人人都清楚处理器对于智能手机表现的重要性,越来越多的人在考虑购买一部旗舰手机时,会将CPU列为参考的重要指标,这个观点从某些层面来看是正确的,但却又不完全正确。事实上,一部手机的体验并不仅仅取决于CPU或是GPU的性能,当你观看一个视频、打开一个应用或是运行一个复杂的游戏,手机处理器内部的DSP、ISP等组件共同担负着重任,力求更高效地执行这项任务。
就像我们熟悉的高通骁龙移动平台,它已不仅是一颗单纯澎湃的“心脏”那么简单,俗话说“能者必多劳”,这条红色的小飞龙同时还肩负着许多不为人知的重任。
人工智能是当前科技界最炙手可热的话题,在过去,复杂的AI运算无法在手机中进行,我们往往需要依托网络连接,在云端运算数据库中进行运算,通过网络传输,随后在用户终端侧呈现结果。因此,当用户处于网络受限的状态下,AI运算的效率以及体验往往就会大打折扣,而随着芯片技术的不断推进,高通骁龙移动平台已经基本具备本地终端侧的AI计算能力。
从云端走向终端,这意味着在进行AI运算时,时延变得更低,用户也无须再仰赖网络,由于本地化,消费者的隐私数据也会变得更安全。
转换到实际体验中,AI本身也将影响到手机中的一切基础体验,比如个人健康监控,随着使用的增加,AI会记录下普通用户的个人身体状况,并定制出最适合你的健康计划;在热门的游戏方面,AI能够对用户本身的操作逻辑和习惯进行侦测,随后会在网络状况或是系统资源不足时提前做出预判以保证游戏的顺利进行;当手机拍照时,机器学习还能自动对用户的构图、对焦点进行预判,AI还可以在拍照时自动识别场景,针对场景进行实时优化,从而提高相机的成像表现。
事实上从很早开始,高通就开始了终端侧的AI运算研究,在高通骁龙800系列处理器登场之初,高通就曾经通过模仿人脑计算结构,推出了一款名为“Zeroth”的神经元运算处理器,它与当下热门的NPU类似(Neural Processing Unit),相较传统的CPU与GPU运算,Zeroth本身能更快地对外界信号作出反应,并且保持低功耗的运转。
不过Zeroth神经运算处理器并非为移动设备设计,因此在芯片尺寸和开发环境上与智能手机的需求背道而驰。为了更好的满足智能手机的终端侧AI运算,高通在骁龙660 AIE移动平台上提出了Qualcomm AI Engine人工智能引擎。
和单纯的NPU芯片相比,AI Engine人工智能引擎完全将AI运算的任务交由高通骁龙移动平台的各个软硬件组件协同完成,其中我们熟悉的Hexagon DSP、Adreno GPU以及Kryo CPU纷纷参与其中。如此一来,AI运算无比变得更为灵活,在硬件上通过异构计算可以满足不同场景下合理调动不同部件,从而满足AI的各类不同需求。毕竟目前市场上从中端至中高端乃至旗舰市场,仍然以骁龙移动平台为主,倘若一刀切的定义AI应该由单个组件完成,恐怕众口难调。
在软件部分,高通骁龙移动平台也引入了全新骁龙神经处理引擎(Neural Processing Engine),支持Android NN API、Hexagon Neutral Network (NN) 等软件。同时,高通也已经与诸如商汤科技、旷视科技等国内外诸多AI算法公司合作,以拓展AI Engine人工智能引擎在实际应用中的表现。
因此,即便没有NPU,通过高通骁龙AI Engine人工智能引擎,哪怕是像高通骁龙835这样的上一代旗舰移动平台,也能够快速地支持AI应用以及功能的实现。而当前主流的高通骁龙845、710以及670移动平台,已经具备完整的AI Engine人工智能引擎,对于Android开放生态而言,高通的解决方案无疑令手机厂商能够更灵活的实现AI。
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这是在新苹果,华为新品上市前,自己先捧自己一波嘛