AI芯片未来该怎么走？联发科P90提供了一个思路

AI芯片的革命又从何说起？从人工智能发展史来看，经历了早期以控制论和简单神经网络的推理时代、以逻辑过程与编程革命为基础的知识时代，再到如今以人工神经网络与深度学习的数据时代，人工智能技术进程在算法与算力的不断迭代中演化至今。就当前而言，神经网络算法日新月异的发展，深度学习的算力就成了AI芯片给各种AI应用所提供的唯一保障。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,{"gallery":"http://si1.go2yd.com/get-image/0T29rlykjL6"},"27:\"14\"|29:0|30:0|3:\"500px\"|4:\"350px\"|crop:\"\"|frame:\"none\"|ori-height:\"350\"|ori-width:\"500\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"目前深度学习需要大量的算力进行支撑，所以早期只有Google、Facebook以及Amazon等大型企业才有所投入。而在移动互联早期时代，以Nvidia（英伟达）为代表的GPU通用运算方案曾冠绝群雄，成为了各大企业在云运算领域的标配方案。但随着人工智能应用场景的延伸，GPU这样的解决方案并非适合于所有内嵌深度学习任务的设备使用，而以Google为首的TPU专核方案则迅速壮大，开启了AI芯片专核专用的先河。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"AI专核方案成行业共识，神经网络引擎革新用户体验","27:\"14\"|8:1"],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"相比GPU集群，以ASIC方案为核心的TPU专核方案因其定制化、低功耗和低延迟等特点，不仅在云端计算取得了突破，也在终端侧运算环节有了广泛应用。例如自2017年秋季始，以苹果、华为、联发科为首的手机硬件厂商就已经在自研处理芯片中加入了独立AI模块NPU或APU，从而将AI专核带入到移动终端上，开启了移动AI时代。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"移动AI芯片其实是一个大的概念，具体落地到消费者关心的层面，AI芯片能带来怎样的好处呢？最简单以拍照说，如今的手机相机很多都有AI技术的加持，例如面部识别、智能降噪、场景分析、物件识别等，这其实都是相机配合深度学习运算，在毫秒级别内配合手机软硬件来最终完成相关的运算处理，才能让你感受到“所见即所得”。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,{"gallery":"http://si1.go2yd.com/get-image/0T29rmS4Nto"},"27:\"14\"|29:0|30:0|3:\"612px\"|4:\"320px\"|crop:\"\"|frame:\"none\"|ori-height:\"320\"|ori-width:\"612\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"但是在早期的时候，训练和识别都是在云端完成的，手机拍到一张汽车的照片，要发送到云端进行辨识，云端判断出这是一辆汽车，再回传到手机端。在这一过程中，即使云端AI再强大，但受制于网络的速度和延迟瓶颈，整体的识别效率将会大打折扣，所以AI专核专用已经成为手机行业的新共识。譬如苹果之前发布的A11 Bionic 芯片上就率先集成了神经网络引擎（neural engine）的人工智能加速器，也正是因为这样的专核加速模块，iPhone X上的Face ID人脸识别体验才能备受好评。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"联发科P90跑分成绩超越高通855，APU 2.0持续发力","27:\"14\"|8:1"],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"近日高通、联发科、海思都纷纷发布了带有AI功能的芯片，其中我们注意到联发科全新发布的Helio P90芯片，力在打造新旗舰和专注用户体验，其AI能力的成绩几乎已经做到了业内领先，而这也引起不少网友关注，为什么联发科P90的AI能力能有如此巨大的进步？","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"虽然搭载联发科P90芯片的手机产品要到明年第一季度才会上市，但Helio P90的APU 2.0已经在性能和功能上实现了对竞争对手的超越。首先在性能方面，苏黎世联邦理工学院开发的AI Benchmark已经验证了这一点，官方公布其得分为25645分，面对骁龙855这样的旗舰平台（得分22082）已经有了大幅领先的优势。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,{"gallery":"http://si1.go2yd.com/get-image/0T29ro29ikK"},"27:\"14\"|29:0|30:0|3:\"612px\"|4:\"266px\"|crop:\"\"|frame:\"none\"|ori-height:\"266\"|ori-width:\"612\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"联发科P90在AI部分的跑分已经超越高通骁龙855。（图/网络）","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"除了性能领先外，联发科P90在功能方面也可圈可点。例如最新的3D人体姿态识别与追踪、美颜美体、人像留色、实时焦点直播实时视频虚化, 降噪抓拍等特性，不仅能让AI在手机端的应用得到大幅提升，而且最关键的是，P90已经可以让面部识别、静态识图、数据学习等移动AI的基础功能摆脱和云端的交互环节，依靠APU 2.0就能进行快速判断和识别，实现了AI从云端侧到终端侧的部署，而这个过程中联发科的AI边缘计算也已经成长为一个完整的平台。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,{"gallery":"http://si1.go2yd.com/get-image/0T29rp0EF2O"},"27:\"14\"|29:0|30:0|3:\"612px\"|4:\"408px\"|crop:\"\"|frame:\"none\"|ori-height:\"408\"|ori-width:\"612\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"联发科P90最新的3D实时人体姿态识别与追踪展示，可联动机器人。（图/网络）","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"对于更加强劲的Helio P90来说，全新的APU 2.0不仅在识别效率上大大提升，更是做到了业内的最低功耗降水准，对于中端AI市场今后在新型手游产业、直播产业、移动医疗检测领域，以及下一步促进人工现实 (AR) 与混合现实(MR)在终端进一步商用都有极大的推动作用。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"NeuroPilot 2.0登场，智能平台构建泛智能AI设备体系","27:\"14\"|8:1"],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"有了一个更强劲的终端APU只是完成了用户体验提升的一半，联发科在今年初推出的NeuroPilot平台此次伴随着Helio P90的发布也升级为了v2.0版本，此平台推出的初衷首先就是为了提升终端AI的运算效率，在终端APU需要用到到巨量算力的场景，开发过程中NeuroPilot v2.0平台自带的网络剪枝技术将会去除错综复杂的网络中不重要的神经元，隐去不重要的参数，能为终端设备减少近35%的运算量，也能节省手机上宝贵的带宽消耗，在终端本身具备强APU的情况下，加上开发过程的辅助平台，用户体验的提升也会是必然的。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,{"gallery":"http://si1.go2yd.com/get-image/0T29rpRs3UG"},"27:\"14\"|29:0|30:0|3:\"612px\"|4:\"341px\"|crop:\"\"|frame:\"none\"|ori-height:\"341\"|ori-width:\"612\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"而推动自研NeuroPilot平台项目还有一个更深远的战略目标就是为今后终端人工智能（Edge AI）的发展打下良好基础。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"在接下来要到来的物联网时代，随着网络基础设施的高速发展，各类形态功能的智能终端设备将层出不穷。他们将大量搭载物联网处理器。通过加强终端侧的AI能力提升，一来将有利于用户隐私的保护，本地AI有助于更好的保护用户隐私。二则可以降低对于网络连接的依赖。如果人工智能完全依赖于云端，那么在没有网络的情况下就无法使用。而本地AI将有助于物联网设备脱网处理事物。在接下来的新网络时代联发科技通过NeuroPilot平台训练强化新型物联网AI处理器的处理能力，力图构筑一个以手机为中心，包含万物的泛智能AI设备体系。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,{"gallery":"http://si1.go2yd.com/get-image/0T29rq9A1yq"},"27:\"14\"|29:0|30:0|3:\"612px\"|4:\"367px\"|crop:\"\"|frame:\"none\"|ori-height:\"367\"|ori-width:\"612\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""],[20,"AI芯片战争已经全面打响，由人工智能进程引发的第二次芯片革命已经让业界嗅到了熟悉的工业革命的气息。正如19世纪蒸汽机、内燃机的迭代结束了大洋之上纵横数个世纪的风帆时代，人工智能算力的突破亦将成为摩尔定律的变革者，将延续了近一个世纪的计算机科学文明引入下一阶段，而联发科显然在这个万物智联的时代，成为潮流的领航者。","27:\"14\""],[20,"\n","7:3|linespacing:\"150\""]]">

