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    驍龍855或成高通首款搭載NPU的AI芯片,與麒麟980競爭還是“時機”已到?

    本文作者: 包永剛 2018-08-20 18:01
    導語:高通新一代旗艦處理器驍龍855不僅將采用臺積電7nm工藝,還將首次配備專用神經處理單元(NPU)。

    去年,麒麟970憑借全球首款搭載NPU的手機AI芯片備受關注,消息稱今年麒麟980將升級NPU并首發全球7nm手機SoC,因此麒麟980吸引了更多關注。作為全球移動SoC的霸主,高通自然不會視而不見。雷鋒網消息,高通新一代旗艦處理器驍龍855不僅將采用臺積電7nm工藝,還將首次配備專用神經處理單元(NPU)。另外,曝光的消息也指出新款處理器將會使用其他的命名方式,但無論如何,搭載NPU的驍龍到底是要與麒麟980競爭還是高通看準了時機?

    驍龍855或成高通首款搭載NPU的AI芯片,與麒麟980競爭還是“時機”已到?

    高通首款集成NPU的AI芯片

    根據此前的爆料,驍龍855將采用7nm工藝來提升性能和效能,這一點在高通員工LinkedIn的檔案中得到了證實。另外,早在2017年就有報道稱為了能使用更先進的7nm工藝制造新款旗艦處理器,高通將會放棄與三星合作選擇臺積電,最近幾年,三星為高通生產了驍龍820、驍龍821和驍龍835。

    近日,此前曝光消息都比較可靠的Roland Quandt稱,驍龍855可能會以驍龍8150的名稱進入市場,它將擁有一個專用的NPU,這個NPU與去年麒麟970搭載的NPU類似將用于提升AI性能。搭載NPU的優勢顯而易見,由于NPU可以處理此前需要由CPU或DSP處理的圖像或語音數據,增加NPU可以提升手機的性能同時實現更多的AI功能。高通員工的LinkedIn個人資料顯示,他們會繼續微調即將推出的旗艦芯片的硬件設計,NPU是SoC中一個獨立部分。

    至于5G功能,此前的消息是驍龍855將配備驍龍X50(SDX50)5G調制解調器,但最新的消息稱驍龍855將不會集成SDX50而是SDX24,實現5G功能將需要通過外掛SDX50。總體來看,驍龍855基于臺積電7nm,尺寸為12.4 x 12.4mm,將首次集成NPU,通信方面集成SDX24 LTE調制解調器,支持Cat.20 LTE以達到2Gbps的下行速度。

    據雷鋒網了解,高通將會在今年12月的年度技術峰會上推出驍龍855,用于Windows筆記本電腦和平板電腦的驍龍1000也會一同發布。驍龍855(代號Hana)正在以SDM855的名義在內部開發,但外媒WinFuture稱其看到的第三方文檔顯示該處理器的名稱已經改變了幾個月,現在的名稱為SDM8150,這意味著它將作為Snapdragon 8150上市,但仍具有相同的“Hana”代號。WinFuture認為高通改變命名的原因可能是為了更容易與手機SoC以及Windows10和Chrome OS系統的SoC進行區分。

    不過,新SoC的最終名稱可能尚未確定,WinFuture推測SM8150中的“SM”代表Snapdragon Mobile。

    驍龍855或成高通首款搭載NPU的AI芯片,與麒麟980競爭還是“時機”已到?

    與麒麟980競爭?

    縱觀如今的手機處理器市場,麒麟970在去年9月2日在德國柏林的IFA上正式發布,被稱作全球首款人工智能手機SoC,搭載麒麟970的華為Mate10在同年10月16日發布。蘋果在2017年9月12日的秋季新品發布會上隨iPhoneX一起發布了A11 Bionic,A11首次搭載的專用于機器學習的硬件 “神經網絡引擎(Neural Engine)”,每秒運算次數最高可達6000億次。

    今年3月,聯發科的首款AI芯片Helio P60在國內亮相,Helio P60集成了基于Edge AI平臺人工智能單元雙核 APU(AI processing unit),并首次將可協調 CPU、GPU 和 APU 之間的運作的NeuroPilot AI技術帶入智能手機,方便 AI 應用程序執行。同樣在3月,三星正式宣布了型號為 Exynos 9610 的新一代處理器,該處理器集成了一個基于深度學習技術的專用 AI 硬件單元,三星稱之為 Vision Image Processing Unit(可翻譯為視覺圖像處理單元),可以算作是三星真正意義上的一款智能手機 AI 芯片。

    本月底,華為海思將發布基于7nm工藝的麒麟980,并很有可能搭載寒武紀今年5月發布的第三代IP產品“寒武紀 1M”實現對NPU的升級。蘋果也會在下月發布的新款iPhone中搭載7nm A12,神經網絡引擎很有可能會得到升級。雖然麒麟980和A12只會應用于華為和蘋果自家的手機,但Helio P60也已經集成了APU,作為全球最大的手機SoC提供商,高通至今還未給手機SoC增加NPU。

