通過魯大師的AI專項測試, 可以明顯看出搭載麒麟 970 晶片的華為Mate10 的分數要遠高於搭載高通驍龍 845 的三星S9/S9+. 結果顯而易見, 麒麟 970 的AI性能要明顯優於驍龍845, 但這又是怎樣做到的呢?
作為旗艦晶片的華為麒麟 970 首次在手機晶片中整合了專門為AI計算打造的NPU, 並採用了HiAI移動計算架構, 其AI性能密度大幅優於CPU和GPU. 在處理同樣的AI應用任務時, 麒麟 970 新的異構計算架構擁有大約 50 倍能效和 25 倍性能優勢. 這意味著, 麒麟 970 晶片可以用更高的能效比完成AI計算任務. 例如在映像識別速度上, 可達到約 2000 張/分鐘.
反觀高通驍龍845, 雖然也做到了端側的AI, 但只能通過NPE(Neural Processing Engine)來調度當先SOC中已有的CPU, GPU和DSP資源來實現AI性能. 這些已有晶片並非是專門為AI計算設計, 所以效率就會很低. 讓CPU/GUP/DSP來兼職做AI, 無論如何都不可能是達到主業就是做AI運算的NPU的水準的. 這也是驍龍 845 與麒麟 970 的AI性能相差懸殊的關鍵原因.
而且這樣類似於替代方案的辦法, 還存在運算資源不夠分配的問題. 試想, 手機已經處於高負荷運算當中, 再附加一份AI的運算需求, 只會讓整體性能受到掣肘, 導致整體性能有限.
當然有了AI實力, 還有要能施展這份實力的使用場景. 在這方面麒麟 970 早於驍龍 845 半年多就已經開始布局, 開放通信埠給開發者來匹配調用麒麟 970 的AI介面, 目前麒麟 970 的AI慧眼拍照, AI語音, AI隨行翻譯已經能夠在手機上體驗到, 而且還在進一步增長中. 同時又有著自有手機品牌的優勢, 對於AI性能的運用也將更加靈活.
通過開放合作, 已經有不少開發商都已加入華為開發者聯盟, 為麒麟AI晶片的應用提供源源不斷的有生力量. 同時華為更是和百度達成了全面的戰略合作, 雙方將會在互聯網服務, 內容生態, AI平台技術等多方面展開深度的合作, 共同推動AI生態的發展進步.
而驍龍 845 在解決AI從雲側到端側這個高技術門檻的難題就已經晚了麒麟 970 半年多, 又沒有自己品牌下的手機產品, 不僅時間上的弱勢難以彌補, 而且未來在AI應用上的差距只會越拉越大.
AI, 這股顛覆一切的力量正在席捲世界, 無數行業將為之改變, 智能手機行業更是將會第一線. 可以料定, 此後手機產品間的差距高低將有很大一部分由AI技術實力來定義, 而從現在看來, 麒麟 970 不僅做到了當前AI實力最強的手機旗艦晶片, 在技術創新和行業資源整合華為已經也走在了前列.