据传 , 即将推出的麒麟980将继续沿用寒武纪IP核 , 新一代NPU很可能就是寒武纪在今年5月推出的第三代终端IP产品Cambricon 1M 。这款NPU使用台积电7nm工艺生产 , 提供2Tops、4Tops、8Tops三种规模的处理器核 , 并支持多核互联 , 其8位运算效能比达5 Tops/W(每瓦5万亿次运算) , 性能比前任麒麟970采用的寒武纪1A高10倍 , 为视觉、自然语言处理及各类经典学习任务提供更加灵活高效的计算平台 。
此外 , 华为配合NPU推出面向开发者的HiAI移动计算平台 , 向开发者提供其AI计算库、API等开发所需的全套工具 , 也支持开发者通过TensorFlow和Caffe这些第三方框架接入 。
去年 , 在麒麟970发布两周后 , 苹果公布自研AI芯片A11 。A11芯片上也搭载了一个专用于神经网络计算的硬件模块——“神经网络引擎(Neural engine)” , 该模块采用双核设计 , 能以每秒最高6000亿次速度处理机器学习任务 , 为FaceID的人脸识别、AR物体侦测、Animoji脸部追踪、Siri语音助手等功能提供驱动 。
而今年苹果的A12芯片暂时未被曝出大的升级处理 , 除了可能会继续沿用去年A11使用的神经网络引擎 。基于AI芯片 , 苹果已经初步构建起围绕AI的应用生态 , 包括FaceID、AR增强现实技术、Siri语音助手等应用以及Core ML、Create ML等面向开发者的机器学习工具 。作为下一代iPhone的“心脏” , A12的服务范围将有望扩展到更多的苹果生态之中 , 为用户开辟更广阔的移动端AI应用和开发的世界 。
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全球第二大手机厂商苹果和第三大手机厂商华为都在去年陆续推出搭载专用AI处理模块的移动AI芯片 , 作为安卓阵营手机芯片第一大提供商 , 高通自然也不会无动于衷 。早在去年7月 , 高通就开放了骁龙神经处理引擎(NPE , Neural Processing Engine)的软件开发包SDK , 开发者可以用它在骁龙600和800系列上优化AI应用 。
今年2月 , 高通再度重磅出击 , 推出包含软硬件两部分的AI引擎(AI Engine) , 在骁龙核心架构上搭载了神经处理引擎(Neural Processing Engine , NPE)、Android NN API、Hexagon神经网络库等软件 , 是AI在智能手机等终端上的应用更快速、高效 。
在和高通几位高管的交流中 , 智东西被告知 , 尽管出于保密需要 , 高通方不方便透露骁龙855的具体信息 。不过 , 负责AI业务的高通产品管理总监Gary Brotman告诉智东西 , 目前高通芯片自研DSP不仅能非常高效地完成各种AI任务 , 而且非常灵活 。
但从上一代骁龙845系列来看 , 高通已在其芯片中配置支持TensorFlow和Halide框架的六核移动DSP(数字信号处理器) , 并在几代之前就将其使用到异构计算和神经网络开发 。
和华为、苹果的架构方案不同 , 下一代骁龙855很可能还是不会搭载独立NPU 。上个月 , Gary Brotman还告诉智东西 , 虽然高通内部有关于专用AI处理模块的研究进展 , 但AI算法发展飞快 , 芯片硬件设计往往一年半前就固定下来 , 一年半前的AI算法与今天完全不同 , 新算法出现后可能不适配于固定硬件 , 他认为暂时看不到搭载专用AI处理模块的手机芯片的意义 。因此骁龙855很可能跟上一代骁龙芯片一样 , 具备更弹性的机器学习架构 , 分布在CPU、GPU、DPS等每个单元上 , 能适配市面上多种机型 。
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