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    发布时间:2018年04月04日 09:04    作者:eechina
    关键词: NPU , 人工智能
    来源:脑极体

      随着搭载骁龙845的小米、OPPO纷纷推出新机,在AI芯片方面,华为、苹果、高通三位主要玩家的代表作都已经出现了。在本系列上一篇文章中,很多读者都很好奇:同样都是移动AI芯片,麒麟970、苹果A11和骁龙845之间的不同点究竟在哪?

      从硬件角度来看,三者最大的区别在于对AI运算的实现方式上。我们知道,AI计算与以往手机上常见计算任务的区别,就在于实现机器学习、深度学习的推理需要在长时间内保持高速、大量的计算处理。峰值数据吞吐量的提高、计算时长的提高包括对计算速度要求的提高,都对AI芯片的算力做出了新的要求。

      而这三种芯片的区别,就在于如何实现更强的算力上。

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      其中麒麟970采用的是“硬实现”的方式,在CPU、GPU等等传统计算单元之外加入了一个新的计算单元——嵌入式神经网络处理器NPU。就像GPU专用于图像运算一样,NPU也是专用于卷积神经网络的计算,从而实现机器学习的相关功能。同样的AI计算任务,在拥有NPU的前提下会比单纯的CPU运算提升约50倍能效和25倍性能——不仅速度更快,而且耗能更低,以免影响手机的正常应用。

      与麒麟970的硬实现模式不同,苹果A11采用的是“软实现”模式,不设置独立的神经网络处理单元,但通过对自研GPU、自研ISP和DSP等等传统硬件??榻蠥I配适调整,集成“神经网络引擎”极大的提升图片计算的处理速度。在AI任务中,很多都涉及到对图片内容的学习和推理,如AI美颜等等,提升了图像计算能力,自然也能提升AI计算的效率。

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      骁龙845推出的AI Engine(人工智能引擎)概念和苹果A11有些类似,同样是调整CPU、GPU、DSP等多个硬件???,从而替代NPU的能力。

      所以,芯片中的NPU单元真的可以被其他解决方案替代吗?

      想要回答这个问题,首先我们要知道AI芯片到底能做到什么。

      在拥有AI芯片之前,手机遇上AI任务时,大多数时候采取的云计算方式——把数据上传到云端,进行推理后下载结果到本地。这样一来一回的计算方式不仅效率低下,并且很容易造成应用卡顿。

      但拥有了超高算力的AI芯片后,手机终于可以实现端侧AI。不管有没有网络连接云端,都可以在手机本地进行实时的、无条件的高速运算。

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      这样的端侧AI给手机带来了四项能力,分别是感知、认知、动力和安全。接下来我们可以从这四项能力的实现过程中,讨论有没有NPU究竟对手机AI产生了何种影响。

      智能感知有多高效?瞬间抓拍笑容

      手机是如何感知一切的?

      在以往是通过触摸屏幕等输入方式,对用户的信息进行解码。同时通过GPS、陀螺仪等等软硬件两层的传感装置弄明白“我在哪、我与地面的距离”等等信息。

      但随着计算能力的增加,一些原本存在于云端的算法正在进入终端,让手机感知到更多。比如在图像处理上,以往手机只是简单的拍摄照片,现在随着计算能力增加,手机本地也可以部署图像识别模型,在取景阶段手机就能知道镜头前的是宠物还是人类。

      但有了NPU的存在,手机算力全面提高不再只限于对图像的处理能力,所能感知到的信息也就更为全面。

      比如荣耀V10有一项智能音乐推荐功能,在AI算力的支持下,可以通过手机的体感能力实时监测到用户的运动频率,从而推荐旋律和运动频率相近的音乐。

      就连现在应用最广的AI拍照方面,也存在很多区别。像小米Mix 2S和OPPO R15都提出了场景识别,分辨出拍摄的对象并进行相应的后期处理。但华为的P20系列却能在端侧实现表情识别,自动抓拍到拍摄对象的笑容。

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      原因就是,笑容、运动频率这种数据波动往往是转瞬即逝的,NPU作为独立运算单元专职负责AI计算,可以以最快速度调用资源完成处理??蒀PU+GPU的解决模式要同时顾及手机上的所有计算任务,就有可能出现排队的状况,镜头前的人都笑完了,计算资源还没调度过来。

      精准认知下,智慧识屏让服务直达用户

      所谓认知,就是手机对信息的加工处理过程。

      有了端侧AI的强算力,手机正在逐渐从处理数据走到处理知识。举个例子,以往iPhone的相册分区会按照拍摄地点、拍摄时间来区分,但现在已经能实现猫、海水这样以照片内容区分的方式。手机从以前只能理解时间、GPS定位这些结构化数据到可以理解猫狗花草这样非结构化的“知识”。

