|
|
让全球最好的医生诊治最偏远的病人,让交通不再拥堵,让不同文化的人们可以相互交流,让工业实现互联、生产变得高效…5 f- A# \4 m) D! K# a& P
6 w# v7 Q9 j7 m2 _5 O4 V
以上这些并不是科幻小说或神话里的梦想,而是如今正在实现的愿景。而在它们的背后,万物互联的5G网络与端云协同的AI技术正是最关键的两大驱动力。
3 O9 s$ \4 @+ ?; M, l
" p( ?+ @0 M: @+ a9 w, L& ^- g7 ]- m6 M5G+AI,它们到底是以何种方式改变我们的生活的,又将带来怎样触手可及的体验?在今天的高通人工智能开放日上,高通以及他的合作伙伴们携手展示了大量关于5G、AI的“干货”,更真实地勾勒了一副未来移动智能世界的样貌。7 e" V% R. X6 Z2 U9 i( u
云端AI:高通“AI加速器”让互联网企业眼馋* \+ k2 c1 n( v
对于大多数手机消费者来说,高通骁龙的大名都可谓是如雷贯耳了。但真正说到高通在AI领域的“真功夫”,很多人可能并不知道高通早在2013年就曾推出名为Zeroth的神经处理单元(Neural Processing Units)——是的,那才是“NPU”的首秀。
; L& A/ n- x t
. W2 S h+ C7 J5 \" u+ e9 q/ n6 c可惜,在当时来说,高通并没有对NPU这个概念大加宣传,甚至直到2016年搭载骁龙820主控的手机上市的时候,很多消费者都并不知道,在这款芯片内部,其实已经集成了高通第一代的AI Engine加速平台。% ~ q5 @; q/ @( R% Q( u

( b8 `/ L$ K9 _! ~5 E时至今日,高通骁龙主控的AI Engine已经升级到了第四代,高通也已经将AI异构计算技术普及到了旗下的车载平台、物联网芯片甚至是音频处理方案上。论旗下产品对AI的支持力度,高通的“积极性”可以说无出其右,但这样就足够了么?很显然,在高通眼中,“支持AI”不应该仅仅只是消费电子产品的“卖点”,它必须要真正落在实处,真正能给消费者带来智慧生活体验的改变才有意义。所以,高通在今天正式宣布了旗下首款用于云端服务器的AI加速器——Cloud AI 100。: m0 _3 @+ q/ }9 ~; _- {- H

/ h1 y) }! m& N5 C, H) R3 H* @' m
% ?5 t& O5 H* C. r+ Z* B. ]啥是AI加速器?用高通的说法,这是区别于纯CPU、CPU+FPGA之后的第三代高性能AI计算体系,它的性能相比你手机里的骁龙855快了50倍之多。而和当前AI服务器行业使用的其他计算架构相比,高通Cloud AI 100由于从自家的移动SoC设计和制造中汲取了灵感,专门针对运行效率进行了改善,因此其同等性能下的功耗只有竞争对手们的十分之一。对于那些原本就高能耗高发热的互联网企业来说,高通的Cloud AI 100既能提供更高的AI算力,助力他们实现更强大的在线AI体验,让消费者真正体会到AI的好处;同时也能有效降低运营成本——这么环保又能干,简直就是想不火都难了。0 ?3 } M$ C' Q5 h) b
当然,在当前的AI应用大环境下,“云侧+端侧”的结合是必然的大趋势。一方面,这是因为AI计算也有分不同类型,诸如游戏加速、拍照实时美化等对即时计算要求很高的应用自然不能放到远端服务器上去执行;而另一方面来说,强悍的本地AI计算能力也更有助于保护用户隐私。/ H1 E+ l6 k: B3 L+ P' r" D+ M
# V: y e6 K8 Q! U5 T4 P
那么,高通是如何在智能手机芯片里实现本地AI加速的呢?作为业界最早提出独立NPU思想的厂商,高通非常清楚独立NPU方案的局限性,因此,从骁龙820开始,高通的AI Engine加速就一直基于更先进、更灵活、能效比更高的异构计算方案。
) P2 {& h& f0 h # N- m& P3 u- i6 U

