2019/04/22 08/23/54　　【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】

　　联发科最新的ＨＥＬＩＯ　Ｐ９０芯片就以ＡＩ性能实现了性能突破（图／网络）

　　为什么需要ＡＩ专核？这其实已经不是一个新话题了。不过不得不说高通的做法并不聪明，首先其ＡＩ　ＥＮＧＩＮＥ通过ＣＰＵ＋ＧＰＵ＋ＤＳＰ协作处理的方式效率较低，对人工智能的处理也无法做到像ＡＩ专核一样的实时响应，当然最实际的问题也是设备长时间的进行运算会导致功耗过高，这也是目前诸如苹果、海思、联发变频器维修 科等厂商为什么要使用ＡＩ专核方案的原因。（图／网络）

　　首先从性能上说，这三款处理器除了对ＣＰＵ、ＧＰＵ的例行升级外，最大的改变就是强化了ＡＩ的性能。

　　高通的ＡＩ引擎目前仍是通过ＣＰＵ＋ＧＰＵ＋ＤＳＰ的方式驱动。

　　随着ＡＩ在智能手机上的普及，以及即将来临的５Ｇ时代对ＡＩ的深层次要求，ＡＩ专核已然成为全行业的共识，而高通传统的ＡＩ　ＥＮＧＩＮＥ算法能否持续满足行业对ＡＩ性能的需求，目前仍是未知之数，但不得不提醒的是，如果高通产品在ＡＩ领域迟迟未能拿出足够诚意的解决方案，恐怕无法保持以往领先的低位，更难以虏获消费者的认可。简单地说：虽然ＣＰＵ／ＧＰＵ也能处理ＡＩ运算任务，但随着人工智能运算需求加大，ＧＰＵ／ＧＰＵ的处理性能与功耗会受限，并且会削弱ＣＰＵ／ＧＰＵ自身的处理性能。由于目前ＣＰＵ／ＧＰＵ无法高效地处理神经网络算法及机器学习需要的海量信息，因此需要ＡＩ专核来进行专门的处理。

　　高通最新发布的骁龙６６５、骁龙７３０和骁龙７３０Ｇ处理器。

　　联发科ＨＥＬＩＯ　Ｐ９０凭借ＡＰＵ　２．０专核与骁龙８５５不相伯仲。目前除高通还在坚持用传统的ＣＰＵ＋ＧＰＵ＋ＤＳＰ来打造ＡＩ　ＥＮＧＩＮＥ外，其他几大芯片厂商都已经开启了ＡＩ专核的布局，例如华为海思麒麟９８０和三星ＥＸＹＮＯＳ　９８２０上的ＮＰＵ，联发科ＨＥＬＩＯ　Ｐ９０上的ＡＰＵ和苹果Ａ１２的神经网络处理单元。

　　ＡＩ专核的代表作可以用联发科最新推出的ＨＥＬＩＯ　Ｐ９０芯片为例，它就采用了全新的独立ＡＰＵ　２．０架构，其内置的双核ＡＩ处理单元可以带来更强的ＡＩ性能表现，在知名ＡＩ评测机构ＥＴＨＺ苏黎世ＡＩ　ＢＥＮＣＨＭＡＲＫ跑分上，联发科ＨＥＬＩＯ　Ｐ９０就通过８大核心项的测试拿下了的高分，与高通今年的旗舰芯片骁龙８５５不相伯仲，而考虑到它使用的是１２纳米制程，就已经能对标７纳米的骁龙８５５，可见ＡＩ专核确实能带来巨大的性能提升。（图／网络）

　　这里其实能看出一个很有意思的产品思路，即高通实际上已经知道单纯的运算性能提升其实是相当有限，所以这几款处理器在ＣＰＵ方面并没有大的改进，其中骁龙６６５的ＣＰＵ主频甚至还不如骁龙６６０，而骁龙７３０也只是对骁龙７１０的例行性升级，高通升级的重心似乎是在ＧＰＵ和ＤＳＰ方面，也就是要以二者的提升来带动ＡＩ的表现。

