强行AI硬碰华为苹果？不，高通骁龙845比你想象的还要强临近年末，各大手机厂商该发布的主力机型都已经发布，今年手机市场已经没有多少重磅产品值得我们期待，手机是没有，但是芯片有。上周，高通在美国夏威夷的毛伊岛召开了技术峰会，正式发布了新一代的旗舰芯片高通骁龙845。当然在峰会上高通不只是炫耀了一下自家的旗舰芯片，同时还推出了许多好玩的东西。目前高通官方也已经上架了高通骁龙845的官方页面，官方页面将这颗芯片的参数都罗列了出来。不过光是看参数也许小伙伴们还是没法领略得到高通骁龙845的强大，为此小雷（微信：leitech）将给大家讲解一下，世界芯片一哥给出的完美答案是个什么情况。高通的野心不止手机领域在高通技术峰会上，高通宣布了一个宏大的计划——“Always Connected”。高通在发布会上宣布，正式与世界顶尖的PC厂商进行合作，推出基于高通处理器平台的Windows笔记本电脑产品，并且在笔记本电脑中集成基带芯片，让笔记本电脑也能永远在线（Always Connected）。高通的想法其实很简单，就是用智能手机的做法来做Windows笔记本电脑，让搭载Windows系统的笔记本电脑能够像手机一样，随时保持开启，翻盖即用，永不下线。要实现这个目标，只有利用高通芯片才能做到。因为高通骁龙处理器功耗低，续航表现极佳，而且芯片内还能集成基带，让设备拥有随时联网的本领。目前市面上的Win本都是采用桌面级的X86芯片，功耗太高，根本无法实现高通设想中的待机20天的要求。尽管参与Always Connected计划而诞生的笔记本产品在游戏性能上无法与传统笔记本电脑相提并论，但是这一类型的产品却是经常出差的商务人士的首选。在占据智能手机芯片市场的半壁江山后，高通开始将视野转向传统PC领域。Always Connected计划实现过程中，高通骁龙系列处理器是不可或缺的一环。而目前来看，也只有高通骁龙835和845两款处理器有足够的性能，能够满足Always Connected计划中的笔记本电脑的计算性能要求。骁龙的飓风：全新DSP，强大AI性能也许是时机成熟了，今年发布的手机旗舰处理器麒麟970还有A11仿生都不约而同地给SoC中加入了AI处理器。在这样的背景下，人们自然非常关注，作为处理器阵营的领头羊，高通到底会不会在高通骁龙845上加入AI芯片。不过如果你对Zeroth平台的发展史，那么就知道高通在发布会上说的“这是我们的第三代AI”并不是吹牛逼。早在高通骁龙820时代，高通就已经在捣鼓芯片上的AI技术了。只不过一直以来高通对待手机AI芯片的看法，都认为没有必要植入专用的AI芯片，而是靠GPU、CPU、DSP等多个小芯片协同工作而达到AI运算的目的。我们都知道高通骁龙845搭载了最新的一点DSP&Hexagon 685，高通宣称Hexagon 685相比高通骁龙835上的Hexagon 682，AI性能大概有三倍的提升。不过这也只是高通的一家之言，高通也没有公布详细的浮点运算成绩，只不过随着高通骁龙845机型的上市，相关跑分肯定会真相大白。那么高通骁龙845有AI运算单元吗？有。有独立AI芯片吗？没有。这里用麒麟970举例，麒麟970的NPU自己就是一个AI运算单元，所有和AI有关的算法都交由NPU计算完成，因此SoC中的其余部分可以干别的活，不用分神。尽管高通骁龙845也有AI功能，但是骁龙845需要在DSP的领导下调用CPU和GPU，才能完成和NPU相当的计算量。只不过高通这样做也是有他的考虑，高通认为就目前的AI计算场景来说，还犯不着用独立的AI芯片。目前来看，尽管骁龙845和麒麟970的AI性能相当，但骁龙845这样的做法有个明显的弊端，就是当手机的CPU和GPU在工作的时候，AI运算的任务就需要排队，等CPU和GPU空闲的时候再进行。那么在执行计算的速度上就肯定比不过麒麟970的独立AI芯片。当然骁龙845这样的AI计算方式的好处就是可以适配更多的手机，毕竟高通平台不是只提供给某一个品牌使用，未来将会有近百款旗舰机型搭载骁龙845。A11和麒麟970内置独立AI芯片的方式是不可能进行多品牌多机型适配的，而骁龙845则可以将软件算法开放给手机厂商或者谷歌。高通做好硬件，手机厂商或者谷歌做好软件就行。骁龙的炎龙弹：Adreno 630骁龙处理器的杀招是什么？