华为麒麟970芯片在AI上的优势岌岌可危
近期,苹果发布 A11 Bionic神经引擎、华为发布麒麟970集成NPU,端侧人工智能成为业内热点,高门槛的人工智能一夜间要飞入寻常百姓家了,对于智能手机人工智能我们应该抱有怎样的期待呢?
人工智能被称为是未来十年的热点,是受益于计算能力、大数据集、深度神经网络领域都在取得了超乎寻常的进步,人工智能类新兴技术在Gartner2017新兴技术成熟度曲线上快速移动。
图1:Gartner 2017新兴技术成熟度曲线
一个危险的信号是,市场几乎到了不谈AI就落伍的地步,人工智能投资和舆论正在泡沫化。适度的泡沫利于新兴技术的快速普及与商用化,但当一个概念被热炒天花乱坠后,最大的危机在于不落地用户可感知性不强。对于最终消费者而言,也许只是其中的一点 (毕竟人工智能的范畴太广) ,抑或是仅仅是停留在宣传上的换汤不换药。
毕竟,属于人工智能的时代才刚刚开始。
苹果和华为领衔的AI军备竞赛
人工智能芯片是芯片发展史上的又一次专业分化 (就像当初GPU) ,主要目标仍是缩短计算时间、降低计算能耗。
苹果
苹果iPhone8系列中应用的A11 Bionic应用处理器,引入神经网络处理引擎 (NE,Neural Engine) ,面向特定机器学习算法,处理支持新iPhone中3D Sensor、人脸识别解锁、Animoji等功能。
华为
麒麟970设计了HiAI移动计算架构,首次集成NPU (Neural Network Processing Unit) 专用硬件处理单元,其AI性能密度大幅优于CPU和GPU,基于AI实现智能场景识别与对象识别并进行针对性优化,提升用户拍照效果。
可以大胆推测,在2018-19年,旗舰智能手机支持专用AI芯片是大概率事件,能力具备了,但这并不意味着智能手机就真正到了愿景中的人工智能阶段。业内又在寻找基于深度学习的杀手级APP出现,其实也许这就是个伪命题,拍照、面部识别等现有应用体验的优化,更有资格成为首批AI受益应用。
高通
在华为、苹果相继推出专用AI芯片单元后,高通旗舰芯片强化AI是必然的。
高通在2016年发布Zeroth平台时发布了神经处理引擎SDK包,支持主流的深度学习框架Caffe、TensorFlow等。
同时,高通收购荷兰机器学习初创公司Scyfer,投资神经科学初创公司Brain Corp,不断强化人工智能方面的布局。据传高通已经开始设计制造执行神经网络的专用芯片,焦点可能在于高通是自研还是用哪家的IP。
ARM
年初,ARM发布了AI进行优化的DynamIQ技术,实现了在单一计算集群上进行大小核配置,对每一个处理器进行独立的频率控制以及开、关、休眠状态的控制,可以实现在不同任务间高效无缝切换最合适的处理器。将加入针对人工智能的指令集和优化库,下一代ARM V8.2版本的指令集将支持神经网路卷积运算,提升通用SoC芯片的人工智能和机器学习的效率。
最近,英国ImaginaTIon发布了最新神经网络加速器PowerVR 2NX NNA,相信ARM的专用AI芯片IP很可能在明年面世。
MTK
据传,联发科已完成了手机芯片内置AI运算单元的设计,预计2018年上市的Helio P70芯片将内建神经网络及视觉运算单元 (Neural and Visual Processing Unit,NVPU) 。
华为在图像、语音识别领域紧追苹果
严格意义上讲,现阶段我们并不应该期待人工智能产生全新的应用,而是应该期待通过人工智能技术,让现有应用效率更高、体验更好。而最成熟的两个AI应用是语音识别和图像识别,苹果和华为的专用AI芯片也均选择在两个领域进行突破。
图像识别:华为有"慧眼"、"看一眼"苹果就解锁
拍照现在用户最关注的体验,所以,通过AI提升体验是个感知度高的选择。
据华为官方宣称,麒麟970相较于四个Cortex-A73核心,在处理同样的AI应用任务时,新的异构计算架构拥有大约25倍性能和50倍能效优势。以图像识别速度为例,麒麟970可达到约2005张/分钟。
华为麒麟970通过AI实现拍照过程中场景识别、对象识别然后进行智能优化。场景识别比如运动场景、夜间环境等,提升优化运动场景下的定格清晰度与暗光拍照效果。对象识别比如人脸识别,针对不同肤色、帽子、眼睛、口罩、遮挡、侧脸等多种复杂的人脸场景进行智能检测,针对性的改善人脸部信息的色彩和补光、人脸追焦的优化等。相当于把已有的专业级拍照模型 (知识库) 通过AI芯片应用于用户的拍照过程中,而无需再去学习专业的拍照技能。
iPhone X在图像识别方面的面部识别解锁极具炫耀性体验,终端侧基于结构光方案建立用户脸部3D数据,解锁比对通过A11芯片中的神经网络模块神经引擎 (Neural Engine ) 进行处理。
语音识别:AI降噪提升语音识别率、siri升
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