手机AI化芯片渐成趋势:应该是外挂还是集成?

这一边,华为刚推出全球首款搭载AI芯片麒麟970、能够“深度学习”的手机mate10;那一边,结束4G/5G峰会的高通则马不停蹄与AI厂商商汤合作,从芯片层优化AI算法。

如果说最近刷爆朋友圈的三代AlphaGo Zero只是让群众“不明觉厉”,那么AI手机似乎离我们越来越近了。实际上,使用AI的手机已经屡见不鲜,比如直播软件的滤镜、支付软件的人脸识别,或者是siri、小冰之类的语音助手。但如果软件目前已经可以解决手机AI化的问题,那么AI芯片还有市场空间吗?

AI手机的计算量

与电池续航问题

“其实用户感知不明显,但AI一直在进步。比如说美颜,以前需要拍出来才能看到照片,但现在可以实时预览,”商汤科技CEO徐立告诉南都记者,AI一直在进步,而这些变化需要类似高通芯片DSP的加速。

“但比如人脸解锁的延时性问题;比如说现在可以瘦脸,但依然做不到瘦大腿,比如说拍了一张很多人的照片,对每个人脸进行标签化识别还做不到。”在徐立看来,AI对终端影响依然比较弱,主要是计算力不足的原因。要解决AI的处理,需要超高频的计算,否则延时性很严重;反过来计算量太大又面临功耗问题,也就是手机发热跟续航等问题。从高通4G/5G峰会上的数据不难看出,89%的用户现在最大的痛点就是续航问题。

有厂商选择把计算力放在云端,比如英特尔。“终端硬件的承载力将成为未来计算力的主要瓶颈,AI的需求会让手机变成‘大火炉’。”英特尔院士、英特尔通信与设备事业部无线标准首席技术专家吴耕曾告诉南都记者,未来的手机没有所谓的高低配,多大的内存条影响并不大。

但徐立则认为,绝大部分的计算还需要在本地完成。“如果很多人同时使用AI程序,对于云端传输而言需要很大的带宽;而且延迟性会更严重。”而高通董事长孟樸补充说,“比如隐私方面,用户就不希望在云端完成。”

功耗:AI芯片

应该是外挂还是集成?

如果本地运算很重要,那如何才能避免“发烧机”呢?

终端厂商选择外挂一个新模块。这也需要对芯片结构的全新理解。传统的手机芯片主要由CPU(中央处理器)/GPU(图形处理器)/DSP(数字信号处理)三部分组成。这次华为mate10的AI芯片则是在传统为核心的架构之外,增加一个寒武纪开发的NPU(神经元模块),对CPU/GPU减负,降低功耗。无独有偶,今年7月发布的vivo X9s Plus,同样是搭载一个独立DSP影像优化芯片提高拍照技术。

“如果是入门级的低端手机,可以通过独立芯片来解决海量数据,”高通产品管理高级副总裁Keith kressin告诉南都记者,但这之前还要考虑AI处理能力、独立芯片价格、软件模式、电源管理一系列问题。“厂商的旗舰机还是会选择跟高通合作集成,因为独立芯片会增加手机体积跟成本。”

“与定制硬件相比,灵活的人工智能硬件在目前是更优选择,结合DSP与GPU的效果更好,我们主要花时间在SDK及框架上。”在被问及被华为抢先发布AI芯片的看法时,Keith kressin称,把AI的单元模块内置到芯片上并不是难事,高通之前就可以做。“关键还是在软件开发、编程模块的优化。”

徐立同样认为,独立的A芯片需要更长的发展时间。“并不是需要专门一块AI芯片,关键是释放更多计算资源跟其他模块去处理复杂场景。”这次商汤与高通的合作主要在创新视觉和基于摄像头的图形处理等领域。“软硬一体化开发是AI手机的趋势,关键是打破从芯片低端到终端应用之间的中间开发层(SDK)隔阂,”徐立告诉南都记者,“以前芯片层主要优化操作系统,但现在AI则要求芯片直接优化应用。”

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