摩尔定律的终止已成为业界共识，那么AI芯片的革命又从何说起？从人工智能发展史来看，经历了早期以控制论和简单神经网络的推理时代、以逻辑过程与编程革命为基础的知识时代，再到如今以人工神经网络与深度学习的数据时代，人工智能技术进程在算法与算力的不断迭代中演化至今。就当前而言，神经网络算法日新月异的发展，深度学习的算力就成了AI芯片给各种AI应用所提供的唯一保障。

目前深度学习需要大量的算力进行支撑，所以早期只有Google、Facebook以及Amazon等大型企业才有所投入。而在移动互联早期时代，以Nvidia（英伟达）为代表的GPU通用运算方案曾冠绝群雄，成为了各大企业在云运算领域的标配方案。但随着人工智能应用场景的延伸，GPU这样的解决方案并非适合于所有内嵌深度学习任务的设备使用，而以Google为首的TPU专核方案则迅速壮大，开启了AI芯片专核专用的先河。

AI专核方案成行业共识，神经网络引擎革新用户体验

相比GPU集群，以ASIC方案为核心的TPU专核方案因其定制化、低功耗和低延迟等特点，不仅在云端计算取得了突破，也在终端侧运算环节有了广泛应用。例如自2017年秋季始，以苹果、华为、联发科为首的手机硬件厂商就已经在自研处理芯片中加入了独立AI模块NPU或APU，从而将AI专核带入到移动终端上，开启了移动AI时代。

