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《新潮电子》

2017年10期

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让AI应用落地

解读华为AI战略

文/ 王健鹏
华为 , AI
前言 无论是下围棋还是自动驾驶,AI均展示出出色的深度学习能力,但对于整个行业而言,最重要的莫过于将技术转化为商业价值。之前我们看到苹果的Siri、亚马逊的Alexa等语音交互技术成功地和硬件产品结合,为厂商赚取了不少利润,而今华为的麒麟970 AI芯片主打的人工智能,成为市场的最大亮点,我们不妨从技术、市场和消费者观点几方面来看待这项AI落地的技术要点。

厚积薄发的AI战略

IFA 2017大会上,华为正式发布新旗舰处理器麒麟970,并提出了新的理念“A new brain in your mobile”, 将AI理念引入华为手机。从云端到移动终端,华为用移动芯片让AI落地的同时也向世人揭示了其完整的AI战略。

 

对于红得发紫的AI市场,华为此次新品的推出也算是适逢其会。早在2012年,华为成立了诺亚方舟实验室,作为人工智能算法研究、管理AI技术合作、识别AI主要应用场景和需求管理等研究的前沿阵地,聚焦数据挖掘、人机交互、智能系统、大数据系统领域,对未来5-10年的技术发展方向做前瞻性的研究。

 

华为提出的AI战略是设备AI、云端AI结合,其中云端的优势是强大的运算能力,基于大数据给出大智慧,在策略性输出上有极大优势,设备端则具备智能强大的感知能力。麒麟970在继承过往成果基础上,加入了业界首个用于神经元计算的独立处理单元NPU,并且和CPUGPUDSP组成HiAI人工智能移动计算平台。

 

 

AI引发市场震动

华为在麒麟970上创新性地实现了将一个专用的神经网络处理单元(NPU)融合进整个SoC架构,并将NPU与其它计算单元组成一个面向移动AI应用场景的异构计算体,在将AI算力提升几十倍的同时,还提供了完善的多应用模式和ML(Machine Learning)框架的支持,让开发者可以用自己最习惯的方式获得麒麟970的强大AI算力,开发出更具想象力和全新体验的应用。

 

相对普通SoC芯片,麒麟970HiAI移动计算架构主要由CPUGPUISP/DSPNPU四个部分组成,NPU神经网络单元能够用更少的能耗更快的完成更多任务,大幅提升芯片的运算效率。“移动AI=设备AI+AI”完全有可能改变现有智能终端设备运营模式,“更懂你”的设备完全可能带给你更好的服务。

 

 

GPU同样是亮点

麒麟970采用的是台积电的10纳米工艺制程打造,在约100平方毫米的狭小体积内集成了55亿个晶管体。相比之下,竞争对手高通当下最强旗舰芯片骁龙835集成的晶体管数量是31亿,而苹果A10则是33亿。CPU部分,麒麟970与上一代麒麟960一样为八核心设计,由4个主频为2.4GHzCortex-A73大内核与4个主频1.8GHzCortex-A53内核组成,性能上无变化,毕竟同样架构频率,但GPU的提升却非常明显。

 

GPU图形处理器单元部分,华为麒麟970全球首发了ARMMali-G72 MP1212个核心,这是华为首次上两位数核心的GPU了,图形处理性能相比960强很多,性能提升幅度达到20%,同时能效还降低了50%

 

话说回来,整体看完CPUGPU,其实麒麟970在功耗方面进步不大,麒麟960高功耗的问题没有通过10纳米得到彻底解决,而NPU单元的加入才是另其成为市场关注焦点的原因。

 

惹人注意的基带

作为一款移动处理器芯片,麒麟970对基带的改进同样明显。首发“4.5GPre 5G”调制解调器,支持LET Cat 18通信规格,下行峰值速度最高可以达到1.2Gbps,其他参数还包括有4X4 MIMO5CC CA256QAM,支持双卡双VoLTE LTE Cat.18让麒麟970最高下载速度飙到了 1.2Gbps4x4 MIMO3CC CA256QAM),也就是比之前业界最快、骁龙 835 Exynos 8895“千兆 LTE”还要再快上 200Mbps

 

麒麟970提供双ISP图像处理单元和Image DSP信号处理单元,得益于更加强大的算法优化和AI神经网络辅助下,吞吐量增加25%,支持AI场景识别、人脸追焦、智能运动场景检测,同时夜拍效果提升。而在 DSP、配套 Codec 等方面,麒麟 970 也有所提升,其中配套的音频 Codec 可以支持 32bit/384k 的音频解码,宠儿最终提升用户使用体验。

 

不应被神话的NPU

华为为麒麟970芯片加入NPU单元的做法具有不错的创新性和话题性,赋予移动芯片AI的做法也让智能手机拥有了更多应用可能性,不过虽然NPU在华为的展示中拥有极为强大的性能。性能上,NPU CPU 25 倍,GPU 6.25 倍(25/4),能效比上,NPU 更是达到了 CPU 50 倍,GPU 6.25 倍(50/8),可这并不能直接同其最终应用划上等号。

 

理论上来说NPU强大的处理图像能力是GPU的几十倍,可以替代GPU工作,并因为NPU具备自我学习能力,可以更好的担任好这方面的工作,可实际上这暂时是实现不了的。从麒麟970的配置来看,大量的计算依然要通过云端来实现,而手机中的NPU只能用来进行简单辅助计算。移动端对于云端的辅助以及内部一些简单的应用,应该也是未来人工智能应用的一个主要模式。

 

简单来说,短时间内不要奢望NPU能够独立地为我们提供服务了,它更多时候是对现有硬件架构的补充和优化,进而综合提升移动处理器应用性能,具有一定的实用性却不应该过于神化。