其实并不是基带芯片，不是CPU性能，而是近乎完美的GPU表现。高通官方PPT称Adreno 630相比Adreno 540的提升幅度达到30%，能效提升了30%，而且没有任何小字标注。高通SoC在CPU部分翻车的先例不少，但是无论是那一代的Adreno GPU，都没有出现过翻车的现象。毕竟Adreno GPU是脱胎于AMD的ATI图形显示部门，等于将桌面级图形显示技术优化并下放到移动端。只不过高通并没有大方地告诉我们Adreno 630能够在各种测试中得到多少分，只是丢给我们冷冰冰的参数。高通介绍，Adreno 630还能给手机带来4K@60FPS的视频拍摄功能，使得高通处理器终于追上了三星8895和苹果A11。也许Adreno GPU也会有在跑分测试的成绩上低于苹果PowerVR的时候，但是Adreno GPU的出色能效控制却让苹果望尘莫及。毫无疑问，Adreno 630 GPU依然是高通骁龙SoC中领先友商幅度最大的部分，这是一座高山，一个难缠的对手，让三星无法逾越，让苹果无所适从。此外，高通骁龙845还将会给我们带来全新的XR这种结合了VR、AR和MR的混合现实体验。高通骁龙845能通过室内空间定位（room-scale）六自由度（6DoF）和即时定位与地图构建（SLAM）让你完全沉浸在虚拟世界中，这也是XR首次在手机中出现，目前的合作伙伴包括谷歌、微软和HTC等著名厂商。只不过从VR和AR的瞬间兴起到瞬间衰落可以看出，目前这个市场还不是很明朗。小雷（微信：leitech）纵然相信XR会发扬光大，但是似乎不会是2018年。骁龙的尖牙利齿：Kryo 385 CPU在高通骁龙845上，高通将过去骁龙835上的Kryo 285架构升级到Kryo 385，整个CPU部分采用了八核心的设计，采用全新互联结构DynamIQ，由三星最新的10纳米LPP工艺打造。先来说Kryo 385，从大核心三发射、支持DynamIQ来看，大核心部分肯定是从公版A75架构改进而来，而小核心部分则是由A55改进而来。高通宣称大核心性能同比提高了25%-30%，小核心能效提升15%。高通居然将Kryo 385的大核心主频提高到2.8Ghz，其余四核小核心主频也有1.8Ghz，这样的频率搭配在骁龙处理器历史上非常少见。不过整个CPU部分，提升最大的是全新的互联架构DynamIQ。相比以往的big.LITTLE互联架构，DynamIQ最大的特点就是弱化了“丛簇”的概念，CPU每个大小核心之间可以任意灵活搭配，让CPU在处理各种任务的时候有更好的核心搭配方案。big.LITTLE架构下只能同时用大核心或者同时用小核心，灵活性比较差。DynamIQ互联架构的应用也是骁龙845比苹果A11的优越的地方，毕竟苹果A系列芯片的大小核调度机制一直都是比较差的。苹果目前的大小核调配机制还不不到big.LITTLE水平，更不用说可以灵活调动大小核的DynamIQ。此外，高通骁龙845也加入了L2缓存和L3缓存，如果对桌面级处理器有研究的同学应该知道缓存的重要性。简单说，高通骁龙845增加二级缓存和三级缓存的意义，就是能够让处理器计算的速度更快，反应时间更短，效率更高。好比飞机降落都需要一个缓冲区，而二级、三级缓存就是这个缓冲区。尽管从纸面上看Kryo 385 CPU很强，但依然让人有些担心。毕竟A73到A75大核在性能、功耗上的提升非常明显，而10纳米LPE到10纳米LPP的提升却很有限，小雷担心骁龙845的能耗表现会很不尽人意，尽管不太可能出现骁龙810的惨状，但恐怕很难重现高通骁龙835那样优秀的续航表现。骁龙的坚固龙鳞：ISP、SPU和基带部分高通骁龙845的ISP也升级到Spectra 280，同样支持1600万像素双摄和3200万像素单摄，不过新增支持主动深度检测、多帧降噪和硬件加速人脸识别。同时色深也从过去的8位增加到10位；可显示色域也进一步增加。多帧降噪功能说白了就是夜间拍照的时候同时拍数张照片，然后通过堆栈的方式将照片对齐堆叠，这样可以在提高画面亮度的同时却不会增加画面噪点。过去三星部分手机上已经有了这样的功能，只不过现在直接集成到ISP上，手机厂商就等于是买SoC自带“三星算法”。同时人脸识别也是同理，当骁龙845内置人脸识别算法后，厂商可以少走很多弯路，自己不用开发算法了，直接用高通的就行。