华为AI手机55亿晶体管的“神经网络处理器”移动终端终现真容

DeepTech深科技 2017-10-16 22:19 阅读:549
摘要:科技产业似乎每隔十年就会风云突变:微软推出Windows95的那年,杨致远创办了Yahoo!,开启了计算机及网络革命;十年后,亚马逊正式对外推出AWS云服务、苹果已故创始人乔布斯亮出了第一台iPhon

科技产业似乎每隔十年就会风云突变:微软推出 Windows 95 的那年,杨致远创办了 Yahoo!,开启了计算机及网络革命;十年后,亚马逊正式对外推出 AWS 云服务、苹果已故创始人乔布斯亮出了第一台 iPhone,开启了移动计算新纪元。现在又是一个十年,AI+智能手机的号角已经吹响。

智能手机在 iPhone 问世后,整体市场呈现爆发性的成长。综合多家调研机构的预测,2018 年全球智能手机出货量约在 16~18 亿部。但是,历史总是在不停重复,不可否认在前些年手机产业走进了类似 PC 产业看起来都一样、比规格、拼价格的老路。

直到今年,创新停滞的局面终于有望被突破:人工智能开始进入终端,无疑这将是继乔布斯创造了 APP 生态圈、指尖经济之后,最重要的革命技术。人工智能、神经网络引擎成为当下智能手机的新设计理念,至少,看上去很美。

华为AI手机55亿晶体管的“神经网络处理器”移动终端终现真容

今年九月的柏林消费电子展(IFA)上,华为将神经网络处理单元(Neural Processing Unit,NPU)内建到手机处理器,以首款 AI 手机芯片的口号赢得全球瞩目。

十天后,苹果为新处理 A11 加上了 Bionic(仿生)一词,并且不断强调所谓的

“神经网络引擎”(Neural Engine)。

又一个十天之后,Google 宣布收购 HTC Pixel 团队,虽然 Google 尚未对于人工智能引入终端产品发表太多意见,但从其布局包括针对数据中心推出的深度网络加速芯片 TPU 、加大对消费硬件的投入来看,让 Pixel 手机执行更多 AI 应用只是时间问题。当然,不要忘记手机芯片供应商高通以及联发科也正在加紧研发相关产品。

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图 | 华为 Mate 10 德国慕尼黑发布会邀请函

10 月 16 日,也就是今天,华为首款 AI 手机 Mate10 发布会在德国慕尼黑如期举行。虽然先前九月的 IFA 发布会上,华为消费者业务 CEO 余承东已全面解析了华为移动端 AI 解决方案,并抛出了一个“公式”:移动 AI = 本地端 AI + 云端 AI

DT 君曾在华为 IFA 发布会现场发回过第一手的报导,有意了解华为首款 AI 芯片“麒麟 970”(Kirin 970)的读者可以参考先前的报导:《柏林现场:华为正式发布全球首款移动 AI 芯片,终端布局已领先苹果、高通及三星》

回归正题,今天的发布会的主角只有一个:搭载人工智能芯片的华为 Mate 10 系列手机。今天的发布会主要对标物也只有一个:iPhone X。

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图丨余承东回顾早前发布的麒麟 970 处理器

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图丨正式发布华为 Mate 10 和 Mate 10 Pro

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图丨Mate 10 采用了5.9寸全面屏

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图丨Mate 10 和 Mate 10 Pro 与 iPhone X 相比,屏占比分别高出18%和16%

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图丨Mate 10 系列手机电池容量高达 4000mAh

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图丨指纹识别0.33 秒解锁,比 iPhone X 的 FaceID 更快

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图丨配备莱卡双镜头,分离式设计从跑车头灯获得灵感

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图丨加厚的前后玻璃面板,有效防止摔碎

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图丨IP67 级防水

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图丨继 sony 和三星之后也支持 HDR 显示功能

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图丨华为 Mate 10 和Mate 10 Pro 各有四色可选

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图丨AI计算性能提升25倍,能耗比提升50倍

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图丨华为 Mate 10 识别100张照片的耗时优于 iPhone 8 Plus 和 三星 Galaxy Note 8

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图丨业界领先的 4.5G LTE 技术

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图丨全球首部双 4G、双 VoLTE 智能手机

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图丨华为 Mate 10 很好地解决了长时间使用手机后的系统迟缓现象,相较三星 S8 有明显的改善

