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2018 年每一款旗舰智慧手机,可能都内建 AI 晶片

2018 年每一款旗舰智慧手机,可能都内建 AI 晶片

进入 2017 年 9 月,智慧手机晶片行业发生了新变化。先是月初华为在德国柏林国际消费类电子产品展览会发表全球首款人工智慧晶片麒麟 970,接着苹果在新品发表会宣布 A11 Bionic 晶片的诞生。一时间,智慧手机行业也拥抱人工智慧,行动 AI 晶片成为业界关注的焦点。

大势当前,无论是这个行业的先行者还是后来者,都丝毫不敢怠慢。

华为:借用外力先走一步

麒麟 970 在 CPU、GPU 等传统晶片项目的更新自不必说,我们关心的是它之所以称为全球首款人工智慧晶片的部分,也就是内建那块 NPU(Neural Processing Unit,神经网路处理单元)。

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华为于德国柏林 IFA 2017 发表全球首款人工智慧晶片麒麟 970。

虽然华为并没有在发表会时重点强调,但我们要指出,华为口中的 NPU 实际上就是中国科学院计算基数研究所旗下的寒武纪公司自主研发的「寒武纪 1A 深度学习处理器」( Cambricon-1A Processor),寒武纪对它的介绍是「国际首个商用深度学习处理器产品,在人工智慧应用达到 4 核 CPU 25 倍以上性能和 50 倍以上效能」。

做为专门为深度学习客製的模块,NPU 在特定任务的表现令人吃惊。比如说在图片辨识任务中,NPU 每分钟可辨识 2,005 张,CPU 每分钟 95 张,前者比后者多了 20 倍;当然在功耗上,也有飞跃式的提升。

当然为了配合 NPU,华为也在麒麟 970 採用 HiAI 行动技术架构,来使效能最大化。华为也在推出麒麟 970 同时推出一个开放 AI 生态环境,支持 Tensorflow / Tensorflow Lite 和 Caffe / Caffe 2 这两个比较主流的神经网路编程框架,方便开发者更能在应用中调用 NPU。

目前来看,华为在行动 AI 晶片领域已先行一步;虽然借用寒武纪的外力,但华为自己在 AI 方面的投入也不可或缺。不过潜在问题是,寒武纪 1A 并不是华为专属,未来也有可能出现在其他公司的行动 AI 晶片。

苹果:行动 AI 晶片领域的领先者

在先前的文章,已经有一个结论:苹果 A11 Bionic 可说是当前性能最强的行动处理晶片。但实际上,A11 Bionic 真正让人眼前一亮的地方,却是它的神经网路处理引擎(Neural Engine)。

A11 Bionic 的神经网路处理引擎每秒处理相应神经网路计算需求的次数可达 6,000 亿次,可为脸部特徵的辨识和使用提供支撑。

iPhone X 利用脸部特徵辨识技术在人像模式创造出可生动变化的光效(Portrait Lighting),Face ID 透过脸部特徵解锁,Animoji 透过追蹤人的脸部表情实时创作动画表情,这些无不与 A11 内建的 Neual Engine 有关。

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除此之外,A11 Bionic 内建苹果自主设计的第一款 GPU;重点在于这款 GPU 是为 3D 游戏和 Metal 2(苹果在今年 WWDC 推出的新一代图像渲染技术框架)专门设计,并能与机器学习技术和苹果随 iOS 11 推出的 Core ML(核心机器学习)框架配合。

总体来说,苹果 A11 Bionic 对人工智慧的拥抱更追求实用性,其在技术自主性更强;基于苹果自身软硬体结合的巨大优势,这些基于人工智慧的特性已应用在实际产品。

由此可见,苹果 A11 Bionic 才是整个行动 AI 晶片领域真正意义的领先者。

高通:硬体为主,演算法、软体为辅

身为 Android 阵营除了华为之外诸多手机厂商的晶片提供者,高通自然不可能对华为和苹果的动向无动于衷。然而眼下,高通的旗舰产品骁龙 835 处理器除了性能强劲,还没有真正意义上增加专门针对人工智慧技术的内部构件。

这并不意味着高通没有动作。早在 2016 年,高通就宣布在开发神经处理引擎 SDK(软体开发工具),并与 Google 和 Facebook 合作以支援 TensorFlow 和 Caffe / Caffe 2;开发者可利用它升级应用,使其在高通骁龙 600 和 800 系列处理器上执行 AI 应用程式。

2017 年 7 月,高通将这 SDK 开放,命名为骁龙神经处理引擎。

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在硬体层面,高通在骁龙 835 也有準备,内建的 Hexagon 690 是第一款支援 TensorFlow 和 Halide 框架的行动 DSP。2017 年 8 月,高通宣布收购专注于尖端机器学习技术的阿姆斯特丹大学附属公司 Scyfer,目的在扩充人才,并将后者技术应用在高通的产品和领域。而高通工程技术副总裁 Jeff Gehlhaar 对这次收购表示:

