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華為,正在打開手機新世界大門?

華為這家企業,你不服不行。

昨天晚上,從德國傳來好消息,風傳已久華為自家全新一代手機Soc處理器——麒麟(Kirin)970晶元正式發布。更重要的是,它同時還是第一款帶有AI的手機晶元。

而搭載麒麟970的全新旗艦手機Mate10系列,將在今年10月16號在德國慕尼黑正式發布。

究竟麒麟970強在哪裡?華為憑藉麒麟970又能打開怎樣一個手機新世界?且聽雷鋒網為你解釋一番。

新加入的NPU,究竟是個什麼東西

作為本次麒麟970的最大看點,NPU最受到大家關注。

NPU實際上是「Neural-network Processing Unit」的簡寫,翻譯過來就是「神經網路處理器單元」。我們現在耳熟能詳的各種人工智慧能力,大部分都是依靠對人類大腦的部分模擬實現的,即神經網路運算。

寒武紀板卡

根據雷鋒網了解,這顆NPU並非華為獨立打造,技術方面主要由國內AI晶元創業公司寒武紀負責。後者去年已經發布了第一款深度學習專用處理器「寒武紀1A」,同時還為其配套了專用的指令集系統。就在兩個星期之前,寒武紀還完成了A輪融資,總金額達到1億美元,融資方包括國投創業、阿里巴巴、聯想等一批知名巨頭和VC。

所以NPU是專門為了人工智慧而生,根據官方現場PPT,這顆NPU的性能將達到1.92T FP16(半精度浮點運算)。相比之下,經常拿來作為神經網路研究的NVIDIA GTX1080,FP32的處理能力為8.87T。由此換算,GTX1080的FP16能力大約為17.74T。

換句話說,NPU的性能約等於1/9個GTX1080。

因為專用,NPU在性能強大的同時,還擁有極佳的功耗表現。華為官方也給出了4個比例:NPU的性能6.25倍於CPU、4倍於GPU;NPU的效能50倍於CPU、6.25倍於GPU。

華為還給出了一個實際的應用場景表現,在用NPU識別1000張圖片的過程中,NPU的整體功耗只在0.3-0.7W之間浮動,實際的電池消耗僅為0.19%(4000mAh電池)。換句話說:如果電量充足,NPU完全可以利用一塊電池實現50W張照片的識別。

NPU在專用場景中的性能表現可見一斑,但專用處理器並不只是靠硬體就能運作,華為此次也同時發布了自己的開放AI平台,專門搭建具體應用到CPU、GPU、NPU等硬體處理器之間的「橋樑」,這也是NPU能夠發揮性能的前提條件。

從發布會上的信息來看,這套AI平台主要有兩層:第一層由Google自家的API Android NN(Neural Network,神經網路)、華為的Kirin AI API組成。第二層則是Kirin AI Heterogeneous Resource Management(麒麟混合資源管理)和其他Runtime方案組成。

從整體布局上來看,華為並不想單純依靠於Google官方的工具,而是希望通過向開發者開放,進而徹底將華為的硬體能力釋放出來。

華為在發布會上也稍微展示了一下這套架構的威力,在2000張圖片識別的基準測試中,麒麟970取得了2005的分數,相比之下依靠CPU的三星S8隻有95分,而在GPU調用方面比較出色的iphone也只不過487分。

在發布會之上,華為也宣布了相對應的AI生態舉措。主要包括開發網站、麒麟AI開發套件、應用市場三塊。利用華為全線資源扶持這個生態的趨勢,顯而易見。

麒麟970詳細介紹

說完NPU,我們再回頭來整體看看麒麟970,先放一張規格:

  • 製程:TSMC(台積電)10nm;

  • CPU:4個A73 2.4GHz + 4個A53 1.8GHz;

  • GPU:Mali G72MP12(12核);

  • NPU(新增AI處理器):1.92T FP16 OPS;

  • Image DSP(圖像專用處理器):512bit SIMD;

  • Modem(基帶):1.2Gbps@LTE Cat18;

  • 內存:LPDDR 4X;

  • 存儲:UFS 2.1

  • ....

