雖然蘋果和三星都擁有自主開發(fā)的應(yīng)用處理器,鎖定了高端智能手機市場,但是聯(lián)發(fā)科(MediaTek)正在尋求在智能手機市場的反彈,在本周的2018世界移動通信大會上推出了Helio P60芯片組。下面就隨小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。
聯(lián)發(fā)科的計劃是重新進入與高通競爭的中高端智能手機市場。
聯(lián)發(fā)科技將Helio P60視為“首款采用多核AI處理單元(移動APU)和聯(lián)發(fā)科NeuroPilot AI技術(shù)的SoC平臺”。
聯(lián)發(fā)科的舉動顯示了該公司在行業(yè)智能手機大戰(zhàn)中,策略重點轉(zhuǎn)向移動人工智能的巨大變化。目前各種芯片供應(yīng)商都在競相將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎用于手持設(shè)備上。目標(biāo)很簡單。他們希望開啟人工智能體驗——語音用戶界面、人臉解鎖、AR等等——在客戶端設(shè)備上處理更快、更好,無論有沒有網(wǎng)絡(luò)連接。
Linley Group高級分析師Mike Demler表示:“我們在去年才看到了第一批帶有嵌入式神經(jīng)引擎的智能手機處理器,如蘋果A11、華為麒麟970、高通Snapdragon 835和聯(lián)發(fā)科Helio X30等旗艦處理器?!?/p>
Demler表示:“我們對聯(lián)發(fā)科將在更低層添加神經(jīng)引擎并不感到意外,但有趣的是,他們正在使用比其旗艦產(chǎn)品X30更強大的核心來實現(xiàn)這一點?!?/p>
換句話說,一個由中國手機制造商推動的、充滿活力的中端智能手機供應(yīng)商社區(qū)正在躍躍欲試,他們希望盡快趕上移動AI這股趨勢。
新高度
聯(lián)發(fā)科稱其為“新高級”是指“以中檔價格提供卓越性能和功能的設(shè)備”。聯(lián)發(fā)科銷售總經(jīng)理Finbarr Moynihan解釋說,“新高度”是目前智能手機的重要動作,像Oppo、Vivo、聯(lián)想等中高端玩家都渴望縮小與頂級競爭對手的差距,希望在應(yīng)用、功能和AI方面取得重大飛躍。
聯(lián)發(fā)科告訴我們,2017年全球智能手機出貨量的48%來自中國OEM廠商,主要針對新興市場。聯(lián)發(fā)科援引TrendForce報告指出,2017年中端消費者品牌出現(xiàn)大幅增長,小米的智能手機產(chǎn)量增幅高達76%,而Transsion、OPPO和Vivo也有大幅增長。
Helio P60在八核CPU中配備了4個ARM A73處理器和4個ARM A53處理器?;赽ig.LITTLE的8核設(shè)計,聯(lián)發(fā)科技宣稱與前代產(chǎn)品Helio P23和Hleio P30相比,CPU性能提升了70%。通過使用最高800MHz的新型Mali G72 GPU,P60還將GPU性能提高了70%。
聯(lián)發(fā)科的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎
然而,讓Helio P60實至名歸的是其內(nèi)置的NeuroPilot AI平臺、橋接CPU、GPU和板載AI加速器。聯(lián)發(fā)科的人工智能框架可以通過協(xié)調(diào)SoC內(nèi)CPU、GPU和AI加速器計算工作負載來管理異構(gòu)AI計算架構(gòu),最大限度地提高性能和能效。
聯(lián)發(fā)科已經(jīng)證實,P60在其AI加速器中集成了Cadence Vision P6內(nèi)核。

Cadence Vision P6
與聯(lián)發(fā)科技旗艦產(chǎn)品Helio X30——使用Cadence Vision P5,每秒70 GMAC(8位)——相比, Helio P60每秒處理性能為280 GMAC。Demler表示:“所以在處理器整體性能上降低了一層,但同時將神經(jīng)引擎性能提高了4倍。”
當(dāng)被問及對比Helio P60神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎性能時,Demler說:“華為的麒麟970可以達到?1TMAC / s(FP16),因此在更高的分辨率下它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能是P60的4倍。在280GMAC / s下,P60與蘋果A11的很接近,達到300GMAC / s?!?/p>
缺乏AI基準(zhǔn)
然而,我們咨詢的大多數(shù)分析師都認為,深度學(xué)習(xí)加速器基準(zhǔn)的缺乏,使得很難做出有任何意義的比較。Demler稱這是“一個開放的大問題”,他說移動AI這個泥潭可能很容易導(dǎo)致我們陷入“GOPS / TOPS營銷炒作之戰(zhàn)”。
