AI芯片榜骁龙865居首：第五代AI Engine为何如此强劲？
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近日，鲁大师公布了2020年第一季度手机AI芯片排行榜，高通骁龙865以112309的高分位居榜首。而且，骁龙865的出彩之处不仅于此，其相比于第二位的苹果A13成绩足足高了近一倍，AI能力在同期竞品中可以说是遥遥领先。
为何骁龙 865 能有如此强劲的 AI 能力呢？究其原因，其搭载的第五代 AI Engine 功居首位：它可以实现 15 万亿次/秒的 AI 运算能力，相比于上代骁龙 855 拥有翻番的性能表现，相比于骁龙 845 更是拥有 5 倍的算力提升。 那么，骁龙 865是通过什么方式来实现 AI 算力的大幅度提升呢？如此强劲的 AI 算力又能给智能手机的使用带来哪些实质性的改变呢？ 别急，我们今天就来为大家一一解答。
以往谈到处理器，在大多数朋友脑海中首先浮现的都是CPU，但于手机芯片而言这样的第一印象并不适用，原因在于手机芯片并不只有中央处理器，还包含GPU、ISP、Modem、RAM等一系列组成部分，这也正是SoC片上系统的字面含义。在常规运行状态下，SoC的各个部件各司其职，从而为手机的各项功能提供算力输出。
但随着消费需求的发展，用户对手机的需求不再限于基础功能，更加具有智慧能力的人工智能 AI 成为了关注焦点。但是，一方面处理器本身并不具备智慧能力，再智慧的功能也需要依靠计算来实现；再者，越智慧的功能就需要越充足的算力。 对于手机芯片而言，以往的通用计算大多依靠 CPU 来实现，AI 功能也可以通过 CPU 来获取算力支持。但问题在于，CPU 并不擅长提供大量的重复性算力，在进行 AI 计算时，CPU 的高负荷运载不仅会带来高功耗和高发热，相对迟缓的计算速度也很难满足即时性的功能需求。
针对移动终端的特点，高通在骁龙移动平台上推出了加速AI用户体验实现的硬件与软件组合方案，这就是AI Engine。其中关键组件包含Hexagon向量处理器、Adreno GPU、Kryo CPU，以及骁龙神经处理 SDK、Android NN 和 Hexagon NN Direct、Qualcomm AI Model Enhancer软件工具。通过这些组件，开发者与OEM厂商可以轻松实现和加速骁龙内核上的人工智能处理。 也许有朋友对这样的概念并不是很理解，简单的说，AI Engine的算力就是让擅长不同运算能力的单元通过协调分工实现运算效率的最大化，也可以智能相互分配任务协同处理实现“火力全开”。我们以搭载第五代AI Engine的骁龙865举例来说——
作为骁龙865 AI引擎的核心，Hexagon 698 DSP 张量加速器支持 8 位和 16 位的定点运算，全新张量加速器将 TOPS 提升 4 倍，能效比上代提升了 35%；Adreno 650 GPU 实现的 AI 计算最主要是 16 位和 32 位浮点运算，相比于上一代算力提升 2 倍以上。通过不同类别 AI 计算的分配，第五代 AI Engine 可以实现更加高效的运算。 此外，第五代 AI Engine 性能的提升不仅得益于各个关键组件的性能升级，还在于对更多部件的拓展，除了刚才提到的三大硬件组件以外，还包含 ISP、Qualcomm 传感器中枢（Sensing Hub）、安全处理单元、调制解调器，Quick Charge 等等。在它们的共同支持下，骁龙 865 的 AI 能力才得以获得整体上大幅度的提升。 值得一提的是，高通还开发了一项名为深度学习带宽压缩的专用技术，可以对进入终端的海量数据实现高达50%的无所压缩，从而有效降低运算功耗。同时，LPDDR5内存的应用将带宽增加30％，进一步增强了第五代AI Engine的处理能力。
相信细心的朋友已经发现，我们在谈论第五代 AI Engine 时，功耗一直都是一个着重强调的话题。原因在于以往 AI 功能庞大的计算量会让处理器产生不可忽视的功耗。毫无疑问，这对于依靠有限容量电池的智能手机而言是毁灭性的打击。所以，移动端的 AI 算力需要建立在极高的能效比上才能给手机的综合使用体验带来价值。 因此，在功耗这方面，除了上述提到的各硬件组件的能效比提升外，高通还为第五代 AI Engine 配备了有着极低能耗设计的 AI 传感器中枢，控制摄像头进行人脸识别仅需低于 1 毫瓦的功耗，多关键词的语音唤醒需要的功耗则低于 1 毫安。这意味着智能手机在进行视觉、听觉方面的功能时需要消耗的电量更少。进一步说，低功耗的 AI 视觉、听觉能力为终端设备人机交互的发展提供了更加扎实的技术基础。
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