Este año, el teléfono celular más caliente suena con dos elementos, nada menos que una pantalla completa y AI. Si aparece un mundo de pantalla completa, entonces la configuración depende de la IA.
Los tres mejores chips de AI de este año, un Huawei Unicorn 970, fueron montados en el Huawei Mate 10 y la gloria del cuerpo V10, pero también en el primer lugar, el otro es A11, veces en iPhoneX y iPhone8 / 8. Además, el último es el Snapdragon 845 lanzado por Qualcomm a finales de este año, no hay una máquina real equipada con el mercado se espera que 2018 verá los resultados reales.
¿Qué es el chip AI?
Estamos hablando aquí de la IA (inteligencia artificial) de chip, se refiere a la integración de chips para teléfonos móviles un coprocesador. Se centra en el procesamiento de audio, imágenes, la capacidad lingüística, para predecir la actividad humana, acelerar la búsqueda de bases de datos, encriptación, etc. Aunque está integrado en el SoC, pero su CPU y GPU de nivel de rendimiento no es mucho, su capacidad depende del nivel de los fabricantes de chips para optimizar el módulo de inteligencia artificial.
Luru ranking de rendimiento AI cómo llegar?
Maestro de evaluación de desempeño Lu usando AI ahora se utiliza más comúnmente tres tipos de NN Inception V3, un ResNet34 algoritmo específico, VGG16, la imagen dada para identificar el contenido de la máquina, de acuerdo con el nivel de probabilidad de generar una lista de posibles resultados. Por último, a juzgar por la identificación de la eficiencia Llame por teléfono a la ejecución de AI y luego proporcione los puntajes de la prueba.
* Inception V3, ResNet34, VGG16 estos tres tipos de redes neuronales son el programa de prueba más reconocido:
Una ResNet (red residual) puede entrenar redes muy profundas utilizando el módulo residual y la SGD regular, la prueba Master Lu AI establece la profundidad de 34 capas, y como un modelo de red neuronal de código abierto desarrollado por Google, con Inception después de la totalidad El ancho y la profundidad de la estructura de la red se pueden ampliar para aumentar 2-3 veces el rendimiento, se resalta VGG16 como una estructura de modelo simple y efectiva, una valoración más precisa y una buena generalización de otros conjuntos de datos. .
(La imagen de arriba muestra los datos de prueba del teléfono móvil Huawei Mate 10, las clasificaciones reflejan la participación promedio de muchos teléfonos móviles)
Snapdragon 845 AI puede traer un nuevo avance?
Como se mencionó anteriormente, la lista actualizada de los dispositivos, que es realmente el único IA optimizado Huawei y Apple, pero el progreso de AI mencionó Qualcomm Snapdragon 845 en el punto de vista de la conferencia, es bastante la pena la espera.
Snapdragon de Qualcomm 845 es la tercera generación de la plataforma móvil de AI, en comparación con 835 Xiaolong, que lleva casi tres veces el rendimiento general de AI. No sólo eso, Snapdragon 845 también se unió a la función Face ID similar a la de alta de Apple Tong llama la XR, puede darse cuenta de modelado 3D y rostro humano biométrica. en otras palabras, el futuro de la máquina Andrews también puede utilizar el reconocimiento facial para completar una serie de servicio del teléfono móvil.
Además, Xiaolong 845 por primera vez para apoyar el espacio de posicionamiento en interiores (sala de escala) seis grados de libertad (6GdL) y localización simultánea y mapeo, proporciona una mayor capacidad de maniobra para el reconocimiento de rostros AI, los futuros teléfonos Android apoyarán Face ID no existe Barreras técnicas
Incluso si el teléfono está disponible ahora con AI núcleo todavía no es perfecto (por ejemplo iPhoneX muy Zaoxin de Face ID), pero en general, 2018 se convertirá en el núcleo de la IA una industria popular teléfono móvil. Se esperan más que, aunque no es un proyecto de mejora de rendimiento móvil núcleo AI en el sentido tradicional, sino que es un teléfono ideales desarrollo 'inteligente' de la esperanza. en el núcleo de la rápida evolución de la IA, podemos ver el avance en el teléfono No es imposible
Este año, el teléfono celular más caliente suena con dos elementos, nada menos que una pantalla completa y AI. Si aparece un mundo de pantalla completa, entonces la configuración depende de la IA.
