搭載了業(yè)界首個人工智能(簡稱AI)移動芯片的Mate 10最近讓華為出盡了風頭,這讓身為移動芯片霸主的高通多少有些尷尬。不過,高通很快作出了反應(yīng),稱下一步將加大在AI領(lǐng)域的投資。
正在香港舉行的高通4G/5G峰會上,高通產(chǎn)品管理高級副總裁Keith kressin在接受騰訊科技采訪時表示,“加大AI領(lǐng)域的投資,主要集中在提升CPU、GPU和DSP性能這三大方面,從而更好的支持AI?!?/p>
他舉例稱,“幾年前,我們在DSP上加了一個Hexagon的矢量圖像,它里面是一個巨大的庫,1024位的,通過這個庫,可以建立一些面向AI的矩陣拓展以及收集背后相關(guān)數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)都是AI的重要特性,所以我們要加大這個三個領(lǐng)域的投資?!?/p>
為了加快AI應(yīng)用在智能型手機上的執(zhí)行速度、相關(guān)企業(yè)正嘗試各種的可能性。顯然。與華為硬件化的AI芯片麒麟970不同,高通側(cè)重于AI在軟件化能力。
事實上,不久前。高通宣布其神經(jīng)處理引擎(Neural Processing Engine,簡稱NPE)的軟件開發(fā)工具包(SDK)已經(jīng)面向開發(fā)者推出。該SDK是高通在去年宣布的產(chǎn)品,當時僅面向部分合作伙伴開放,現(xiàn)在所有開發(fā)者都能使用。
高通表示,F(xiàn)acebook將會成為率先整合該SDK的廠商之一,他們目前正在用它來加速自己手機應(yīng)用中的增強現(xiàn)實濾鏡。通過使用神經(jīng)處理引擎,F(xiàn)acebook的濾鏡加載速度提高了5倍。
這也就是說,如果你正在開發(fā)一款使用AI(比如圖像識別)的應(yīng)用程序,你可以整合高通的SDK來讓它在相兼容的處理器上更快速地運行。
對于高通來說,NPE的下一步自然是硬件化,即推出專用AI移動芯片。至于高通何時發(fā)布,目前還是未知數(shù),但對于華為的AI芯片,高通并不擔心。
作為全球首款A(yù)I移動芯片,華為的麒麟970內(nèi)置NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)實現(xiàn)芯片自主深度學習,這不同于高通的NPE。
內(nèi)置NPU使麒麟970的處理圖像速度比單獨CPU(中央處理器)快20倍。華為給出的內(nèi)部測試數(shù)據(jù)顯示,用于圖像識別時,麒麟970每分鐘處理的圖像可達2005張,這個處理速度遠高于三星S8CPU的95張/分鐘,也高于iPhone 7 Plus的487張/分鐘。
但在高通看來AI發(fā)展變化很快,現(xiàn)階段硬件話并不是時候。對此,Keith kressin稱,把AI的單元模塊內(nèi)置到芯片上并不是難事,高通之前就可以做。關(guān)鍵還是在軟件開發(fā)、編程模塊的優(yōu)化。
“AI發(fā)展變化很快,所以更要求硬件靈活可再提升,而不是固化,所以眼下更需要AI軟件的優(yōu)化提升以適應(yīng)不斷變化的AI,當然,未來軟硬都需要協(xié)同,但高通現(xiàn)在還是專注軟件層面?!彼f。
而不管哪種方式,用戶對于AI的認知還是在應(yīng)用的體驗上,這是關(guān)鍵。若從競爭的層面來看,華為在AI硬件的搶先一步,讓AI在手機端開始由軟到硬地落地,對高通芯片地位多少有些影響,長遠看,則是希望盡早擺脫對高通芯片的依賴。
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