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骁龙AIE有什么不一样?看完你就知道

CNMO 【原创】 作者:孙斌, 2018-05-30 09:32
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  对于人工智能你知道多少呢?会下棋的就是人工智能?会像人一样与你对话的就是人工智能?能通过相机识别物体的就是人工智能?泛泛来说,让机器(智能终端产品)做一些原本只有人类做得到的略带思考性质的功能,都可以叫做人工智能。当然,这并非权威的解释,只是想要说的通俗一点,让人们更容易理解罢了。进入2018年以来,作为一个普通用户而言,接触到AI最多的地方,居然是在智能手机的诸多新品中。

搭载骁龙845移动平台的小米MIX 2S
搭载骁龙845移动平台的小米MIX 2S

  从去年年底开始,AI智能手机这个新鲜却又熟悉的词语出现在消费者的眼中,尤其是进入2018年以来,原本搭载高通骁龙660移动平台的一些手机,在新版本发布后,消费者发现它们的处理器变成了高通骁龙660 AIE,究竟这后面的AIE是什么呢?为什么新加了这个后缀,这部手机就被叫做AI手机了呢?一连串的问题不禁从消费者的脑中闪过。今天,就让笔者来告诉你究竟什么是骁龙AIE。

什么是骁龙AIE?

  究竟什么是骁龙AIE呢?它是高通推出的一款终端侧人工智能产品,全称为“骁龙人工智能引擎”,英文名为“Snapdragon AIE”。它是帮助加速终端侧人工智能用户体验实现的硬件与软件组件的集合。简单的说,增加了AIE后缀后,这款移动平台产品就不再是单一的硬件芯片,而是一个硬件芯片与软件组件的组合,以便为用户提供一个全方位的AI功能新体验。

骁龙人工智能引擎 (Snapdragon AIE)
骁龙人工智能引擎 (Snapdragon AIE)

  那么问题来了,骁龙人工智能引擎(Snapdragon AIE)的集合内究竟包含了哪些关键组件呢?

  硬件方面:硬件层面上,主要采用了异构运算,内部包含Hexagon 向量处理器、Adreno GPU 和 Kryo CPU 的人工智能优化组合。

  软件工具和库:软件层面上,包含了骁龙神经处理 SDK、Android NN 和 Hexagon NN。

  把上述信息进一步简化一下,我们就可以得到这样的一个公式:

  硬件 (Hexagon、Adreno、Kryo) + 软件工具 (SNP SDK、Android NN、Hexagon NN)=人工智能引擎 AI Engine

  从这一公式你就可以简明扼要的了解到,高通的人工智能引擎(AIE)并非是一枚全新的芯片,也并不单单只是一个后缀名那么简单,它是一套完整的涵盖硬件及软件整体的人工智能解决方案。对于OEM厂商来说,可以实现拿来就用,直接的提升终端设备上人工智能相关功能的处理速度;对于一般用户而言,只要看到AIE的标识,就意味着这台设备可以为你提供更加优质的人工智能功能体验,从另一个层面来说,也可以理解为这就是一台AI手机。

  下面,让我们进一步从硬件技术与软件技术两方面来详细了解一下骁龙AIE的更多信息吧!

骁龙AIE的硬件技术解析

  在讨论AIE的硬件技术前,你需要了解这样一个概念——“异构运算”。异构运算是一种特殊形式的并行和分布式计算,它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机,或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求,并使代码(或代码段)能以获取最大总体性能方式来执行。

  如果你觉得上面的话不太容易理解,笔者给你打个比方,采用异构运算的芯片就好比一个拥有多条产品线的工厂,其中每条产品线都有自己擅长生产的产品,比如一号产品线适合生产扫把、二号产品线适合生产拖把、三号产品线适合生产铁锹。在异构运算的条件下,在整个工厂进入生产前,工厂会自动对生产任务进行识别,提前确认该生产任务究竟是生产扫把、拖把还是铁锹。如果是扫把,工厂便会将任务自动分配给一号产品线进行生产。同理,如果任务是拖把或者铁锹,工厂也会自动将任务分配给二号和三号生产线。这样便可以使整个工厂的生产力达到最大。

  高通AIE硬件技术内包含的Hexagon 向量处理器、Adreno GPU 和 Kryo CPU就好比是这三条生产线,它们各自有各自擅长的运算能力,异构运算使它们可以只进行自己擅长部分的数据运算,从而提升整体的运算效率。

  Hexagon 向量处理器:相较于 GPU 或 CPU,涉及向量数学的应用工作负载通常更适合在 Qualcomm 的向量处理器上运行。 Qualcomm Hexagon 向量处理器是向量处理器子系统中的加速引擎,支持实现以 8 位定点加速神经网络运行。也就是说,该款处理器更擅长AI方面数据的计算与处理。

  Adreno GPU:具有庞大的并行数据集、需要大量的向量数学,尤其是对浮点精度有要求的应用工作负载, 都非常适宜在骁龙的 Adreno GPU 上运行。人工智能应用通常先使用 “GPGPU”(通用GPU) 建模,有的是全部建立在 GPU 上,有的则分布于 GPU 和向量处理器间。它更加擅长处理的则是精度较高的数据运算,以图像和视频为代表。

  Kryo CPU:神经网络模型通常以 32 位浮点(高精度)在云端完成训练。它也可以在终端侧的 CPU 上实现类似运行,但其成本较高,并需要终端在性能和功耗上作出一些牺牲。比如在骁龙 845 中, 在 Kryo CPU 上优化了对 8 位定点精度的支持,帮助支持包含较大内核、相对较少向量处理、非规则性数据结构和/或复杂流程控制的应用。它便更加擅长对常规数据的运算与处理。