我們先從製程看起,麒麟970選擇了全新的TSMC 10nm工藝。在這一點上,970看齊去年年底的驍龍835,後者選擇了三星的10納米工藝。

因為新製程的關係,麒麟970相比上一代960將會有20%的功耗降低,同時在封裝尺寸上還將縮小40%。但實際上,970再次刷新了麒麟系列晶元中晶體管數量的記錄——55億個晶體管,遠超上一代麒麟960的40億個。相比之下,驍龍835隻有30億,蘋果iphone7系列使用的A10處理器也不過33億個。

但實際上,這次970的CPU部分是「不思進取」的。8個核心的組成方式(4個A73+4個A53)、8個核心對應的運行頻率,實際上與麒麟960完全一致。

真正的改變主要集中在GPU和NPU上。GPU採用了全新的Mali G72MP12。這也是手機首次用上12核GPU。而就其組成Mali G72圖形處理器單元來說,相對於上一代麒麟960的G71圖形處理器單元來說,並沒有大幅度的性能提升。所以按此估算,麒麟970的圖形處理性能大約會接近960的1.5倍。

在拍照方面,麒麟970採用了兩個ISP,在拍照這一應用場景中取得了很大進展:更快的反應速度、更快的對焦速度、運動拍攝幀率更大、暗光場景下的拍攝能力更強。

最後是網路,華為在麒麟970之上,再次擴寬了4G基帶頻率範圍,同時還支持最先進的4.5G LTE技術。在極限條件下,整體帶寬最高能達到1.2Gbps。

雷鋒網()點評:正在打開手機新時代的華為

看到這裡,或許還有很多人並不理解:麒麟970是更強了,但為什麼說它正在打開手機新時代的大門?

這一點我們要倒回手機這個應用場景本身去看,在去年的WWDC16之上,蘋果就為iOS 10中的「照片」提供了一個功能:照片應用會自動根據地點、主題等將照片歸納分組,除此之外,它也能將內部的一些相關資源組合,生成一些「回憶合集」。這種東西在原來都是不可想象的。

很明顯,如何利用人工智慧釋放出更多功能、更多能力,已經成為手機發展的下一個戰場。

就拿去年紅極一時的Prisma來說,這款能夠將各種照片變成「名畫風格」的應用一開始它選擇的是將照片上傳到伺服器處理,但隨著用戶的數量不斷增加,處理速度也變得越來越慢。直到去年年底Prisma開始在iPhone上面開始調用本地GPU來處理,往往能夠在2s內完成處理,同時還不受網路好壞的影響。這樣的新體驗是「革命性」的。

正如余承東在發布會上列舉的那樣,我們不遠的將來或許能夠實時使用計算機視覺分析街道、能夠在低功耗的前提下使用AR、翻譯之類的應用也將變得更加準確。

對於為手機端添加AI能力的持續影響,華為其實也做了思考。除了上面提到的這種革命性改變之外,隱私問題同樣重要。之前我們經常將數據上傳到雲端去處理。上傳到雲端的數據是否會泄露?是否會被違法使用?完全依賴雲端或者本地的數據其實都不可行。

完美的解決方案應該是把隱私的數據本地處理,不隱私的數據云端處理,進而兼顧隱私和能力,讓用戶能夠最大程度獲得人工智慧帶來的改變。

功耗同樣重要,在體積有限、電池技術短期無大突破的前提下,造「電老虎」並沒有實際意義,因為專業軟體底層、調用、硬體的配合,手機對於處理人工智慧需求也會變得高效。進而確保了手機能夠持續輸出革命性的體驗。

將這些趨勢組合起來,其實可以很容易得到解決方案,但這件事之前實際上幾乎只有蘋果在做。

一方面是因為蘋果自己採用了相對封閉的生態,在技術實現上相對適應性強一些。第二個是全新技術加入,同樣需要大量資金和人力的投入,「富可敵國」的蘋果自然不缺那些。最後是藉助外力,只有整個生態完善了,才可能持續不斷地為消費者創造新體驗。

這件事,按照對位來說,本來應該由Google完成,但Google本身的純軟體定位和現有的手機硬體市場,註定依賴Google並不靠譜。自己做,幾乎是唯一靠譜,但又需要大量勇氣的方法。

就已經在手機核心模塊中初步打造出AI能力的華為來說,已經邁出了最重要的前幾步,如何在此基礎上繼續培育生態、開發更多全新的手機功能,為消費者帶來全新體驗,這依舊是個很大的挑戰。

挑戰歸挑戰,還是得給華為的勇氣和遠見點個贊。

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