移动AI芯片其实是一个大的概念，具体落地到消费者关心的层面，AI芯片能带来怎样的好处呢？最简单以拍照说，如今的手机相机很多都有AI技术的加持，例如面部识别、智能降噪、场景分析、物件识别等，这其实都是相机配合深度学习运算，在毫秒级别内配合手机软硬件来最终完成相关的运算处理，才能让你感受到“所见即所得”。

但是在早期的时候，训练和识别都是在云端完成的，手机拍到一张汽车的照片，要发送到云端进行辨识，云端判断出这是一辆汽车，再回传到手机端。在这一过程中，即使云端AI再强大，但受制于网络的速度和延迟瓶颈，整体的识别效率将会大打折扣，所以AI专核专用已经成为手机行业的新共识。譬如苹果之前发布的A11 Bionic 芯片上就率先集成了神经网络引擎（neural engine）的人工智能加速器，也正是因为这样的专核加速模块，iPhone X上的Face ID人脸识别体验才能备受好评。

联发科P90跑分成绩超越高通855，APU 2.0持续发力

近日高通、联发科、海思都纷纷发布了带有AI功能的芯片，其中我们注意到联发科全新发布的Helio P90芯片，力在打造新旗舰和专注用户体验，其AI能力的成绩几乎已经做到了业内领先，而这也引起不少网友关注，为什么联发科P90的AI能力能有如此巨大的进步？

虽然搭载联发科P90芯片的手机产品要到明年第一季度才会上市，但Helio P90的APU 2.0已经在性能和功能上实现了对竞争对手的超越。首先在性能方面，苏黎世联邦理工学院开发的AI Benchmark已经验证了这一点，官方公布其得分为25645分，面对骁龙855这样的旗舰平台（得分22082）已经有了大幅领先的优势。

联发科P90在AI部分的跑分已经超越高通骁龙855。（图/网络）

除了性能领先外，联发科P90在功能方面也可圈可点。例如最新的3D人体姿态识别与追踪、美颜美体、人像留色、实时焦点直播实时视频虚化, 降噪抓拍等特性，不仅能让AI在手机端的应用得到大幅提升，而且最关键的是，P90已经可以让面部识别、静态识图、数据学习等移动AI的基础功能摆脱和云端的交互环节，依靠APU 2.0就能进行快速判断和识别，实现了AI从云端侧到终端侧的部署，而这个过程中联发科的AI边缘计算也已经成长为一个完整的平台。

联发科P90最新的3D实时人体姿态识别与追踪展示，可联动机器人。（图/网络）

对于更加强劲的Helio P90来说，全新的APU 2.0不仅在识别效率上大大提升，更是做到了业内的最低功耗降水准，对于中端AI市场今后在新型手游产业、直播产业、移动医疗检测领域，以及下一步促进人工现实 (AR) 与混合现实(MR)在终端进一步商用都有极大的推动作用。

NeuroPilot 2.0登场，智能平台构建泛智能AI设备体系

有了一个更强劲的终端APU只是完成了用户体验提升的一半，联发科在今年初推出的NeuroPilot平台此次伴随着Helio P90的发布也升级为了v2.0版本，此平台推出的初衷首先就是为了提升终端AI的运算效率，在终端APU需要用到到巨量算力的场景，开发过程中NeuroPilot v2.0平台自带的网络剪枝技术将会去除错综复杂的网络中不重要的神经元，隐去不重要的参数，能为终端设备减少近35%的运算量，也能节省手机上宝贵的带宽消耗，在终端本身具备强APU的情况下，加上开发过程的辅助平台，用户体验的提升也会是必然的。

而推动自研NeuroPilot平台项目还有一个更深远的战略目标就是为今后终端人工智能（Edge AI）的发展打下良好基础。

在接下来要到来的物联网时代，随着网络基础设施的高速发展，各类形态功能的智能终端设备将层出不穷。他们将大量搭载物联网处理器。通过加强终端侧的AI能力提升，一来将有利于用户隐私的保护，本地AI有助于更好的保护用户隐私。二则可以降低对于网络连接的依赖。如果人工智能完全依赖于云端，那么在没有网络的情况下就无法使用。而本地AI将有助于物联网设备脱网处理事物。在接下来的新网络时代联发科技通过NeuroPilot平台训练强化新型物联网AI处理器的处理能力，力图构筑一个以手机为中心，包含万物的泛智能AI设备体系。

AI芯片战争已经全面打响，由人工智能进程引发的第二次芯片革命已经让业界嗅到了熟悉的工业革命的气息。正如19世纪蒸汽机、内燃机的迭代结束了大洋之上纵横数个世纪的风帆时代，人工智能算力的突破亦将成为摩尔定律的变革者，将延续了近一个世纪的计算机科学文明引入下一阶段，而联发科显然在这个万物智联的时代，成为潮流的领航者。

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