  以此为基础,Qualcomm 的异构运算方案便可以面向不同类的功能、基于不同类型的数据、在不同的计算精度水平上,可支持大量卷积或循环神经网络。也就是说,其芯片内包含了Hexagon 向量处理器、Adreno GPU 和 Kryo CPU,有关人工智能的向量计算任务,这系统便会自动将任务分配给Hexagon 向量处理器,图像的运算便会分给更加擅长的Adreno GPU,以此类推,让整个采用了异构运算方案的硬件芯片无论面对怎样的计算任务,都能时刻保持其最高的运算效率,进而提升设备的整体运算性能,从而提升在该设备上功能实现的效果。

骁龙AIE带来2倍的用户体验增强
骁龙AIE带来2倍的用户体验增强

骁龙AIE 的软件技术解析

  在软件层面上,骁龙AIE包含了骁龙神经处理 SDK、Android NN 和 Hexagon NN。分别针对不同的应用场景来满足开发者和OEM厂商对AIE人工智能引擎进行定制化、个性化处理,使最终生产的出产品更具特色。

  骁龙神经处理 SDK:骁龙神经处理(SNP)SDK 旨在帮助开发者节省在骁龙终端上优化已训练好的神经网络运行的性能的时间和工作量。为了实现这一目的,Qualcomm 为模型转换和操作提供工具,并为选择具备特定功耗和性能组合的内核提供 API,以满足所期望的用户体验。该 SNP SDK 支持 卷积神经网络(CNN)、LSTM 与自定义层。

  ANDROID NN:Google 的全新 Android NN API,为手机带来硬件加速的推理能力,可支持快速执行此前训 练过的机器学习模型。通过降低时延和网络侧的加载,在边缘侧运行这些计算可为终端用 户带来极大的实用性,同时也可在终端侧保存更敏感的数据。

  Hexagon NN:Hexagon NN 是帮助开发者在 Hexagon 向量处理器上直接运行其人工智能算法的库。当在 Hexagon 向量处理器上运行时,Hexagon NN 为基础性的机器学习模块提供了优化的部署, 并显著加速诸如卷积、池化和激活等人工智能运行。这个库也可能被直接使用,在向 Hexagon 向量处理器卸载人工智能工作负载时,它也可以被 SNP SDK 和 Android NN 使用。

骁龙AIE可以让人工智能无处不在
骁龙AIE可以让人工智能无处不在

  简而言之,软件层面的配套组件主要作用在于让开发者与OEM厂商可以更加容易的应用骁龙AIE人工智能引擎,以便在最短的产品研发周期中,第一时间推出自家定制化、个性化的AI智能终端产品。对于开发者与OEM厂商而言,一套解决方案最为重要的除了强大的功能外,易用性则是第二考虑因素。很显然,骁龙AIE人工智能引擎很好的兼顾了这两点。

哪些产品拥有骁龙AIE的支持呢?

  回到产品的层面,目前,高通旗下推出的骁龙845、骁龙835、骁龙820、骁龙821、骁龙700系列以及骁龙660移动平台均已支持骁龙AIE人工智能引擎。此外,在物联网领域的Qualcomm视觉智能平台体系中,QCS605与QCS603也同样支持骁龙AIE人工智能引擎。

骁龙AIE可以让人工智能无处不在
骁龙AIE可以让人工智能无处不在

  这里需要重点讲一下高通最新推出的骁龙700系列的首款产品——高通骁龙710移动平台。作为骁龙700系列的首款产品,骁龙710基于10纳米制程工艺打造,内部采用了高通人工智能(AI)的高效架构(异构运算)。高通官方表示,推出该款产品的主要目的是为了通过它为更广泛的用户带来部分顶级特性(旗舰机才拥有的特性),从而超越人们对目前高端移动体验的期待。

骁龙710移动平台架构图
骁龙710移动平台架构图

  也就是说,骁龙710移动平台主要定位在骁龙845移动平台与骁龙660 AIE移动平台之间。之所以它没有带AIE的后缀,主要是因为700全系的产品都将是会是在骁龙AIE体系下的产品,所以,对于用户而言,如果你买到的手机采用的是骁龙700系列移动平台,那你就可以简单的认为它就是一部AI手机。

骁龙710移动平台测试对比成绩
骁龙710移动平台测试对比成绩

  对于OEM厂商而言,如果你想要推出的是一款次旗舰的产品,骁龙710移动平台无疑是一个不错的选择。在性能上,尤其是AI方面的运算能力上,远高于骁龙660 AIE。其主要原因在于,骁龙710移动平台内的向量处理器采用了与骁龙845相同的Hexagon 685 DSP,可为产品提供媲美旗舰机的AI运算能力,这对于当下的AI智能手机整体性能的提升影响并非一星半点。

写在最后

  当然,骁龙AIE人工智能引擎的应用范围并不局限于手机,只是对于目前的消费者而言,AI智能手机是你最直接、最快速能够接触到、体验到骁龙AIE人工智能引擎带来的终端设备性能提升的途径。在此之外,骁龙AIE人工智能引擎还广泛的应用于物联网终端以及汽车科技当中,这也正是高通AI无处不在战略当中重要的组成部分。

  用最简单的方式来介绍骁龙AIE人工智能引擎, “对于OEM厂商来说,想要生产一款AI终端产品,骁龙AIE人工智能引擎体系下的产品是一个不错的选择;而对于最终用户而言,想要购买AI终端设备,就请认准骁龙AIE人工智能引擎的标识吧!”

  现在,你是否对于骁龙AIE人工智能引擎有了更深一步的认识了呢?

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