搭载了业界首个人工智能(简称AI)移动芯片的Mate 10最近让华为出尽了风头,这让身为移动芯片霸主的高通多少有些尴尬。不过,高通很快作出了反应,称下一步将加大在AI领域的投资。
正在香港举行的高通4G/5G峰会上,高通产品管理高级副总裁Keith kressin在接受腾讯科技采访时表示,“加大AI领域的投资,主要集中在提升CPU、GPU和DSP性能这三大方面,从而更好的支持AI。”
他举例称,“几年前,我们在DSP上加了一个Hexagon的矢量图像,它里面是一个巨大的库,1024位的,通过这个库,可以建立一些面向AI的矩阵拓展以及收集背后相关数据,而这些数据都是AI的重要特性,所以我们要加大这个三个领域的投资。”
为了加快AI应用在智能型手机上的执行速度、相关企业正尝试各种的可能性。显然。与华为硬件化的AI芯片麒麟970不同,高通侧重于AI在软件化能力。
事实上,不久前。高通宣布其神经处理引擎(Neural Processing Engine,简称NPE)的软件开发工具包(SDK)已经面向开发者推出。该SDK是高通在去年宣布的产品,当时仅面向部分合作伙伴开放,现在所有开发者都能使用。
高通表示,Facebook将会成为率先整合该SDK的厂商之一,他们目前正在用它来加速自己手机应用中的增强现实滤镜。通过使用神经处理引擎,Facebook的滤镜加载速度提高了5倍。
这也就是说,如果你正在开发一款使用AI(比如图像识别)的应用程序,你可以整合高通的SDK来让它在相兼容的处理器上更快速地运行。
对于高通来说,NPE的下一步自然是硬件化,即推出专用AI移动芯片。至于高通何时发布,目前还是未知数,但对于华为的AI芯片,高通并不担心。
作为全球首款AI移动芯片,华为的麒麟970内置NPU(神经网络处理器)实现芯片自主深度学习,这不同于高通的NPE。
内置NPU使麒麟970的处理图像速度比单独CPU(中央处理器)快20倍。华为给出的内部测试数据显示,用于图像识别时,麒麟970每分钟处理的图像可达2005张,这个处理速度远高于三星S8CPU的95张/分钟,也高于iPhone 7 Plus的487张/分钟。
但在高通看来AI发展变化很快,现阶段硬件话并不是时候。对此,Keith kressin称,把AI的单元模块内置到芯片上并不是难事,高通之前就可以做。关键还是在软件开发、编程模块的优化。
“AI发展变化很快,所以更要求硬件灵活可再提升,而不是固化,所以眼下更需要AI软件的优化提升以适应不断变化的AI,当然,未来软硬都需要协同,但高通现在还是专注软件层面。”他说。
而不管哪种方式,用户对于AI的认知还是在应用的体验上,这是关键。若从竞争的层面来看,华为在AI硬件的抢先一步,让AI在手机端开始由软到硬地落地,对高通芯片地位多少有些影响,长远看,则是希望尽早摆脱对高通芯片的依赖。
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