代AI引擎。
 
    具体来说,这次高通主要做了三件事。
 
    第一件,新推出Hexagon780处理器,架构上完全重新设计,并且实现了三大加速器的大一统。
 
    过去,标量、向量和张量加速器,都是相互独立的。
 
    但是在Hexagon780处理器上,实现了架构融合。三者不仅在物理距离上完全融合,构成大型AI加速器,还添加了专用共享大内存,能够实现更高效地数据共享和移动。
 
    这个共享内存有多大?
 
    比如上一代足足大了16倍,于是三大加速器之间,切换时间达到了纳秒级,在有些应用案例中,时效比之前提高了上千倍——没错,上千倍。
 
    如果不懂这三大加速器具体作用,其实也没关系,你可以理解为过去手机使用就像“考数学”,涉及加法就调用标量处理器,涉及负数就调用向量处理器,涉及乘法就用张量处理器。
 
    但现在架构三合一融合,不管啥题,干就完了,比以前自然更简单直接。
 
    而且这三大加速处理器,比以前还都更强了。
 
    标量提升了50%,张量提升了2倍,向量支持的数据类型更多了。
 
    加上其他硬件核心的提升,比如光Adreno680GPU,AI性能就提升了43%。新上的指令集,可以展开4输入混合精度点积以及波浪矩阵乘法,可加快浮点运算。
 
    而且性能提升同时,功耗还进一步降低,每瓦特性能相比上一代提升了3倍之多。
 
    所以最后,AI性能实现了大飞跃。
 
    但这还不是全部,更加值得关注的还有专用低功耗AI处理器。
 
    这是高通在AI提升上做的第二件事——也可能是未来旗舰手机巨大变革的开端。
 
    光把AI引擎提升,还不足以实现全天候AI感知。
 
    你想现在智能手机里,拍照要用AI,打游戏要用AI,录音翻译也都得用AI……一个主要的AI处理器都得每年迭代才行。
 
    所以高通这次,来了一招专芯专用,上马第二代传感器中枢。
 
    这枚专芯不用处理复杂算法,主打全天候运营、始终在线,随时待命。
 
    为此,就需要截然不同的软硬件架构设计,这枚专用AI处理器,需要极低的功耗。
 
    它整体功耗仅仅不到1毫安,分担Hexagon处理器高达80%的工作负载,最后仅此一项,就能帮助AI性能实现5倍提升。
 
    比如下一代手机上,可能就不会再为AI助手设置专门的唤醒词了。
 
    或许你不知道,你随口一声“小爱同学”,之前就需要专门的侦测算法,而这个随时待命的低功耗AI处理器,一下子能节约38%的负载。
 
    当然,这颗低功耗AI处理器,打开的还不止这些新应用,后面我们再具体说。
 
    最后再说说高通实现AI性能飞跃的第三大法宝:软件。
 
    AI产品题中之义的软硬件一体化,或许你已经不陌生,现在包括智能硬件等领域发生的一切,就是AI算法和软件对硬件的重新定义。
 
    而高通在骁龙888上实现的跨越,易于看见的是硬件优势,但常被忽略软件之功劳。
 
    在去年首次推出AI模型增效工具包后,高通今年又在增效工具包上下足功夫,以更好支持网络量化方面下功夫。
 
    使用诸如Adaround等训练后量化技术,以及带有范围学习的量化感知训练,实现极少或几乎没有的精度损失。
 
    还增加了对循环神经网络(RNN)和长短时记忆神经网络(LSTM)的支持。随着对混合精度运算支持的增加,开发者将能够在保持准确性的同时,最大限度提高功耗与性能的平衡。
 
    加上进一步拓展的用于AI加速器的开源编译器TVM,开发者更是用几行简短的Python代码,就能编写自定义算子,直接访问第六代高通AI引擎的核心——Hexagon780处理器。
 
    所以归结起来,如果一句话回答高通AI性能飞跃的方法论——
 
    那就是:加速器大一统,专有低功耗AI处理器,软件算法协同补强。
 
    只是说一千道一万,这样的飞跃到底有什么用?
 