Tirias Research首席分析師Jim McGregor表示贊同?!斑@是一個令人困惑的話題,因為沒有什么細節(jié)和基準(zhǔn)。聯(lián)發(fā)科和其他公司使其聽起來像是無所不能的人工智能解決方案,”但通常并非如此,McGregor補充說。
例如,聯(lián)發(fā)科的P60中使用的Cadence Vision P6內(nèi)核是針對計算機視覺應(yīng)用進行了優(yōu)化,而非通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Demler說。
正如McGregor所解釋的,“首先,你需要了解大多數(shù)AI處理器是什么。”例如,聯(lián)發(fā)科、蘋果和華為稱其解決方案為“專用”,意味著使用單個IP塊進行AI加速?!霸诖蠖鄶?shù)情況下,這意味著從其他方——如Cadence或Ceva——那里獲得的IP塊許可。這種IP塊支持可配置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但有一些限制。可是沒有人能確切地說出這些限制是什么。”
所以,顯然地,在應(yīng)用處理器內(nèi)部放置一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎并不是故事的結(jié)尾。正如McGregor指出的那樣,新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)和訓(xùn)練仍然需要在數(shù)據(jù)中心進行,必須依賴更多高精度、強大的訓(xùn)練處理器。
如果應(yīng)用開發(fā)人員和OEM廠商想要利用智能手機應(yīng)用處理器內(nèi)部的神經(jīng)引擎,他們需要一個與底層硬件掛鉤的軟件框架。“所有領(lǐng)先的移動處理器設(shè)計公司(高通、聯(lián)發(fā)科、華為、蘋果)現(xiàn)在都提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SDK,”Demler觀察到。但他們都需要支持像Caffe和Torch這樣的流行培訓(xùn)框架。
對聯(lián)發(fā)科來說,聯(lián)發(fā)科提供了被稱為NeuroPilot AI SDK的框架,該框架可以讓應(yīng)用開發(fā)人員和OEM廠商“深入到硬件,看AI軟件如何在CPU、GPU和專用AI加速器上運行”,Moynihan這樣表示。
與此同時,應(yīng)用開發(fā)人員和OEM廠商也需要能夠“查找并查看Android網(wǎng)絡(luò)API(Android NNAPI)的內(nèi)容”,Moynihan補充道。Google為Android機器學(xué)習(xí)開發(fā)了Android NNAPI和運行時引擎?!奥?lián)發(fā)科的NeuroPilot SDK完全符合Android NNAPI,”Moynihan補充道。

Android Neural Networks API的系統(tǒng)架構(gòu)
在部署能夠讓智能手機處理器運行AI應(yīng)用的方法中,高通的方法似乎有些不同。
McGregor說,高通的解決方案是不同的,因為“他們已經(jīng)在芯片上使用了多種資源,包括Hexagon DSP、Adreno GPU和Kryo CPU內(nèi)核?!?/p>
然而他補充說:“沒有可用的基準(zhǔn),不可能確定哪種方法更好,但高通模型確實提供了更高的靈活性?!?/p>
AI軟件之戰(zhàn)
無論底層硬件如何,畢竟最關(guān)鍵的還是能夠購在任何智能手機上體現(xiàn)AI體驗差異化的軟件。
McGregor說:“現(xiàn)在,這些應(yīng)用正瞄準(zhǔn)著手機上的常見功能,例如拍照和數(shù)字助理。但是,通常由第三方軟件開發(fā)人員來開發(fā)和訓(xùn)練用于手機上的這種模型?!?/p>
他指出,“在有限的情況下,有些模型或庫是可用的。高通圍繞圖像識別開發(fā)了一些庫,三星主要圍繞拍照,我相信蘋果也正在開發(fā)自己的模型?!?/p>
在其他情況下,這取決于應(yīng)用開發(fā)人員,這是一個很大的限制,McGregor指出?!昂芏鄳?yīng)用開發(fā)人員并不習(xí)慣于使用深度學(xué)習(xí),也無法訪問深度學(xué)習(xí)所需的大型數(shù)據(jù)中心,”他說。
Linley Group的Demler在他最近的微處理器報告中也對人工智能軟件開發(fā)提出了警告。 “處理器架構(gòu)的多樣性給Android應(yīng)用開發(fā)人員帶來了挑戰(zhàn),因為即使在缺乏專用深度學(xué)習(xí)加速器的設(shè)備上,這些應(yīng)用也必須能夠運行?!倍硪环矫?,iOS應(yīng)用開發(fā)人員只需要支持Apple設(shè)計的一些處理器就可以了。
Tirias Research首席分析師Kevin Krewell也警告說:“我看到的最大問題是,每個芯片和IP供應(yīng)商都在以不同的方式做機器學(xué)習(xí)。ARM可能有最佳的機會,在一個IP上對多個廠商實施標(biāo)準(zhǔn)化。
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