      在EMUI中,我们还可以见到一项名为智慧识屏的功能。只要双指长按屏幕就可以实现对图片和文字的共同读取,并且通过AI理解图片与文字的语义,呈现出地址、电影购票、饭店大众点评等等服务卡牌。点击这些卡片,就可以直接跳转第三方App,极大的减少了App间的手动调度。

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      这一功能的出现,是因为NPU更强大的算力可以实现对信息的多维处理:不仅仅可以同时处理自然语音和图片,还可以通过对用户行为习惯的理解进行应用跳转这类主动服务。

      动力指挥官,懂得用户才有智慧节电

      一个普遍的认识是,大量的计算是非常耗电的。不然比特币矿工们也不会四处寻找低电价的城市了。但手机的动力系统上,AI计算反而可以发挥正向作用。

      在上文提到,AI让手机拥有了更强大的认知能力,在拥有NPU的手机中,这种认知更是每时每刻的发生着,最终实现手机对用户个人行为习惯的一种深入理解。就拿电池续航来说,搭载上麒麟970之后,华为和荣耀所应用的EMUI都加入了智慧省电功能。即通过对个人用户对应用使用习惯的深度学习,记住哪些应用是经常使用的,预测到哪些场景下即将打开哪些应用。在这一制度下,再来进行资源调配,有了独立的计算单元,手机AI时时刻刻都在进行着学习和计算,“切断”了那些启用率低的App的供能,从而让手机获得更好的续航能力。

      不光是电池续航,在安卓手机系统不流畅方面,同样的智慧资源调度也在发生着作用。在普通手机中,各个应用都在排队领取自己所需的运行资源,久而久之队列越来越长,效率也越来越差。而NPU就像一个指挥官,通过应用的日常表现判断它们到底需要多少资源,把排队领取变成实时的按需分配。

      这样一来不仅手机应用对内存、计算资源的利用率提高,AI还可以定时向用户提醒,哪些应用出现了流量异动、哪些应用太久没有被启动。帮助用户更清晰的了解到手机内部的运行状况。以荣耀V10的数据看来,在这样的模式下系统调度性能提升了60%,操作流畅度提升了50%。从电力续航到内存,手机整体的动力系统效率都得到了提升。

      安全壁垒永驻,有端侧计算才敢把数据交给手机

      在云计算时代,用户隐私问题就像一堵避不开的高墙;想要获取更好的服务,就需要把数据上传到云端进行处理,可是一旦数据上传到云端,就有被泄露的可能。但端侧AI的存在就完美避开了这一问题,计算都在本地进行,不存在将个人隐私暴露在公用的云空间中。

      加入NPU后,更是可以在保证隐私的前提下为使用者提供更多服务,把对用户行为习惯的理解完全放在无网的封闭空间下进行,手机就可以更“懂你”。目前HUAWEI P20、荣耀V10都已经可以做到屏幕亮度、后台资源、碎片文件等等方面的智能调节,其实手机还知道你最常使用的驾车路线、接下来几天的行程、喜欢去哪些地方消费等等更多信息,这些信息放在云端上一定会让人感觉受了冒犯,但在端侧AI对信息安全的加持下,手机会成为一位合格的个人助理。

      比如用户通过语音助手预约餐厅时,手机可以直接通过用户的出行习惯推荐适合的路线,甚至还可以帮用户推荐菜品。这样建立在安全感之上的智能体验,很有可能让用户不知不觉中对AI手机产生依赖。

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      看到这里我们会发现,NPU之于手机,不仅仅是简单的技术加成,而是通过感知、认知、动力、安全等等方面的细微之处提升用户对手机的使用感。用户或许不理解所谓的深度学习,但一定能感受到手机的续航能力越来越强、越来越符合自己的使用习惯。

      如今移动AI还在刚刚起步阶段,用户很难对AI手机形成一个确切的认知。这时恰好就出现了一个窗口期,从红米的千元AI系列到OPPO的智能拍照,不管是否真正拥有AI能力的手机都可以打着AI的旗号“蹭热度”。

      可当用户真正使用上这些手机时,除了感受到与美图秀秀无异的“AI滤镜”之外,完全不能体会到手机对于自己行为的学习、对于操作系统速度、电池续航能力的提升,AI不AI的,在使用感上毫无变化。对于手机这款产品而言,拍照效果、续航能力、操作便利等等这些使用感受才是永恒不变的货币体系,是消费者确认其价值的唯一参考。

      窗口期永远是短暂的,博得一时的流量,不如把握住一项能真正改变产品体验的技术。
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