高通扬言在Spectra 280 ISP的帮助下，明年的安卓旗舰可以轻松打破DxOMark的100分评分。当然想要在DxOMark上拿到高分，光靠Spectra 280 ISP肯定是不行的，不过门槛已经低了许多。SPU，独立的安全芯片，其实这个也并不新鲜。过去高通处理器也已经有了Trust Zone这样的加密区域，SPU算是一个进化版。麒麟970也有类似的安全加密芯片，独立存放关键的密码信息，相信这会是未来处理器的必备。最后是基带部分，高通骁龙845终于升级到了X20基带，支持最高1.2Gbps的下行速度，Cat.18标准，比高通骁龙835快不少，比A11快多了，然而只是打平麒麟970。不过1.2Gbps的下行标准完全是5G级别，目前5G都还没有商用，因此支持那么高的规格也是用不上。骁龙845，咆哮、准备起飞综合各方面来说，除了在功耗控制方面有隐忧之外，高通骁龙845堪称目前最强的手机SoC，尽管A11单核、多核性能爆炸，尽管麒麟970有NPU，但是就综合而言，都不是高通骁龙845的对手。当然了，骁龙845始终是领先半代的产品，各方面超出前代产品也是无可厚非。不过这重要吗？好像不太重要，手机SoC之间的对比在不同时期总会有胜者，但只有保证体验才是累积口碑的最好方法。如果高通骁龙845能够控制好功耗，只要有骁龙835水平的功耗表现，那么高通将会再一次立于手机SoC中的顶点之上。本文图片来自：正版图库1人已赞分享订阅Copyright&2014雷科技> 两大手机AI芯片对决：高通将加大投入 不屑华为硬件先上马
两大手机AI芯片对决：高通将加大投入 不屑华为硬件先上马
文/腾讯科技 郭晓峰搭载了业界首个人工智能（简称AI）移动芯片的Mate 10最近让华为出尽了风头，这让身为移动芯片霸主的高通多少有些尴尬。不过，高通很快作出了反应，称下一步将加大在AI领域的投资。正在香港举行的高通4G/5G峰会上，高通产品管理高级副总裁Keith kressin在接受腾讯科技采访时表示，“加大AI领域的投资，主要集中在提升CPU、GPU和DSP性能这三大方面，从而更好的支持AI。”他举例称，“几年前，我们在DSP上加了一个Hexagon的矢量图像，它里面是一个巨大的库，1024位的，通过这个库，可以建立一些面向AI的矩阵拓展以及收集背后相关数据，而这些数据都是AI的重要特性，所以我们要加大这个三个领域的投资。”为了加快AI应用在智能型手机上的执行速度、相关企业正尝试各种的可能性。显然。与华为硬件化的AI芯片麒麟970不同，高通侧重于AI在软件化能力。事实上，不久前。高通宣布其神经处理引擎(Neural Processing Engine，简称NPE)的软件开发工具包(SDK)已经面向开发者推出。该SDK是高通在去年宣布的产品，当时仅面向部分合作伙伴开放，现在所有开发者都能使用。高通表示，将会成为率先整合该SDK的厂商之一，他们目前正在用它来加速自己手机应用中的增强现实滤镜。通过使用神经处理引擎，Facebook的滤镜加载速度提高了5倍。这也就是说，如果你正在开发一款使用AI（比如图像识别）的应用程序，你可以整合高通的SDK来让它在相兼容的处理器上更快速地运行。对于高通来说，NPE的下一步自然是硬件化，即推出专用AI移动芯片。至于高通何时发布，目前还是未知数，但对于华为的AI芯片，高通并不担心。作为全球首款AI移动芯片，华为的麒麟970内置NPU(神经网络处理器)实现芯片自主深度学习，这不同于高通的NPE。内置NPU使麒麟970的处理图像速度比单独CPU(中央处理器)快20倍。华为给出的内部测试数据显示，用于图像识别时，麒麟970每分钟处理的图像可达2005张，这个处理速度远高于三星S8CPU的95张/分钟，也高于iPhone 7 Plus的487张/分钟。但在高通看来AI发展变化很快，现阶段硬件话并不是时候。对此，Keith kressin称，把AI的单元模块内置到芯片上并不是难事，高通之前就可以做。关键还是在软件开发、编程模块的优化。“AI发展变化很快，所以更要求硬件灵活可再提升，而不是固化，所以眼下更需要AI软件的优化提升以适应不断变化的AI，当然，未来软硬都需要协同，但高通现在还是专注软件层面。”他说。而不管哪种方式，用户对于AI的认知还是在应用的体验上，这是关键。