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【ai|芯片AI能力暴涨，能否让手机“比你更懂你”成为现实？】
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作者 | 云鹏
编辑 | 心缘
“AI将无处不在”的预言正在成为现实 。 从智能手机到智能家居 ， 再到工作、出行 ， 我们的生活正在被AI全面渗透 。
但是 ， 今天的智能手机真的足够“智能”了吗？
一部普通的智能手机 ， 已经可以识别你的表情、声音甚至是手势 ， 但却很难真正成为实时陪伴你、为你“主动”提供很多个性化服务的得力助手 。
这背后 ， 越丰富、复杂的功能 ， 就需要越强大的AI算力和算法做支撑 ， 而移动端的AI性能仍然有很大提升空间 。
仅仅在智能手机领域 ， AI技术已经深入移动游戏、视觉识别、音频交互、通信优化、智能充电等各个角落 。 为了满足日益增长的AI算力需求 ， 高通、苹果、三星、联发科等主流厂商都在SoC中集成了专门的AI模块 ， 提升芯片的AI性能 。
前不久 ， 高通旗舰骁龙8移动平台搭载的第7代AI引擎 ， 其4倍的AI性能提升 ， 以及1.7倍的能效比提升 ， 无疑再次拓展了智能手机AI体验的想象边界 。
芯片AI能力的提升到底能给我们的生活带来怎样的实际改变 ， 手机AI性能提升背后又有哪些值得挖掘的硬核技术？移动领域AI的应用和体验或将被抬升至新的阶段 。
一、“软硬协同”实现4倍性能提升 ， 通用平台兼顾更多场景越来越复杂的功能 ， 意味着AI算法模型也对算力提出了更高的要求 ， 算力是实现AI能力的基础 。 这次从硬件规格上来看 ， 骁龙8的第7代AI引擎可以说是“堆料豪华” 。
如今 ， 在AI模型运行要进行大量的张量运算 ， 在骁龙8第7代AI引擎中 ， 计算主力Hexagon处理器中的Tensor模块性能提升了2倍 ， 张量加速器计算性能得以翻倍 。
于此同时 ， Hexagon处理器中的共享内存容量也进行了翻倍 ， 以应对当下日益提高的AI模型深度和规模 。 基于此 ， Hexagon处理器能够完整载入一个深度神经网络 ， 而无需将神经网络分块运行并来回传输数据 。 这不仅提升了性能 ， 同时也节省了功耗 。
根据实际表现来看 ， 骁龙8在运行在业内常见VDSR、Resnet50、Inceptionv3等AI模型时 ， 相比上代骁龙888提升比较明显 ， 最高性能提升幅度达到了4倍左右 。
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