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當驍龍845遇上麒麟970 AI王者之爭甚囂塵上

2018-03-30
關鍵詞: 移動 高通 芯片 AI

  處理器作為一部手機最重要的組件,它的整體性能如何將決定一個產品的體驗,以及它所在的層次。就目前的安卓陣營而言,華為麒麟 970 芯片高通驍龍 845 芯片是目前當之無愧的旗艦芯片,可以說單以基礎性能而論,兩者代表著當今手機芯片的最強性能。但武無第二,究竟誰更強呢?今天我們就通過另一個重要的一部分——AI,來分個高下。

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  通過魯大師的AI專項測試,可以明顯看出搭載麒麟 970 芯片的華為Mate10 的分數(shù)要遠高于搭載高通驍龍 845 的三星S9/S9+。結果顯而易見,麒麟 970 的AI性能要明顯優(yōu)于驍龍845,但這又是怎樣做到的呢?

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  作為旗艦芯片的華為麒麟 970 首次在手機芯片中集成了專門為AI計算打造的NPU,并采用了HiAI移動計算架構,其AI性能密度大幅優(yōu)于CPU和GPU。在處理同樣的AI應用任務時,麒麟 970 新的異構計算架構擁有大約 50 倍能效和 25 倍性能優(yōu)勢。這意味著,麒麟 970 芯片可以用更高的能效比完成AI計算任務。例如在圖像識別速度上,可達到約 2000 張/分鐘。

  反觀高通驍龍845,雖然也做到了端側的AI,但只能通過NPE(Neural Processing Engine)來調度當先SOC中已有的CPU、GPU和DSP資源來實現(xiàn)AI性能。這些已有芯片并非是專門為AI計算設計,所以效率就會很低。讓CPU/GUP/DSP來兼職做AI,無論如何都不可能是達到主業(yè)就是做AI運算的NPU的水準的。這也是驍龍 845 與麒麟 970 的AI性能相差懸殊的關鍵原因。

  而且這樣類似于替代方案的辦法,還存在運算資源不夠分配的問題。試想,手機已經處于高負荷運算當中,再附加一份AI的運算需求,只會讓整體性能受到掣肘,導致整體性能有限。

  當然有了AI實力,還有要能施展這份實力的使用場景。在這方面麒麟 970 早于驍龍 845 半年多就已經開始布局,開放端口給開發(fā)者來匹配調用麒麟 970 的AI接口,目前麒麟 970 的AI慧眼拍照、AI語音、AI隨行翻譯已經能夠在手機上體驗到,而且還在進一步增長中。同時又有著自有手機品牌的優(yōu)勢,對于AI性能的運用也將更加靈活。

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  通過開放合作,已經有不少開發(fā)商都已加入華為開發(fā)者聯(lián)盟,為麒麟AI芯片的應用提供源源不斷的有生力量。同時華為更是和百度達成了全面的戰(zhàn)略合作,雙方將會在互聯(lián)網服務、內容生態(tài)、AI平臺技術等多方面展開深度的合作,共同推動AI生態(tài)的發(fā)展進步。

  而驍龍 845 在解決AI從云側到端側這個高技術門檻的難題就已經晚了麒麟 970 半年多,又沒有自己品牌下的手機產品,不僅時間上的弱勢難以彌補,而且未來在AI應用上的差距只會越拉越大。

  AI,這股顛覆一切的力量正在席卷世界,無數(shù)行業(yè)將為之改變,智能手機行業(yè)更是將會第一線。可以料定,此后手機產品間的差距高低將有很大一部分由AI技術實力來定義,而從現(xiàn)在看來,麒麟 970 不僅做到了當前AI實力最強的手機旗艦芯片,在技術創(chuàng)新和行業(yè)資源整合華為已經也走在了前列。


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