    不過,在今年2月,初高通宣布推出人工智能引擎AI Engine(Artificial Intelligence Engine),該人工智能引擎AI Engine由多個硬件與軟件組成。硬件方面,在AI Engine的支持下驍龍核心硬件架構—Hexagon向量處理器、Adreno GPU和Kryo CPU都將在終端側支持和優化人工智能應用,并且驍龍845、驍龍835、驍龍820、驍龍660移動平臺都將支持該人工智能引擎AI Engine。軟件方面則包括驍龍神經處理引擎(Neural Processing Engine, NPE)軟件框架、隨Google Android Oreo發布的Android NN API、Hexagon Neutral Network(NN)庫。

    但AI Engine畢竟沒有專門為處理AI應用增加硬件,在AI性能的表現上與搭載NPU的手機SoC相比有差距也不會讓人感到意外。今年早些時候的一份測試數據顯示,驍龍845在魯大師AI性能排行榜上僅跑到199分,和排名第一位的榮耀V10差了43分。有媒體用榮耀V10與三星S9進行實測對比,麒麟970的AI性能還是領先于通過對已有軟硬件的優化的三星S9。因此,驍龍855搭載NPU從目前的市場環境來看并不會讓人感到意外,畢竟需要和麒麟980、A12競爭。

    驍龍855或成高通首款搭載NPU的AI芯片,與麒麟980競爭還是“時機”已到?

    圖片來自:AnandTech

    AI芯片的“時機”已到?

    更為重要的是,高通是只能拿出基于軟硬件優化的AI Engine還是技術可實現但未推出搭載NPU的SoC?答案無疑是后者。雷鋒網從一位高通前技術高管處了解到,作為有深厚技術積累的公司,高通早在三四年前就已經有AI芯片項目,至少在兩年前就有NPU,但由于沒有看到實際的應用支撐遲遲沒有量產。

    實際應用是否真的是關鍵?以麒麟970為例,NPU的FP16 性能達到了1.92 TFLOP,幾乎是麒麟 960 的 3 倍(0.6 TFLOP 左右),體現在應用上,麒麟970的圖像識別速度達到了約2000張/分鐘,iPhone 7 Plus是487張/分鐘,三星S8是95張/分鐘。在拍照中,NPU可以幫助手機更精準和快速地識別拍攝場景,讓手機選擇最合適的圖像處理算法,雙攝背景虛化時讓手機對邊緣虛化的處理更準確,還可以在AR 相機中顯著提高渲染的速度,降低功耗。還有,借助 NPU手機可以將語音和語義識別的部分工作轉移到手機本地,提高手機中語音交互應用(比如語音輸入法、智能語音助手)的體驗。

    不過,麒麟970發布的同時華為還展示了“開放移動 AI 平臺(Open Mobile AI Platform)”,該平臺會為APP開發者提供了包括開發者網站和社區支持、開發套件以及自家的APP分發商店在內的“全套”服務,吸引開發者開發可以調用 NPU 性能的APP,這意味著華為在積極推動移動AI生態的建設,尋找更多的應用,更好地發揮NPU的性能。

    與麒麟970類似,iPhoneX搭載的A11的神經網絡引擎目前可見的作用可以在拍照、AR、Face ID方面體現。顯然,NPU的性能并未完全發揮出來,應用場景也還不夠豐富,對于提供SoC的高通而言,性能和成本不得不謹慎權衡。畢竟在今年三月,小米創始人雷軍發微博稱:“驍龍845,最新旗艦,非常出色,只有一個缺點:太貴了!!!驍龍845,再加上17%的進口增值稅,500多元!是驍龍660的三倍多!”

    手機處理器在一款手機的BOM清單中一直占有不小的比例,在競爭異常激烈的手機市場,集成NPU短期內只會增加處理器的成本,如果沒有足夠大的提升和應用的支撐,無論是SoC提供商還是手機廠商,集成NPU的SoC并非最好的選擇。因此在經過其它手機廠商對市場的教育以及生態建設已經開始之后,推出AI芯片時機也逐步成熟,因此驍龍855雖然搶不了首發甚至來的有點晚,但卻能將風險降低。

    高通的打算或許不僅僅如此,Quandt在最新的爆料中還指出,他發現了“SDM855AU”,這意味著驍龍855還將會有汽車版本,需要補充的是,高通此前推出過驍龍汽車處理器驍龍820A。推出驍龍855汽車版本也符合邏輯,畢竟AI還處于非常早期的階段,AI處理器需要更多的應用場景支撐。同時,高通雖然收購NXP失敗,但高通繼續深入汽車市場的方向并不會改變,而驍龍855就是一個很好的產品。

    雷鋒網小結

    到底是市場的競爭讓驍龍855不得不集成NPU還是高通已經明確如今的應用已經足以支撐其推出AI芯片?誰是主要的因素很難做簡單的判斷。不過,從高通對AI芯片態度我們可以看到,現在AI芯片的發展最大的阻礙并非技術而是應用,需求迫切且市場規模足夠大的應用場景才能夠更快推動AI芯片的發展,反過來也將推動AI技術的進步,最終推動AI的發展。

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