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图丨超高速充电技术,比 iPhone 8 Plus 快50%

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图丨华为地理定位 GPS 技术可强化复杂城市或隧道定位能力

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图丨AI引擎已经学习过1亿张照片,可轻松识别用户的拍摄场景

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图丨13种物体和自动场景识别

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图丨Mate 10 系列搭载了基于最新版 Android 8.0 定制的 EMUI 8.0 操作系统

最大卖点:Mate 10 的 AI 处理能力

Mate 10 系列产品搭载最新 10nm 工艺的麒麟 970(Kirin 970),最受人关注的莫过于基于寒武纪架构的 NPU 核心。

从麒麟 970 的整体布局来看,其封装后面积只有指甲般大小,但里面却集成了 55 亿个晶体管,比高通骁龙 835 还要多出 25 亿个,为了强化应用体验,华为和海思可以说是不计工本。

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图 | 余承东在 9 月华为 IFA 发布会上现场展示麒麟 970 芯片

集成 NPU 的目的有二,首先是效率问题:云端性能强大,学习快速,但学习得出来的模型是通用模型,很难针对小众有定制化的调整,并满足消费者各自的使用场景。

过去本地端硬件性能不足,虽然可通过云端学习,但数据的上传下载会因为网络的稳定性不足而造成延迟,效率极低,无法做到实时处理。若本地端硬件拥有强大的 AI 学习能力,那么就不需要把数据上传云端,直接在本地端处理即可,效率更高。

另一个问题则是隐私安全性。过去的机器学习都要把数据收集后上传到云端,若这些数据和个人生活私紧密相关,上传到公有云就是个很有问题的做法。比如最近的案例,Google 最近发布的 Clips AI 相机就因为其“擅自”拍照上传到云端的做法而被诟病,甚至引来特斯拉 CEO 伊隆·马斯克(Elon Musk)的公开质疑;其语音助手也会在未经许可的情况下进行录音,并上传云端,这些都造成了消费者的恐慌。

但如果手机本地端就具备了一定的机器学习能力,那么个人隐私相关数据收集与学习就不用再涉及云端,而是可以存放在本地端,就隐私的保护方面,要比云端处理可靠太多。

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图 | 伊隆·马斯克评价谷歌 Clips AI 相机:它甚至连“假装无辜”都不会……

NPU 的性能表现更可说是业界一流。以机器学习常见的图像识别而言,传统高端桌面级处理器只能在一分钟内识别 97 张图片,但如果通过 NPU,则每分钟可以处理的图片数量可高达 2000 张,换算每秒约 30 张,这基本上已经达到了实时处理的程度。不论是 AR 所需要的场景识别,或者是人物、对象识别,几乎都可以做到所见即所得,完全不会感到延迟。毕竟,延迟感是用户体验的“最大杀手”之一。

当然,过去计算架构要有强大性能,通常都要付出高昂功耗的代价,但 NPU 功耗全负载大约只有 CPU 的一半,如果以计算效率/功耗换算,大概是 0.8TFLOPS/W。我们以 NVIDIA 推出的 Tesla Volta V100 方案作比较,V100 约为 0.4TFLOPS/W。NPU 的能耗效率甚至大幅超越业界顶级 AI 计算硬件,可见其架构设计的优秀。

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图 | 华为麒麟 970 与 NVIDIA Tesla Volta V100

麒麟 970 VS 苹果 A11 Bionic

苹果最新推出的 A11 Bionic 处理器可以说是最近另外一个备受关注的焦点,原因与华为一样,苹果在此芯片中集成了两个 AI 计算核心,命名为 Neural Engine(神经网络引擎)

虽然苹果并没有针对这对核心解释太多细节,但应用方面大致上和麒麟 970 的 NPU 类似,就是作为图像识别、自然语言以处理,以及增强现实(AR)这三大方向的核心计算。目前已经揭晓的应用就是取代指纹识别的 Face ID 人脸识别功能。

A11 Bionic 的 Neural Engine 可做到每秒六亿次的操作效率,也就是 0.6TOPS,相当强大。不过麒麟 970 的 NPU 计算能力是 1.92 TOPS,理论数据上比苹果快了三倍以上。当然,理论数据归理论,实际上的性能表现还是要看软硬件的搭配优化,这方面苹果一般来说不会让用户失望,但华为也不是省油的灯,Mate 10 上市后就可一见真章。

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图 | 苹果 iPhone X & 华为 Mate 10 Pro

麒麟 970 和 A11 Bionic 目前看来是走同样的路,那么另一家处理器大厂高通呢?高通的骁龙系列包含 Neural Processing Engine(神经网络处理引擎)软件 SDK,理论上能帮助开发者更好地利用高通芯片上的 GPU 、 CPU 、 DSP 完成人工智能加速,反而不强调所谓的 AI 专属加速硬件。但是在人工智能的潮流下,高通把相关人工智能加速器加回去,也不过就是时间问题。

人工智能处理模块到底带来什么亮点?