若从竞争的层面来看，华为在AI硬件的抢先一步，让AI在手机端开始由软到硬地落地，对高通芯片地位多少有些影响，长远看，则是希望尽早摆脱对高通芯片的依赖。与此同时，三星、苹果、微软、谷歌等巨头也都在不停的以自身方式加强对AI的部署。很显然，未来需要一些移动参考标准，这也是各家为何争相为AI深度学习提供最佳解决方案的根本原因。当然，还有未来巨大的商机。对AI芯片的产业前景，有机构预测，到2025年，全球AI芯片组市场规模将超过122亿美元；而我国《新一代人工智能发展规划》预计，到2020年，国内智能计算芯片市场规模将达到100亿元。
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高通侧重于软件层面的优化
搭载了业界首个人工智能（简称AI）移动芯片的Mate 10最近让华为出尽了风头，这让身为移动芯片霸主的高通多少有些尴尬。不过，高通很快作出了反应，称下一步将加大在AI领域的投资。高通产品管理高级副总裁Keith kressin日前表示，“加大AI领域的投资，主要集中在提升CPU、GPU和DSP性能这三大方面，从而更好的支持AI。”事实上，不久前。高通宣布其神经处理引擎(Neural Processing Engine，简称NPE)的软件开发工具包(SDK)已经面向开发者推出。该SDK是高通在去年宣布的产品，当时仅面向部分合作伙伴开放，现在所有开发者都能使用。高通表示，Facebook将会成为率先整合该SDK的厂商之一，他们目前正在用它来加速自己手机应用中的增强现实滤镜。通过使用神经处理引擎，Facebook的滤镜加载速度提高了5倍。这也就是说，如果你正在开发一款使用AI（比如图像识别）的应用程序，你可以整合高通的SDK来让它在相兼容的处理器上更快速地运行。对于高通来说，NPE的下一步自然是硬件化，即推出专用AI移动芯片。至于高通何时发布，目前还是未知数，但对于华为的AI芯片，高通并不担心。作为全球首款AI移动芯片，华为的麒麟970内置NPU(神经网络处理器)实现芯片自主深度学习，这不同于高通的NPE。内置NPU使麒麟970的处理图像速度比单独CPU(中央处理器)快20倍。华为给出的内部测试数据显示，用于图像识别时，麒麟970每分钟处理的图像可达2005张，这个处理速度远高于三星S8CPU的95张/分钟，也高于iPhone 7 Plus的487张/分钟。但在高通看来AI发展变化很快，现阶段硬件话并不是时候。对此，Keith kressin称，把AI的单元模块内置到芯片上并不是难事，高通之前就可以做。关键还是在软件开发、编程模块的优化。“AI发展变化很快，所以更要求硬件灵活可再提升，而不是固化，所以眼下更需要AI软件的优化提升以适应不断变化的AI，当然，未来软硬都需要协同，但高通现在还是专注软件层面。”他说。
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华为AI芯片落地 三大领域开启“芯”旅程
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（原标题：华为AI芯片落地 三大领域开启“芯”旅程）
对AI的产业前景，有机构预测，到2025年，全球AI芯片组市场规模将超过122亿美元；而我国《新一代发展规划》预计，到2020年，国内智能计算芯片市场规模将达到100亿元。业内人士认为，AI芯片有望率先在手机、安防和自动驾驶等领域打开应用空间。集成55亿颗晶体管、图像处理速度比单独CPU快20倍……麒麟970芯片在国内的首次正式亮相，再次激活了AI芯片的想象空间。业内人士认为，手机领域将因为AI芯片而出现质的变化，可以说，华为、苹果等产业领跑者开启了手机的AI时代。同时，安防和自动驾驶也是被广泛看好的AI应用领域，已有特斯拉、Intel、百度等国内外巨头率先布局。对AI芯片的产业前景，有机构预测，到2025年，全球AI芯片组市场规模将超过122亿美元；而我国《新一代人工智能发展规划》预计，到2020年，国内智能计算芯片市场规模将达到100亿元。AI芯片将在中高端手机普及25日，华为在京举行麒麟970芯片媒体沟通会，这是华为9月初在IFA（2017柏林国际消费类电子展览会）发布该款芯片后，首次在国内进行该芯片的宣讲。