    你的旗舰安卓新应用
 
    先看(可能)全新的一些AI能力。
 
    随时在线,更加主动的AI助手:
 
    智能识别周围场景,自动化调整手机铃声状态:
 
    比如你从吵闹的咖啡厅到安静的会议室,就会自动帮你静音,不必再御驾亲调。
 
    未来这句“请大家提前把手机设为静音”,大概就成为历史了。
 
    你的手机还能在没有信号的多层停车场,准确帮你找到停车位置。
 
    背后原理,主要是那颗低功耗AI处理器,在你开车进来的时候,就用你的行车轨迹,实时画出了一张3D路线地图,不管有没有信号。
 
    所以常找不到停车位置的朋友们有福了。
 
    需要在停车场快速找到男女朋友的朋友,也方便了。
 
    另外,屏幕唤醒、抬手亮屏、活动识别等等,都可能会成为标配的系统功能。
 
    而且因为高通展现出的开发者开放态势,更多意想不到的应用,也成为可能。
 
    比如Tetris.AI基于高通AI引擎Direct软件,就打造了一个超级电影应用。
 
    在这里你可以把“自己”替换进电影中,演任何你喜欢的角色。
 
    还有trinamiX开发者团队,打造了一个手机拍照就能测肤,推荐护肤品的应用。
 
    所以此次高通AI性能的飞跃,实际也可以分两方面来看。
 
    一方面飞跃来自软硬件能力迭代。
 
    另一方面则是开源开放展现出的无穷之力,让更多奇思妙想的开发者,真正可以打造出5G+AI的新爆款产品。
 
    当然,现在手机最主要的功能,已是拍照和游戏。
 
    而AI在其中,自然也是无处不在,居功甚伟的。
 
    比如拍照,1秒内就可以捕获120帧,且每帧都是1200万像素。
 
    逆光、实时视频会议背景优化,画面更为丰富清晰。
 
    △动图质量有压缩
 
    暗光场景,更丰富的细节和更少的伪影。
 
    都离不开AI的加持。
 
    如果离开AI,3ISP合成HDR超画质影像,就无法实现。也是因为AI之力,手机摄影都改了学名,现在是计算摄影。
 
    并且在自动对焦、自动曝光和自动白平衡所组成的3A算法,本质就是AI能力。
 
    游戏方面,自然是可变分辨率渲染在移动端的首次实现。
 
    当渲染每一帧时,GPU为每个像素执行一个着色程序来计算它的颜色。这意味着360万像素被着色。可变分辨率渲染允许开发人员指定着色器程序以2个或4个像素为一组仅运行一次,然后将这些颜色结果重新复用于周围的像素着色。
 
    △动图质量有压缩
 
    所以按照这个速度进化下去,未来高分辨率游戏,或许就不需要专门的游戏机和显示器了。(手动狗头)
 
    如何评价?
 
    最后,完整了解骁龙888展现的高通最新AI能力之后。
 
    是时候说说观感了。
 
    首要的自然是随着高通在AI软硬件上越来越得心应手,之前一些略显“科幻”的AI能力,现在可以成为现实了。
 
    其次,在此次骁龙888的AI方案中,提供了一种新思路:
 
    AI性能及其实现,不仅要比谁强,还要拼“持久”——也就需要AI硬件和算法,足够低功耗。
 
    最后,被认为史无前例的高通AI飞跃,也是高通史无前例的开源开放。
 
    无论是高通AI引擎Direct开放,用于AI加速器的编译器TVM开源,都代表了一种新的趋势。
 
    这是在5G商用开启后,高通对于一个崭新时代的预测。
 
    这是一个5G和AI双引擎驱动的新发明时代,AI推动越来越多智能能力实现,而5G则对终端与云端的快速稳定连接提供了保障,可以有效填补终端算力不足。
 
    于是5G+AI的结合,也就让越来越多智能终端成为可能。
 
    并且不再局限于手机。
 
    智能能力将无处不在,可以拓展到移动设备之外,可以是眼镜、机器、车辆和任何终端。
 
    而且这不是设想,在骁龙888等各大平台的支持下,Windows10笔记本电脑上的AI应用案例,以及机器人等领域的应用,也都应有尽有……
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