从华为已经公布的信息来看,麒麟 970 的 AI 技术能分辨你拍摄的对象,例如知道你在拍摄花朵或小动物,再跟据周遭的环境,自动调较适合的亮度。另外它也能做实时翻译、听取语音指令、 AR 效果等。

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图 | 麒麟 970 能实现本地端的实时图像处理、低能耗 AR 及精准语言翻译

简单举例,利用搭载麒麟 970 的手机来拍照时,手机首先会自动识别场景中有什么物体,是人?是植物?是小动物?然后根据不同的拍摄对象,可以自动调整拍照的效果。

比如说拍摄的对象是人,那么就可以自动加上美颜效果,让被拍对象的气色看起来更好,也可以自动调整曝光和背景灯光,来凸显人物主体;如果拍摄的是景物,那么可以针对景深调整,并调整曝光时间,来做到强化整个场景的呈现力度。

至于毛茸茸的小动物,就可以稍微强化锐利度,让动物身上的毛发呈现更为自然、清晰,而不会像一般手机照相一样,总是会糊成一团。

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图 | 麒麟 970 针对目前手机拍照存在的问题做了专门优化

类似的场景识别也能带到 AR 应用当中,如果我们使用 AR 功能时,如果要迭加信息或者是 3D 对象时,首先还是要用机器学习功能判断场景中的各种条件、对象,不然把信息匹配到错误的对象上时,比如说 AR 应用在汽车上加注了野生动物的标签,那可就贻笑大方了。

而这些对象、场景辨识都必须要通过 AI 计算硬件来达成,才有办法做到实时处理,让消费者即拍即得,或者是所见即所得,完全感觉不到手机因为计算而带来的延迟。

当然,这部分的功能不会是只有麒麟 970 能做到,苹果 A11 Bionic 、高通的方案都能做到。差别就在于推出的时间差、能不能抢得市场先机,以及搭配软件的功能能否把 AI 计算硬件的功能发挥到极致。

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图 | 华为麒麟 970、苹果 A11、高通骁龙 835

不过,A11 Bionic 有一个优势,那就是抢先业界导入 Face ID 面部识别功能。因为关键零件供应的限制,这项功能在华为发表的 Mate 系列手机上暂时还看不到。但如果以其他的应用来看,抢先面世的 Mate 手机,肯定能在苹果 iPhone X 推出前,先夺走一定数量的眼球关注度,所以华为必定会在相关功能尽力做好优化,否则 iPhone X 上市后,若消费者发觉体验还是有落差,规格上的数据不能与使用体验成正比,消费者最终会如何选择就不言自明了。

华为、苹果打得火热,三星去哪了?

根据调研机构 IDC 的数据显示,全球手机出货前三大厂商分别是三星、苹果、华为。这样的局面从 2015 年华为取代联想(含 Motorola)之后就没有改变过,手机市场三分天下的态势已经确立,彼此之间的出货量差距不小,短时间内苹果想要超越三星、或是华为想要超越苹果的难度都很大。但不可讳言,华为展现出了相当强的野心。

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图 | 2017 年第二季度全球手机出货量排名(来源:IDC)

苹果在移动芯片领域的自主设计实力十分坚实,不过华为通过旗下海思携手寒武纪,透过群策群力的方式,抢在第一时间发布了支持深度神经网络加速功能的麒麟 970,断了苹果是唯一一家可以摇着 AI 芯片大旗、销售产品的机会。

同时,在苹果 iPhone X即将开放预约前,华为推出了 Mate 10 与其正面对决。所以当消费者想要体验所谓的 AI 手机时,除了 iPhone 之外,会想到还有华为可供选择。

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图 | 11月3日,iPhone X 发售在即

另一方面,手机产品生命周期短,也就是说,消费者对于设备先进性的敏感度很高。就现阶段来看,只有苹果和华为的产品支持神经网络处理引擎,对于其他没有具备芯片设计能力的手机厂牌来说,只能等待芯片供应商推出解决方案。

