通过鲁大师的AI专项测试, 可以明显看出搭载麒麟 970 芯片的华为Mate10 的分数要远高于搭载高通骁龙 845 的三星S9/S9+. 结果显而易见, 麒麟 970 的AI性能要明显优于骁龙845, 但这又是怎样做到的呢?
作为旗舰芯片的华为麒麟 970 首次在手机芯片中集成了专门为AI计算打造的NPU, 并采用了HiAI移动计算架构, 其AI性能密度大幅优于CPU和GPU. 在处理同样的AI应用任务时, 麒麟 970 新的异构计算架构拥有大约 50 倍能效和 25 倍性能优势. 这意味着, 麒麟 970 芯片可以用更高的能效比完成AI计算任务. 例如在图像识别速度上, 可达到约 2000 张/分钟.
反观高通骁龙845, 虽然也做到了端侧的AI, 但只能通过NPE(Neural Processing Engine)来调度当先SOC中已有的CPU, GPU和DSP资源来实现AI性能. 这些已有芯片并非是专门为AI计算设计, 所以效率就会很低. 让CPU/GUP/DSP来兼职做AI, 无论如何都不可能是达到主业就是做AI运算的NPU的水准的. 这也是骁龙 845 与麒麟 970 的AI性能相差悬殊的关键原因.
而且这样类似于替代方案的办法, 还存在运算资源不够分配的问题. 试想, 手机已经处于高负荷运算当中, 再附加一份AI的运算需求, 只会让整体性能受到掣肘, 导致整体性能有限.
当然有了AI实力, 还有要能施展这份实力的使用场景. 在这方面麒麟 970 早于骁龙 845 半年多就已经开始布局, 开放端口给开发者来匹配调用麒麟 970 的AI接口, 目前麒麟 970 的AI慧眼拍照, AI语音, AI随行翻译已经能够在手机上体验到, 而且还在进一步增长中. 同时又有着自有手机品牌的优势, 对于AI性能的运用也将更加灵活.
通过开放合作, 已经有不少开发商都已加入华为开发者联盟, 为麒麟AI芯片的应用提供源源不断的有生力量. 同时华为更是和百度达成了全面的战略合作, 双方将会在互联网服务, 内容生态, AI平台技术等多方面展开深度的合作, 共同推动AI生态的发展进步.
而骁龙 845 在解决AI从云侧到端侧这个高技术门槛的难题就已经晚了麒麟 970 半年多, 又没有自己品牌下的手机产品, 不仅时间上的弱势难以弥补, 而且未来在AI应用上的差距只会越拉越大.
AI, 这股颠覆一切的力量正在席卷世界, 无数行业将为之改变, 智能手机行业更是将会第一线. 可以料定, 此后手机产品间的差距高低将有很大一部分由AI技术实力来定义, 而从现在看来, 麒麟 970 不仅做到了当前AI实力最强的手机旗舰芯片, 在技术创新和行业资源整合华为已经也走在了前列.