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          一文讀懂AI專核的“身份”

          作者: 時間:2018-12-03 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          編者按:可能在兩三年后AI專核將是手機芯片不可或缺的組成,也期待這些芯片大廠們在AI專核上不斷角力,不斷創(chuàng)新,不斷突破。

            專核是跨越還是幻想?

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201812/395149.htm

            用一個“專核”來處理場景并非沒有缺陷,比如功能單一、開發(fā)時間長、增加的成本、占據(jù)手機空間,大概也是高通沒有選擇這種解決方案的原因。

            

          一文讀懂AI專核的“身份”


            不過要判斷專核是超前的跨越還是無用的幻想,只需要來對比幾個實際的使用場景。

            以時下應(yīng)用最廣泛的AI人臉識別為例,這是一個“掃描檢測”和“結(jié)果判斷”的過程,需要在掃描過程中判斷五官坐標(biāo)定位、人臉屬性識別、人臉特征提取等,然后在判斷時根據(jù)人臉特征、人臉識別、活體驗證等進(jìn)行比對。人臉識別并非是純算法方面的事情,還需要涉及到CPU、GPU、VPU、DLA 等多個運算單元。

            有媒體做過這樣一個對比測試,分別是搭載聯(lián)發(fā)科Helio P60、高通驍龍845和驍龍710的智能手機進(jìn)行人臉識別,前者搭載了AI專核,后兩者采用了軟件優(yōu)化的解決方案,最終人臉識別速度分別是316.5ms、687.5ms和950ms。同樣都定位在中端處理器,聯(lián)發(fā)科HelioP60的人臉識別速度碾壓了驍龍710,甚至比驍龍845還要節(jié)約近一半的時間,AI專核的優(yōu)勢可見一斑。

            為何會出現(xiàn)如此懸殊的差距?人臉識別的過程需要攝像頭先識別出人臉,無論是光線陰暗或者面朝別處,然后精準(zhǔn)判斷臉部的特征點,比如眼睛多大、臉有多長,與已知樣本進(jìn)行比較,確定這個人是誰。整個過程中需要極高的算力支撐,擁有AI專核的HelioP60自然比CPU、GPU兼職處理的更高效,哪怕是旗艦級的驍龍845。

            在AI專核上嘗到了甜頭后,聯(lián)發(fā)科在HelioP70中繼續(xù)升級了AI專核,AI處理能力相比于上一代提升了30%,支持更復(fù)雜的AI應(yīng)用,例如人體姿態(tài)識別、 AI 視頻編碼、照片實時美化、場景檢測、 AR 功能等等。

            

          一文讀懂AI專核的“身份”


            舉個例子來說,當(dāng)一位美妝博主進(jìn)行直播的時候,HelioP70的一個 APU(聯(lián)發(fā)科為AI專核的命名)可以進(jìn)行人臉偵測、實時美顏,另一個 APU 同時在做 HDR 處理以及背景虛化。如果是驍龍845的解決方案,單個DSP需要完成人臉檢測、畫面分割、背景虛化、HDR處理、多幀合成等流程,速度上的差異由此而生。

            再比如在拍照方面,一張高動態(tài)范圍的HDR圖需要三張12bit的RAW照片合成,然后通過ISP來輸出最佳優(yōu)化的照片。從拍照到照片輸出是一個極短的時間,對運算量有著很大的要求,也往往會造成2-3秒的延時。但HelioP70的雙核APU可以雙線程并行加速,不到1秒的時間就可以完成照片優(yōu)化,比單個DSP的處理效率更高。

            不只是聯(lián)發(fā)科,華為也在麒麟980的發(fā)布會上不吝筆墨地展示了雙核NPU在AI方面的優(yōu)勢,集中體現(xiàn)在圖像和視頻的處理上。比如說在物體的識別上,從以前識別到輪廓,到現(xiàn)在識別到細(xì)節(jié);在實時的物體分割上,從過去略微粗放的場景劃分,到現(xiàn)在的精細(xì)劃分。同時麒麟980還允許實時“跟蹤”多個對象,每分鐘圖像識別達(dá)到4500張,還支持在視頻中“換背景”。

            此外,AI專核的另一大優(yōu)勢恐怕就是在續(xù)航上,至少蘋果、華為、聯(lián)發(fā)科都急于證明,并且集中在兩個維度上:

            一方面AI專核的價值在于與CPU、GPU進(jìn)行協(xié)同分工,CPU和GPU過多的任務(wù)堆疊只會虛耗電量、提高溫度,比如雖然驍龍845的性能很強勁,在AI拍照的時候仍然會有輕微的發(fā)熱情況,諸如HelioP70等搭載AI專核的產(chǎn)品并不存在這個問題;

            另一方面在AI專核的協(xié)同下,可以對用戶行為進(jìn)行學(xué)習(xí),進(jìn)而對用戶的使用場景進(jìn)行預(yù)測,然后進(jìn)行合理的性能分配。好比說當(dāng)你在游戲時讓CPU高效運算,而當(dāng)你在看電子書時避免性能浪費。

            寫在最后

            聯(lián)想到我們的實際生活,前兩年對圖像處理的需要還局限在美顏上,現(xiàn)在的短視頻、直播已經(jīng)對手機的AI性能表現(xiàn)出了更高的需求,聯(lián)發(fā)科的AI專核正是為此而生。

            可以斷定的是,聯(lián)發(fā)科、華為等通過AI專核或類似的理念來提升的AI能力,無疑押對了移動芯片的未來方向,可能在兩三年后AI專核將是手機芯片不可或缺的組成,也期待這些芯片大廠們在AI專核上不斷角力,不斷創(chuàng)新,不斷突破。


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