Y& v1 _5 B) J* w8 U( B高通与vivo、腾讯共同展示了基于AI的游戏智能
) T. z% e6 @7 A6 G* M7 X3 T4 r何谓异构计算?通俗来说就是让不同架构的功能单元“合理分配”计算任务,同时进行运算,从而达到大大提升计算速度和节约能源的效果。但是,说起来容易做起来难:一方面来说,现有的公版ARM架构并不支持异构计算(这就是为何只有高通才能搞异构的重要原因),另一方面来说,异构计算需要软件进行更为针对性的优化,这要求芯片出品方本身必须具备独立提供高品质开发工具的软件实力。7 f- l. D- N0 l7 `- j! z* a9 O

% l' _0 h8 A9 t* A
9 E' `( Y W: j: I( r: e. i高通与虹软联合实现的AI实时虚化算法$ K0 @0 j8 e4 I5 U) R/ e6 j# L
有鉴于此,高通一方面通过改造和自主研发硬件架构,在骁龙手机芯片的内部对CPU、GPU、DSP甚至是ISP进行了专门针对AI加速运算能力的架构设计。以当前最流行的旗舰手机SoC骁龙855为例,其Kyro 485架构CPU专门增加了加速AI运算的点积指令集,GPU规模增加50%并支持FP16半精度运算,而由高通自主设计的Hexagon 690 DSP更是专门针对AI运算加入了4个向量扩展内核,配合全新的张量加速器单元,同时改善了AI运算的兼容性和性能。
# o. W6 h- X8 k! m f6 w
# L, k, A) ^! Y9 L' N得益于独创的AI Engine架构,高通的AI手机芯片目前不仅具备业内最好的AI程序兼容性,更可以通过后期软件升级进行性能和算法适配扩增。这是传统NPU方案难以企及的优势。在公开的基准测试中,基于当前驱动版本的骁龙855就已经有竞品两倍以上的AI性能。而在今日的会议中,高通也正式宣布推出面向中高端和次旗舰市场的,集成先进AI技术的三款移动平台骁龙665、骁龙730和骁龙730G。
{. Q" o3 Y2 z( d , b6 X, j3 Y% x
其中,骁龙665作为知名“神U”骁龙660的后继版本,拥有两倍的性能提升,并转为优质AI拍照进行优化;而骁龙730则是当前最新的高通次旗舰芯片,其在硬件架构、AI加速、音视频质量上全面看齐超旗舰骁龙855,有望带来新时代次旗舰手机的全面体验进化。
6 W6 o, @# g5 c6 S$ ?5 x( y5 J' X4 h) k
/ w' L0 J/ Q8 C1 Y% R" L
, A7 Z5 l3 m7 |; Z最后,作为本次骁龙新品最高端、也最特别的型号,骁龙730G可以视为是骁龙730进一步面向游戏优化,也是进一步引入骁龙855技术的“手游专用款”。其不仅带来了比骁龙730更高的3D渲染性能,甚至还有专为手机电竞赛事设计的卡顿优化、WiFi降延迟、游戏防作弊等一系列“黑科技”。. @6 ~# T1 y1 E1 h2 l4 S$ N
; C# v5 J8 R% b- t2 y
值得一提的是,在今天的AI开放日上,高通正式宣布,基于高通AI技术的智能手机在全球已经有超过10亿台。这同时意味着内置AI Engine技术的骁龙手机芯片如今已经成为移动设备业界最主流的AI端侧解决方案。0 H2 r# ^& |% K+ c8 w, x( [- L+ Q
除了手机,自动驾驶和智慧交通也被视作未来AI、5G、新能源等新潮技术集中交汇的又一个关键点。在这个市场上,作为基础技术提供方的高通也许并不太为人所知,但实际上也早已深耕多年。 p" T! X: k1 w) ~& K
& g/ U' \- {: p% \
针对如今富媒体车内娱乐、车联网、自动驾驶以及智慧交通、智慧城市等不同层级的车载计算与AI需求,高通在今年的CES大展上已经发布了全新的第三代骁龙汽车数字座舱平台。它充分利用了骁龙手机SoC的成功经验,在实现高性能、高能效比的基础上全系搭载了高通AI Engine能力,能够带来包括车内智能语音助手、车载降噪算法、高精度定位导航、驾驶疲劳感知、增强现实导航和主动安全防撞等一系列智能化的数字驾驶舱高级体验。2 s5 h# m6 _! S' H1 y3 X/ S( u