　　不过也需要考虑到大环境因素，例如全球高端智能手机市场需求持续减小，高通不仅需要面对份额的缩窄，自身还要应对和苹果持久的专利案，因此高通最新的财报里也出现了４．４％的下滑，成为其上市以来的首次负增长。根据高通官方宣称，骁龙６６５的ＡＩ丹佛斯性能比前作骁龙６６０提高了２倍，而骁龙７３０采用高通第四代的ＡＩ　ＥＮＧＩＮＥ（人工智能引擎），ＡＩ性能相比于骁龙７１０也提升了２倍，从理论数值来看高通还是有在持续优化的，不过ＩＣ业内人士也指出，高通这三款芯片依旧没有改变其ＡＩ性能不够主流的状况。

　　当然并非是高通无意推出搭载ＡＩ专核的芯片，恰恰相反的是高通日前就发布了第一款专用于人工智能的ＣＬＯＵＤ　ＡＩ　１００　系列芯片，专为数据中心推理计算使用，而手机领域迟迟未推出很可能是涉及到芯片的设计和架构需要重新调整，毕竟高通此前的ＡＩ　ＥＮＧＩＮＥ已经发展到第四代，短时间内要推倒重来并非易事。就如大家熟知的ＣＰＵ、ＧＰＵ一样，ＡＩ专核是一个专门针对人工智能运算任务而研发的处理单元。近日高通在财报下滑的压力下一连发布了三款新处理器芯片，分别是骁龙６６５、骁龙７３０和骁龙７３０Ｇ，他们可以看作是高通目前主力芯片骁龙６６０和７１０的正式升级版，其中上市近两年时间的骁龙６６０终于“挤”出了一个升级版，而这三款变频器维修处理器的也意外引发网友对其ＡＩ性能的热议。

　　。

　　ＡＩ专核依旧缺席，高通新处理器没有根本改进

　　简单分析下，骁龙６６５和骁龙７３０的ＡＩ性能提升其实是源自于高通自家ＡＩ　ＥＮＧＩＮＥ（人工智能引擎）的优化，虽然高通对外并没有进一步阐释相关细节，但可以得知的是其依旧是是通过ＣＰＵ＋ＧＰＵ＋ＤＳＰ协作的方式来实现人工智能ＡＩ运算（例如骁龙６６５使用Ａ７３＋Ａ５３架构，ＤＳＰ为ＨＥＸＡＧＯＮ　６８６，骁龙７３０使用Ａ７６和Ａ５５的设计，ＤＳＰ为ＨＥＸＡＧＯＮ　６８８），相比于海思、联发科和苹果来说高通依旧没有使用专门的硬件（ＡＩ专核）ＮＰＵ或ＡＰＵ来处理人工智能运算任务。而ＡＩ专核的处理速度快功耗低，对性能影响较小，可以让ＣＰＵ和ＧＰＵ做自己更擅长的事情，提升手机的体验流畅度。

　　ＡＩ专核才是主流之选，华为联发科ＡＩ策略成功

　　实际上要实现ＡＩ专核也并非是一蹴而就，不仅需要对市场的前瞻性把握，而且还要大胆对产品进行重新设计。（图／网络）

　　同样值得举例的其实还有华为海思的麒麟９８０芯片，虽然它在安兔兔性能跑分软件中分数不如骁龙８５５，但在ＮＰＵ的加持下拥有出色的ＡＩ性能，对于人像识别、场景检测、色彩处理和图像降噪等方面均有更好的处理表现，特别是在影像方面更是带来了诸如人像留色、焦点分离、超强夜拍等特性，因此在ＤＸＯＭＡＲＫ的评分中华为Ｐ３０　ＰＲＯ等机型包揽了前三名，而采用高通骁龙８５５平台的手机只能望洋兴叹。虽然这次高通发布了三款新产品，但从ＡＩ表现上，仍旧没有带来革命性的改进

20190422082354