有业界人士表示,手机开发进度依机种而不同,不过一般来说手机开发方案大约得经过三个月到六个月。所以说,当手机从业者花时间在开发相关手机时,多少也将市场拱手让人。因此,苹果和华为可以领先其他竞争者至少一个季度的销售优势。在营销策略及产品布局上,华为这次确实棋高一着。

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图 | 一张意味深长的华为移动 AI 海报……

好了,大家可能会注意到,华为和苹果玩的火热,身为手机龙头的三星这次却完全没了存在感……

其实今年三星也推出了智能语音助手 Bixby,但在硬件方面的速度却意外的慢,为什么说是意外呢?主要是目前有能力推出 AI 芯片的手机厂商除了苹果和华为之外,三星应该是最有机会的,因为三星电子拥有庞大的半导体资源及技术。例如日前三星公布第三季财报,在负面消息不断的情况下,营业利益和整体营业毛利率依旧创下新高,最大功臣就是半导体部门,贡献了三星电子将近 7 成的利润!

这场人工智能进入终端的战役,三星开局落后,但后续肯定不会让苹果和华为专美于前。去年底,三星就投资了一家低调的英国初创公司 Graphcore(目前总募资金额为 6,000 万美元)

这家成立于 2015 年、专攻人工智能芯片硬件设计的公司,其创始人 Nigel Toon 来头不小,他是半导体界的连续创业者,先前已将自己创立的 Picochip 卖给 Mindspeed,而另一家 Icera Semiconductor 则是卖给了 NVIDIA。Graphcore 先前表示,公司开发的智能处理芯片(IPU)预计在今年底推向市场。

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图 | Graphcore 唯一的使命:机器学习加速

三星是否有机会借助 Graphcore 强化智能手机 AI 芯片的研发实力,尚有待观察。不过,近期三星加快发展 AI 芯片速度的消息越来越多,甚至有人替三星披露了一些消息,例如韩国科学技术院(KAIST)教授 Yoo Hoi-jun 表示,三星除了内部研发神经网络处理器(NPU)之外,也在考虑收购一些 AI 公司。

另外,根据日前韩国媒体报导,三星电子半导体部门负责人 Kim Ki-nam 指出,目前 CPU 与 GPU 无法保证 AI 运算的效率,但 NPU 可以补强这个问题,因此外界认为,三星有意将自家研发的移动处理器与 NPU 技术相结合。

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图 | 三星电子半导体事业部负责人Kim Ki-nam(中)

不过,在过去几个月,三星深陷在贿赂韩国政府的丑闻之中,三星集团领导人李在镕更因被控行贿而入狱,后续可能引发的公司治理及领导问题似乎开始浮上水面。三星电子目前层级最高的掌门人、副会长兼终端解决方案部长权五铉(Kwon Oh-hyun)就在上周宣布辞职,被韩媒形容是为三星投下一颗震撼炸弹,除有打击三星士气的疑虑外,如果接班人选无法领导三星往更前瞻、创新的方向前进,错失 AI 手机大战的先机,可能仅仅是一系列恶性连锁反应的开始。

当然,也有分析人士认为三星对于AI手机其实并不着急。不同于华为、苹果、高通等竞争对手,三星公司拥有丰富的家电产品线。而早前推出的智能语音助手 Bixby 被认为是三星希望通过智能手机+语音助手的方式打开“AI家居”市场的破局点。

从目前三星的一系列动作来看,上述言论并非完全没有根据,比如三星智能服务事业部领导层变动,以及本月18日三星即将在旧金山举行开发者大会并推出Bixby 2.0 ,都折射了三星在未来“AI家居”领域的更大野心。

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图 | 三星瞄准更大的 AI 家居?或将 Bixby 打造成智能家居入口

纵观 AI 手机群雄并举的局面,中国厂商华为处处领先对手一步,不论是率先发布移动端 AI 芯片,还是抢先推出搭载 AI 芯片的手机产品,似乎处处透露这一丝中国武侠文化的意味:天下武功,唯快不破。抢占先机固然重要,但当消费者真正拿到一部 AI 手机,并能真切感受到体验的大幅提升时,一切才会变得有意义。

华为 Mate 10、苹果 iPhone X 推出在即,这一次,但愿 AI 手机不再是一个概念。

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