0 Q- ^$ h% ~& G8 b8 ?# |, J# s
c% D8 d3 q8 U: |然而,高通的目标还不只是简单地帮助车企造出“智能汽车”——尽管车载的骁龙平台如今已经被多达18家一线车企所选用,但高通却看得更远。在本次AI公开日,高通进一步展示了基于5G、车联网、物联网和端侧AI计算能力的智慧道路构想。
, j. H# O7 a" l: D% [ # H Z) s; z, b3 m. p" u5 Q
在高通的AI交通体系解决方案中,不只是车与车之间能够实现相互通信、感知、分享道路数据,包括搭载有AI摄像头的路侧单元(比如信号灯)也应该能够实现对车流、人流的主动检测和分析。而它们与智慧汽车之间也同样可以实现即时沟通,从而共同营造更为顺畅、安全的城市交通体验,更是为未来的全自动驾驶铺平了道路。7 ~0 o/ c) M" [$ f! S
物联网AI:让智能设备真正学会自主“思考”- X3 d% I1 \5 b
最后,让我们将视线转向物联网设备——有的朋友可能会奇怪:现在的物联网电子产品不是都能做到AI互联了么?表面上来看不是不可以,但是事实上当前绝大多数低功耗物联网设备的AI都是单纯以联网为前提的云端AI,设备本身完全不具备本地的AI处理能力。2 o$ ?: B, T/ u2 \

) S- y5 m& o+ b9 T1 ^2 j这会带来怎样的问题呢?首先,这意味着一旦家中断网,绝大部分的物联网设备就会失去“智慧”的表现。其次,基于云端的AI固然计算能力强大,但其也存在着反应较慢、以及有泄露用户隐私的隐患。8 ^, Z2 _# i4 v$ `* K$ Y- j
- a* H6 ]5 q( h% V, Y

: J+ }: n4 S" N* q) C! U4 k基于高通物联网AI技术的工业视觉瑕疵检验技术! T+ E1 j% [# A; B" D
正因为这样,高通明确提出,对于未来的超大规模物联网来说,基于5G的联网AI与基于本地强大计算能力的端侧AI都必不可少。其中,5G网络能够支撑起当前4G、WiFi、蓝牙所不能承载的超多设备数量,并带来更低的联网延迟;而真正具备端侧AI计算能力的物联网控制芯片则可以让设备在不联网时也有智能表现,并可以减少发送到云端的大数量,有效保护用户隐私。7 n: {7 q' p3 C7 v3 b3 T6 a; F' X
. a" i) t# O! i! {1 S: L/ C8 [
针对这两大方向,高通一方面作为全球5G技术的中流砥柱,在努力推动5G部署、推出更快、更便捷、更节能的5G芯片上积极行动,至今已经成功推出三代5G相关产品,更在前不久的MWC大会上率先带来了全球首款集成5G基带的全新移动SoC,为5G设备进一步小型化、轻薄化做出了重要的贡献。与此同时,基于独家的异构AI计算技术,高通能够做到在超小型的物联网控制芯片上依然集成高能效AI计算能力,真正地实现了物联网设备无需依赖手机等外部计算单元的“小身材、大智慧”。
+ ^8 N- L) g7 r5 d不得不说,短短两个多小时的会议里,高通几乎是一点客套话也没怎么说,全程都在秀技术、摆事实、讲“干货”……从云端到手机,从智慧交通到5G+AI物联网,高通不仅有独家的基础算法技术、准备好了全套的AI生态方案,甚至还有专门的创投计划用于鼓励那些有前景的AI关键项目……
d8 i* b! V% d
0 A2 B! P; v& F* ^0 M g
0 o5 A$ g3 s$ U9 D; a) b很明显,高通将AI看得相当重要,但更可贵的是,这家老牌移动技术企业那种真正认真做研发、认真与合作伙伴一起推出产品、认真将新技术作为改善用户体验而不仅仅是“卖货”的出发点,值得我们很多人、很多企业去学习。而这,或许也正是高通能够在这么长的时间里持续领导行业的真正“秘诀”所在吧。
. p6 D \7 E6 I1 V) `4 p6 y( T) d/ s6 u8 z
来源:http://www.yidianzixun.com/article/0Lma5isA$ g# o- H7 K3 }5 ]! [
免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作! |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册
×
|