华为AI芯片是挑战巨头的核武器还是炒作噱头

原创 2017年09月8日 11:23:05

9 月 2 日,在德国柏林举行的 IFA 2017 展会上,华为正式发布了全球首款移动端 AI 芯片麒麟 970,这是业界首颗带有独立NPU(Neural Network Processing Unit)专用硬件处理单元的手机芯片。

而在这个消息之后,在网上有很多人开始分析麒麟970、骁龙835、猎户座8895、联发科X30的芯片一起作比较,分析麒麟970是否可以和这些芯片相提并论,从单核心、到GPU、到基带、再到制作工艺一起比较,企图最后说明麒麟970是一颗可以和顶级芯片相提并论的芯片。事实上,华为的麒麟芯片大多是自用,其竞争力还存疑问。

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麒麟970尚未有实质的产品发布出来,在此之前华为一定会做好各个方面的保密工作,至于产品到底会是什么样的真的只能等产品发布出来才能见分晓,但是我们可以来看看华为AI芯片和传统芯片有什么区别,除了华为真的没人做了吗?

芯片的本质并不同

传统的计算设备是由运算器、控制器、存储器组成,人工智能是由大数据、云计算、算法组成,华为的芯片当中有独立的NPU,具备神经网络的特质,已经从普通计算设备成为了一个移动AI终端,划入人工智能的范畴。

而NPU的最大优势是特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据,原本手机当中担任AI计算角色的GPU相比较NPU而言有很大的局限性,比如我们平时手机当中AR/VR应用的运行对于GPU已经是很大的挑战,相对应的结果就是手机发热现象非常明显。理论上来说NPU强大的处理图像能力是GPU的几十倍,可以替代GPU工作,并因为NPU具备自我学习能力,可以更好的担任好这方面的工作。

不过,细心的朋友一定可以发现这一次麒麟970芯片的图像处理器依然是GPU,现有的介绍当中只说了AI处理能力,说具有强大的AI计算力,图像识别速度可达约2000张/分钟?这其中的逻辑不禁让人产生疑问,笔者想象力匮乏,实难想象每分钟2000张的图片识别,可以给我的手机增加什么特异功能?这不禁让人联想到了华为的徕卡认证,华为采用了徕卡设计的镜头,贴上了徕卡的标志,但其实苹果同样采用的徕卡设计的镜片。

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而这次的NPU有相同又有所不同,这个NPU的提供厂商是寒武纪,很多人不是很清楚,但是如果提到龙芯相信很多人瞬间就明白了,现在的龙芯还处在相对落后的阶段,而NPU的底层架构还不成熟,AI芯片的噱头应该大于实际应用。

这些事不止华为在做

AI芯片看似玄之又玄,但是移动终端的AI市场这么一大块肉又怎么可能让华为一个人独吞呢,虽然对于AI移动端的市场保持观望态度,但是该有的研发也是一个都不能落下。在华为发布麒麟970AI芯片之前,高通就举办了一个小型的媒体见面会,表示自己对于人工智能芯片布局已经有十年之久,而在2015年的MWC上,就已经展示过自己的AI芯片。

高通的Jeff Gehlhaar在会议上表示,“我们于十年前就开始了基础研究,目前我们的现有产品支持了许多人工智能用例:从计算机视觉和自然语言处理,到各种终端,如智能手机和汽车上的恶意软件侦测。同时,我们正在研究更广泛的课题,包括个人助理、安全与隐私保护,以及通过人工智能提升手机无线连接与续航能力,并提供出色的拍照能力。”

高通采用的DSP和华为采用的NPU不同,NPU属于概念更成熟的神经网络,而DSP严格意义上来讲是更加适合传统芯片的神经组织排列。

AI从云端到移动端的转化

以往的提到AI,大家都会自动想到云计算,而云端计算能力受限于网络传输,我们以无人驾驶为例:在一些社区环境当中,有些定位系统会失去作用,也导致即使通过云端也无法完成对环境的预估;而如果在一些桥洞、高架的附近网络完全失去作用的时候,该如何进行反馈,都是很难的问题。

AI向移动端的转化会让这些问题变得不再那么严重,通过自身算法的整合,所有数据在自身内完成计算和处理,也就不怕内部路况,没有网络的状况。但是从麒麟970的配置来看,大量的计算依然要通过云端来实现,而手机中的NPU只能用来进行简单辅助计算。移动端对于云端的辅助以及内部一些简单的应用,应该也是未来人工智能应用的一个主要模式,相当于母蚁和工蚁的职责分配。

NPU如何调用其实也是一个问题,手机当中有什么需要芯片进行深度学习的地方有待考究,比如多年前三星手机中的手势识别,此次加入NPU之后对于图片的识别可以更加精准,而除此之外对于面部识别可能有更准确,更精确的识别方式。

现在的AI芯片,就像是手机刚刚上市大家都不理解为什么要用手机,安卓刚刚出现的时候很多人还认为诺基亚是最好的手机……

AI向终端的转化是一定的,从这点来说,华为这样的通信巨头出来打冲锋无疑会加速这个进化的速度。

所以,抛开“国货品牌”概念,你会看好华为AI吗?

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大宝
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