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骁龙AI芯片集成人工智能引擎 异构计算架构
2018-06-25 17:16:22  作者:安妮 编辑:安妮   点击可以复制本篇文章的标题和链接
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日前,在高通人工智能创新论坛上宣布建立人工智能团队Qualcomm AI Research,将公司规模内展开的悉数人工智能研讨,进行跨各职能部门的协作式强化整合。建立统一的架构是为了加快高通在终端人工智能的创新。在此前,高通已经推出了人工智能引擎AI Engine,由多个硬件与软件组成。能够加速终端侧人工智能用户体验在骁龙AI芯片上的实现。

骁龙AI芯片集成人工智能引擎 异构计算架构

据了解,AI Research并非一个独立的公司,而是高通内部的一个安排,人员散布在全球各地,共计一百余名。AI Research 主要展开多样化的科研工作,包括高能效人工智能、个性化和数据高效学习。这些基础研究现为终端人工智能拓展至众多新兴产业奠定基础。并且已帮助打造出多个面向智能手机、汽车和物联网的商用解决方案。除了支持高通的产品部署外,AI Research还将通过多种方式与研究团体进行交流,包括通过学术刊物、参加技术会议及学界合作项目等。

业内人士认为,高通公司对人工智能研究的整合,或将成为其人工智能发展史上的有一个里程碑式事件。据了解,早在2007年,高通便启动了首个人工智能项目。目前这些研究已经落地到了产品侧,推出了三代基于骁龙平台的AI芯片。包括第一代人工智能产品骁龙820、第二代人工智能产品骁龙835以及第三代人工智能产品骁龙845。高通的AI芯片已经覆盖了包括小米、OPPO、vivo、一加、锤子、黑鲨、三星等众多厂家。

与部分竞争对手不同,高通AI芯片的人工智能策略并不是简单的叠加NPU或者计算单元,而是采用在骁龙平台集成人工智能引擎,通过异构计算的方式,让CPU/GPU/DSP等不同的模块来相互配合,根据不同的应用场景来安排工作负载。

其实,业界对AI芯片采用集成还是分离的方式来进行AI运算一直有所争论。但在高通专家看来,高度集成的AI架构设计能够在性能、功耗等各个方面达到更好的平衡。未来的终端会越来越智能,应用场景和案例会越来越多,集成会赋予架构更高的灵活性。并且,高效运行终端侧人工智能需要多核异构计算架构,因为不同人工智能应用场景的功耗和对运算资源的需求各不相同,仅靠单颗人工智能内核无法以最佳方式解决,所以需要可编程的异构计算。

举个例子,Hexagon 向量处理器、Adreno GPU、Kryo CPU就像三个各有所长的乐手,不同的曲目需要不同类型的乐手,有的擅长高音,有的擅长低音,只有根据曲目合理乐手搭配,方能呈上一场精彩合唱。

简而言之,在高通人工智能引擎的体系下,以骁龙AI芯片上的 Hexagon 向量处理器、Adreno GPU 和 Kryo CPU 为硬件基础,以骁龙神经处理SDK等多个软件框架、由谷歌提供的Android NN(神经网络)API和 Hexagon Neutral Network(NN)等库为接口的异构计算方案。而这其中的骁龙神经处理引擎SDK,是首个面向骁龙移动平台设计的深度学习软件框架,可以让开发者根据体验选择最佳的内核。高通最新发布的AI芯片骁龙710就搭载了多核人工智能引擎 AI Engine,使智能手机带来拍摄与语音方面的用户定制体验,与骁龙 660 相比,在 AI 应用中实现高达 2 倍的整体性能提升。

在人工智能的热潮之下,AI芯片的市场方兴未艾。现在,越来越多的厂商加入了AI芯片的研发。除了传统芯片厂商也有手机和互联网企业,义无反顾的投入其中。这些厂商在不同的范畴及场景下,各擅其长。而在终端侧的人工智能上,高通有着显着的优势,搭载高通骁龙芯片的安卓智能手机出货量已经超过10亿台。数据显示,2018到2022年,智能手机累计出货量将超过86亿部。手机作为最普及的人工智能平台,巨大规模加上5G的赋能,AI芯片势必会将人工智能带至数万亿联网终端。加之十余年对人工智能的相关研究,高通至今积累了丰富的经验,获得诸多科研硕果。在如今AI向终端搬迁的趋势上,将进一步扩大高通的这种优势。

高通的人工智能不是单打独斗,而是着眼长期的战略研究,会与业内伙伴合作共同进行人工智能产品的创新。高通会持续加强AI生态系统建设,与更多的合作伙伴进行深入合作,目前,高通已经与包括谷歌、Facebook、腾讯、阿里巴巴、百度、网易有道、商汤科技等众多企业进行了深入合作。

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