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十年骁龙三代进化高通为ai搭台亟待智能设备厂商唱戏

发布时间:2021年12月15日    点击:[0]人次

一个美好的周末清晨,阳光和煦温柔,透过窗帘映入淡淡的光彩,美丽的女士正在漫不经心地喝着咖啡,突然,伊神情紧张、心跳加速、体温升高,伊手腕上的检测到这种情况后,紧急唤醒家里的注意观察待命,与此同时,智能手表开始搜索附近的医院,询问是否需要自己打急救,而健康仪则调出主人最近的身体数据,综合分析的结果是——主人最近的身体状态很健康,不妨再观察观察。这时,主人的心率开始逐渐稳定下来,门口的远程监控器显示,伊心仪的男子正捧花而来......

这是大概在一个月前,笔者朋友圈收到的一则高通人工智能时代万物互联广告片的内容。

在这一系列广告片里,高通对人工智能时代智能互联的健康展开了振奋人心的畅想,在它的期冀中,人工智能不仅能及时识别你身体的变化,准备应急措施,还能根据用户的实际情况,做出自己的判断,辨别用户是真的需要就医还是“美好的意外”,如果判断错误,识别到主人心率增高就打急救电话,那不是智能是智障,不是帮忙是添乱。

除了健康,高通还为我们描述了智能互联的农场、智能互联的城市以及智能互联的家。总之,在高通的愿景中,农场的风车会检测天气,浇水的机器会根据庄稼的需要自动浇水,机器狗会放羊,路灯、信号灯、马路晒水车都各司其职,无需人工。家里的台灯会在主人到家之前适时开启......

毫无疑问,人工智能已经成为当下最火的技术之一,商汤、旷视、寒武纪等一大批专注于人工智能算法研究的独角兽公司,也伴随着人工智能的浪潮涌现出来。人工智能这一概念早在五六十年前就被提出,之所以在近两年大为流行,很大程度上得益于基础技术研究的进步。相比于做算法的独角兽公司,作为一家基础科技发明公司,肌肉最强劲的“技术大拿”高通,其在ai方面的研究,无疑是ai行业的基石。所以,高通的这些展望,让用户及行业对人工智能时代充满信心与憧憬。

十年骁龙ai“进化”

事实上,早在10年前,高通就开始着手ai的产品规划了,并做了不少投入与研发工作。

其中,第一代高通ai产品要追溯到2015年的骁龙820。当时,facebook定义了caffe模型,率先在ai方面取得突破,基于此,高通在上实现了neon加速。

到了2016-2017年,高通又推出了第二代支持ai的骁龙835平台,这时定义了tensorflow,高通通过神经处理sdk能够很好地支持tensorflow和caffe两大主流框架,骁龙的cpu、gpu和dsp均可以支持。

第三代无疑就是当下最新一代骁龙845平台,与此同时,高通推出了人工智能处理引擎ai engine,也就是高通目前力推的“aie”架构。除了旗舰系列的骁龙845,像骁龙710、660等平台也有应用。

aie不仅是硬件上的提升,同时还强调软件对模型、算法的支持和优化。

硬件上,对cpu、gpu和dsp进行优化,满足不同ai应用场景对功耗、神经网络、工作负载和能效的需求。软件方面,高通神经处理sdk可以支持nn环境,同时它还支持hexagon nn,如果开发者选择使用hexagon dsp来做开发,hexagon nn库就可以专门针对某一内核进行优化以实现最优的能效比。这些为开发者和高通的合作伙伴带来极大的灵活性。

高通产品市场总监刘学徽介绍称,除了tensorflow、caffe,第三代骁龙845平台aie能够支持更多模型,包括paddlepaddle、商汤parrots等等。此外,对于amazon、和facebook共同发起的onnx联盟,高通也同样支持。

高通产品市场总监刘学徽

ai框架发展至今,基本上呈现出两大趋势,一是由谷歌定义的android nn,另一个是onnx,百度和商汤也都支持onnx。此外,软件优化也为整体性能带来提升,据了解,基于高通的数据,在硬件配置完全相同的情况下,只对软件进行优化,在一年的时间里性能提升了一倍。

值得一提的是,作为芯片提供商,高通在第二代ai芯片推出的时候,就率先将ai的开发能提开源给开发者,让开发者能够完全自由地下载神经处理sdk。而在高通赋能开发者的同时,开发者也在推动高通的技术进步与落地。

用户通过搭载骁龙710平台的,玩“高能舞室”游戏

一方面,商汤、旷视、虹软等厂商所推出的创新性的算法和应用驱动高通不断提升和改进,另一方面,高通也和腾讯等云端服务商合作,比如搭载骁龙aie处理器的手机,其qq应用会匹配“高能舞室”ai游戏,且骁龙神经处理sdk可以直接在手机上处理,而无需在云端处理,高通神经网络处理引擎能够大大降低人体姿势的识别时间,用户用起来更流畅。

云端还是终端侧?

相对于云端,高通的aie平台更强调端侧计算,在布局ai之初,也是把终端芯片定义做推理的。一般而言,现在搭载骁龙ai平台的手机其智能语音助手、ai拍照、ar游戏等,都是通过端侧来计算完成的。

相较而言,云端计算资源、能效及都更加丰富,可以通过强大的计算能力来实现相应的运算处理,比较适合模型的培训。

而端侧显然更具隐私性和可靠性,并有着低时延、高效和个性化的优势。比如我们在使用、等应用时,肯定不希望手机收集走的数据传到云端,而是想让它乖乖呆在自己的手机里。

同时,低延时是使用手机的ai拍照、自拍、美颜时,希望能够实时完成。比如目前在搭载骁龙845或835的手机上使用抖音时,手机可以实时将用户的身材进行美化,这个就是在终端侧实时处理的。

目前来说,人工智能的应用与落地,仍然是行业的一大难题,作为芯片厂商,高通在性能与算力已经足够强大,甚至相对于现在的ai落地应用而言,其算力是过剩的、用不完的,但过于单调的应用,并没有引起大众消费者的注意,甚至截止到目前为止,还没有出现让用户能够为之尖叫的落地应用,绝大多数用户对终端上人工智能技术的感知仍然非常微弱,即便他的手机可能已经支持ai。

高通搭台,需要oem厂商唱戏。在底层技术支持上,高通已经准备就绪,行业亟待oem厂商的更多应用来释放算力,通过更丰富的应用将ai落地。而随着5g的即将到来(业界普遍认为5g手机将在2019年迎来正式商用),5g网络高速低延时的特性与ai天然相和,将有望激活更多的ai应用场景。

(作者:杨锦

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