作为全球首款人工智能（AI）通信芯片，麒麟970内置NPU（神经网络处理器）实现芯片自主深度学习。采用10nm制程工艺，该芯片集成晶体管数量达55亿颗，是高通骁龙835（31亿颗）的1.77倍、苹果A11（43亿颗）的1.28倍。内置NPU使麒麟970的处理图像速度比单独CPU（中央处理器）快20倍。华为给出的内部测试数据显示，用于图像识别时，麒麟970每分钟处理的图像可达2005张，这个处理速度远高于三星S8CPU的95张/分钟，也高于iPhone 7 Plus的487张/分钟。苹果、高通、展讯等手机芯片厂商都敏锐地洞察到了AI的机遇。以苹果为例，其在最新的A11处理器中采用了AI技术，其中，苹果独立设计的首款三核GPU（图形处理器）速度比iPhone 7采用的GPU速度快了30%。在业内人士看来，手机领域将因为AI而出现质的变化，苹果和华为则开启了手机的人工智能时代。“这是大的趋势，接下来在中高端机型上，大家都会采用AI芯片。”传音控股预研总监郭辉奇在接受记者采访时表示。郭辉奇进一步解释，不仅是苹果、华为，其实小米、VIVO等在近期发布的旗舰机型中均已采用AI引擎。“中科创达祝贺合作伙伴华为首个人工智能移动计算平台——麒麟970正式亮相中国。”中科创达微信公众号25日写道。据悉，中科创达与华为深度合作，其AI软件系统已应用于麒麟970。汽车AI芯片充满想象空间随着计算能力和通信能力的大幅提升，自动驾驶已成为被广泛看好的AI应用领域，而“芯片+算法”是其关键点。近日，格罗方德（Global foundries）首席执行官Sanjay Jha透露，特斯拉正与美国超威半导体公司（AMD）联合开发人工智能芯片。目前，特斯拉的AI芯片已进入测试阶段。在自动驾驶领域，英伟达也是特斯拉的合作伙伴。正是凭借AI芯片，英伟达股价已从2016年初的约30美元，上涨到180美元左右。“自动驾驶是我最看好的AI应用领域之一。”深鉴科技CEO姚颂对记者表示，这是一个非常具有想象空间的产业，可以培育数亿量级的年出货量。但姚颂同时强调，自动驾驶领域的AI应用尚需大概五年才能成熟。“目前能进入实际应用的只有一些小范围产品，如ADAS（高级驾驶辅助系统）等。而五到十年内，自动驾驶市场规模可能会突破千亿美元。”此前，斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞表示，未来五到十年，人工智能在无人驾驶、工业机器人及AR/VR等行业的应用会得到大规模提高。公司中，中科创达通过并购积极拓展智能车载系统业务。此外，在智能硬件领域，公司已形成面向无人机、VR一体机、机器人、智能相机的“芯片+操作系统+核心算法”的模块化产品，客户遍及行业主流厂商。此外，全志科技通过“芯片+服务”的模式，从源端构建产业生态链，与科大讯飞在车联网、智能音箱等多个领域建立了合作。安防AI芯片市场有望率先爆发“我们对AI的定义是实际应用到安防产品中，比如人脸检测、区分人形或特征性场景。公司正在进行前端智能算法研究，供货给海康威视的芯片新产品已带有智能分析功能。”富瀚微相关人士对记者表示。安防是最被看好、并有望率先爆发的AI应用落地领域。“AI是行业趋势，我们现在已有小批量的产品，后续具体量级还要看成本的情况。”大华股份方面在接受记者采访时表示。有业内人士预计，随着平安城市建设的推进，智能安防很可能快速成长为千亿规模的市场。
姚颂则用具体数字向记者描述了AI安防产业的规模。“今年至明年，国内安防高清摄像头的出货量都会在1亿只左右。此前，海思生产的此类高清模组的单价是200元左右；加入AI后，成本容忍度会提高到60至70美元。也就是说，随着安防智能化，至少可带来60亿至70亿美元规模的市场扩容。”北京君正方面近日表示，面向安防和家用消费类市场的智能视频领域，其T30芯片预计明年可以批量销售。此外，智能家居和消费电子也是AI的重要落地领域。目前，通过与科大讯飞合作，北京君正、全志科技的AI芯片均已应用到智能音箱“叮咚”中。
本文来源：上海证券报·中国证券网
作者：李兴彩
责任编辑：钟齐鸣_NF5619
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