  

不能忽视的竞争对手

当人们从实际应用功能考量NPU应用性能时,其神秘感也降低了许多,而且AI应用的落地本身也不是华为开创的,Intel2016年发布Nervana AI处理器,可加速各种神经网络。谷歌也在2016年专门研发了在深度学习效率和能耗上相对于GPU有几十倍优势的专用芯片“TPU”用于加速深度神经网络,微软、AMD、百度等互联网科技公司也相继加入战局。

 

就智能手机市场本身而言,高通在2015年的MWC上,就已经展示过自己的AI芯片。高通的Jeff Gehlhaar在会议上表示,“我们于十年前就开始了基础研究,目前我们的现有产品支持了许多人工智能用例:从计算机视觉和自然语言处理,到各种终端,如智能手机和汽车上的恶意软件侦测。同时,我们正在研究更广泛的课题,包括个人助理、安全与隐私保护,以及通过人工智能提升手机无线连接与续航能力,并提供出色的拍照能力。”

 

高通采用的DSP和华为采用的NPU不同,NPU属于概念更成熟的神经网络,而DSP严格意义上来讲是更加适合传统芯片的神经组织排列。如果说高通是上游芯片厂商,那苹果和三星在手机领域同华为则颇为类似,同样涉及芯片和终端产品,“苹果神经引擎(Apple Neural Engine)”加上苹果自主操作系统和应用生态,在综合实力上具有一定优势,而三星本身就是半导体领域的巨头,一直都在努力构建AI芯片从设计到制造的产业链,整体实力同样不容小觑。

 

备受关注的AI用途

对于日趋成熟的消费者而言,更关注的还是NPU单元的实用性。在NPU加持下,智能手机在图像识别任务上,对比Cortex-A73 CPU 性能提升25倍,能效提升50倍之多,拍摄1000张照片仅仅消耗4000mAh电池手机0.19%的电量,图像识别速度可达到约2000/分钟。在华为内部的测试中,麒麟 970 NPU 每分钟可以识别出 2005 张照片,而不使用 NPU 的话则每分钟只能识别 97 张(这个速度应该是用 CPU 进行计算的),优势同样巨大。

 

具体到拍照中,NPU 可以帮助手机更精准和快速地识别拍摄场景,让手机选择最合适的图像处理算法,在双摄背景虚化时,让手机对边缘虚化的处理更准确,还有最近很火的 AR 相机,NPU 可显著提高渲染的速度,降低功耗。有了NPU之后,手机可以将语音和语义识别的部分工作转移到手机本地,提高语音和语义识别的表现,提高手机中语音交互应用(比如语音输入法、智能语音助手)的体验。

 

虽然NPU在智能手机配置中属于辅助的角色,但有其加入后,整体应用体验却能得到极大拓展,除综合提升手机应用体验外,从基本的语音助手到大数据、云计算等应用也能落地,这恐怕也是华为重视AI战略的主要原因。

 

外媒的声音

用户看重的是AI融入手机后的实用性,而媒体则更看重华为AI芯片及其战略对整个移动终端市场的影响。

 

Android Authority的资深编辑@Kris Carlon也在其社交媒体上盛赞麒麟970,称其是2017 IFA展上体积最小的“巨星”。美国权威媒体华尔街日报则表示,华为将用搭载麒麟970Mate 10IPhone十周年纪念版一较高下,更快、更高效的AI运算将成为华为的一大优势。

 

美国著名消费电子媒体Engadget在其《华为全新手机芯片已做好准备,迎接AI时代》的报道中称,“得益于麒麟970全新的架构设计,手机芯片可以在耗电量很低的情况下更快地完成数据处理,这令我们非常期待”。英国著名科技媒体Techradar在其报道中对比了晶体管数量,指出麒麟970体积更小、更加智能,通过工艺方面的优化能够进一步提升手机的续航能力,带来更好的手机体验。海外移动通信领域的权威网站GSMArena指出,麒麟970在基带方面也有着惊人的突破,支持 LTE-A-Pro Cat.18,下载峰值速率可达1.2Gbps

 

全产业链布局的野心

华为起家是在网络领域,而云计算、大数据发展趋势下AI本身就是华为企业整体战略不可或缺的一环,麒麟970芯片的出现,更多是AI从云端到移动端的践行。云端AI负责大量数据的处理和计算,作为主要的计算力,而移动端AI进行简单辅助计算的同时,也会对移动终端内部应用进行优化。

 

借助AI,华为有机会构造“端--芯”的协同生态,在终端方面,华为终端已经是全球第三大智能终端,并且覆盖了全球近200个国家;云方面,华为面向用户提供了应用市场、基础云服务、天际通、Huawei Pay、主题商店等移动互联网云服务。具体到华为应用市场,目前已成为全球TOP3应用市场。具体到云服务,华为在全球已经部署了3大区域中心、15个数据中心,服务200多个国家和地区;在芯方面,华为自主研发了麒麟芯片。

 

这样的战略布局,显然能够让华为在智能互联网时代占据相当有利的位置,全产业链布局让华为能够成为完整的智能方案商,最终为用户提供衣食住行全场景机制的智能移动互联网的体验。

 

写在最后:不仅仅是搅局者

华为的AI芯片专供华为智能手机使用,这在不少人眼里成为看低麒麟970及华为AI移动芯片的理由,但当人们仔细梳理华为这些年在端、云、芯领域的布局时会发现,华为在AI领域已经耕耘多年,其移动芯片的推出,无非是整体AI战略的补充和完善而已,不过对于消费者而言,更流畅、更人性化的应用体验,都将成为AI移动化带给人们实实在在的利益和改变。

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