不过,对高通而言,真正值得关注的依然是未来骁龙处理器在硬体方面的动向。高通副总裁 Jeff Gehlhaar 表示,高通将透过硬体、演算法和软体 3 层面达到终端侧(包括智慧手机)的人工智慧战略;就硬体来说,未来高通骁龙处理器必然增加人工智慧相关的硬体模组。

从产品週期的角度看,目前高通骁龙 835 已推出 9 个月,超越去年骁龙 820 到骁龙 821 的升级週期。据此可推测,高通可能在骁龙处理器正酝酿与人工智慧相关的大招,预计最迟明年就会有新产品出现。

联发科:明年 Helio P70 见

身为智慧手机晶片厂商的重要一员,联发科虽然在高阶晶片无法与高通抗衡,但在人工智慧的大潮下,也不甘落后。

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联发科董事长蔡明介曾经表示,人工智慧将是未来发展重点,公司内部已成立团队,且投入 AI 运算研发,目前已有具体成果。

目前的最新消息是,联发科已完成神经网路及视觉运算单元的处理器核心设计,将内建在 2018 年推出的 Helio P70 手机处理器,这会是联发科首颗内建神经网路及视觉运算单元(Neural and Visual Processing Unit,NVPU)的手机处理器,将在 2018 年上半年以台积电 12 奈米製程生产,后续还会推出多款内建相同核心的 Helio X 及 P 系列手机处理器。

三星:虽然迟到了,但也在努力

与其他厂商相比,三星在 AI 方面的动向似乎晚了一点。

今年 Galaxy S8,三星语音助手 Bixby 虽然亮相了,但远远不够。在硬体方面,身为世界少数几个有能力自己製造晶片的手机厂商,三星一边採用高通骁龙 835,一边继续推进自家 Exynos 的研发和使用;遗憾的是,两种晶片都离人工智慧还很远。

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然而反应快速和资金雄厚如三星,自然不会坐以待毙。

就在数天前,南韩媒体报导称,三星也在研发基于人工智慧技术的行动端晶片。一位三星的合作伙伴表示,三星的这枚 AI 晶片旨在让本地装置拥有巨大的数据处理能力,可大幅减少对云端服务器的通讯依赖。

之前三星电子设备解决方案部门的半导体业务总裁 Kim Ki-nam,曾在南韩首尔举行的科技论坛表示,现有 CPU 和 GPU 无法满足 AI 计算的要求,而 NPU(Neural Processing Unit)可应对这个挑战;不过 NPU 的问题在于,它的储存能力只相当于人脑千分之一。Kim Ki-nam 这段话表明,三星正在行动 AI 晶片领域有所动作。

除此之外,三星也投资位于英国的 AI 晶片初创公司 Graphcore;去年,三星为这家公司投入 3 亿美元的战略投资。南韩科学技术院的教授 Yoo Hoi-jun 也表示,三星除了内部研发 NPU 之外,也在考虑收购一些 AI 公司。

Intel:剑走偏锋,机会重重

虽然遗憾错失了行动网路的大潮,但 Intel 没有放弃,也在努力寻找机会,试图跟上人工智慧的大潮,在行动装置找到一席之地。

2016 年 9 月,Intel 宣布收购电脑视觉创业公司 Movidius,后者曾为 Google 的 Project Tango 3D 感应器提供关键硬体处理技术。实际上,Google 採用的 3D 感应器为 Movidius 的 Myriad 1 型视觉处理器;由于 Movidius 非常注重功能和续航能力,因此非常适用行动平台。

到了今年 8 月,Movidius 在 Intel 麾下推出下一代 Myriad X 视觉处理单元(VPU),它是一种低功耗系统单晶片(SoC),可用于各类行动装置的深度学习及其他人工智慧视觉应用加速。Movidius 表示,Myriad X 可在同样功耗条件下提供 Myriad 2 十倍的深度神经网路(DNN)效能。

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此外,Intel 也在近期推出一款代号为 Loihi 的全新自主学习神经拟态晶片,模仿大脑根据环境的各种反馈来学习如何操作的运作方式;它可让机器实现自动化,并即时调整,无需等待来自云端的下一次更新。Loihi 产品特性的重点在于非常节能,与训练人工智慧系统的通用计算晶片相比,它的能效提升了 1,000 倍。

这些特徵,都为 Intel 在行动 AI 晶片领域的发展提供了机会。

总结

除了上述几家主要手机晶片企业,小米也有自己的松果 S1,不过离 AI 尚称遥远;Google 已挖来苹果的资深晶片架构师 Manu Gulati 担任首席 SoC 架构师,并且收购 HTC 部分硬体团队,自研晶片一事基本已定论,关键是什幺时候能融合 Google 自家 AI 技术积累。

总体来看,智慧手机晶片已正式进入人工智慧时代;在此时代下,所有玩家都在快速前进,这时候技术的积累显得愈加重要。如此一来,人工智慧也将凭藉智慧手机迎来一波普及大潮;正如 The next Web  所言:

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