Los tres mejores chips de AI de este año, un Huawei Unicorn 970, fueron montados en el Huawei Mate 10 y la gloria del cuerpo V10, pero también en el primer lugar, el otro es A11, veces en iPhoneX y iPhone8 / 8. Además, el último es el Snapdragon 845 lanzado por Qualcomm a finales de este año, no hay una máquina real equipada con el mercado se espera que 2018 verá los resultados reales.
¿Qué es el chip AI?
Estamos hablando aquí de la IA (inteligencia artificial) de chip, se refiere a la integración de chips para teléfonos móviles un coprocesador. Se centra en el procesamiento de audio, imágenes, la capacidad lingüística, para predecir la actividad humana, acelerar la búsqueda de bases de datos, encriptación, etc. Aunque SoC integrado, pero su rendimiento está correlacionada con la CPU, la GPU no tanto, dependiendo de la extensión de su capacidad para optimizar el nivel de los fabricantes de chips a los módulos de IA.
Luru ranking de rendimiento AI cómo llegar?
Maestro de evaluación de desempeño Lu usando AI ahora se utiliza más comúnmente tres tipos de NN Inception V3, un ResNet34 algoritmo específico, VGG16, la imagen dada para identificar el contenido de la máquina, de acuerdo con el nivel de probabilidad de generar una lista de posibles resultados. Por último, a juzgar por la identificación de la eficiencia Llame por teléfono a la ejecución de AI y luego proporcione los puntajes de la prueba.
* Inception V3, ResNet34, VGG16 estos tres tipos de redes neuronales son el programa de prueba más reconocido:
Qué ResNet (red residual) pueden ser entrenados red muy profunda a través de la utilización del módulo residual y SGD convencional, el Maestro Lu AI ensayo de deformación profundidad 34 capas; y luego como un modelo de red neural de código abierto desarrollado por Google, con toda una Inception la anchura y la profundidad de la estructura de red se puede ampliar para llevar los tiempos 2-3 rendimiento; VGG16 excepcional rendimiento para la estructura del modelo es simple y eficaz, estimación más precisa, y tiene una buena generalización a otros conjuntos de datos .
(La imagen de arriba muestra los datos de prueba del teléfono móvil Huawei Mate 10, la lista de clasificación refleja la participación promedio de muchos teléfonos móviles)
Snapdragon 845 AI puede traer un nuevo avance?
Como se mencionó anteriormente, solo Huawei y Apple son actualmente los únicos dispositivos de IA que se han incluido en el mercado. Sin embargo, Qualcomm espera con interés el progreso realizado por AI en la conferencia Snapdragon 845.
El Snapdragon 845 es la plataforma móvil de AI de tercera generación de Qualcomm que aporta casi tres veces más mejoras en el rendimiento general de AI que el Snapdragon 835. No solo eso, el Snapdragon 845 también cuenta con funciones Face ID similares a las de Apple. Comúnmente conocido como XR, se puede lograr el modelado facial en 3D y la biometría, lo que significa que las futuras máquinas con Android también pueden usar reconocimiento facial para realizar una serie de operaciones con teléfonos celulares.
Además, el Snapdragon 845 por primera vez admite una escala de habitación de 6 DOF (6DoF) y posicionamiento instantáneo y construcción de mapas, el reconocimiento facial de AI proporciona una mayor operabilidad, el futuro soporte de Android para teléfonos celulares Face ID no existirá. Barreras técnicas
Aunque los teléfonos móviles con núcleos de IA que ya se encuentran en el mercado aún no son perfectos (como el sombrío Face ID de iPhoneX), el núcleo de IA en 2018 seguramente se convertirá en un punto caliente para la industria de los teléfonos en general. Sin embargo, aunque AI core no es un proyecto para mejorar el rendimiento de los teléfonos móviles en el sentido tradicional, es un teléfono móvil ideal que es "inteligente". Con el rápido desarrollo de núcleos de inteligencia artificial, podemos ver un gran avance en los teléfonos móviles. No es imposible
