在此之前我們先來簡(jiǎn)單了解下AI芯片的機(jī)制，目前AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC以及類腦芯片，它們各自發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，呈現(xiàn)出百花齊放的狀態(tài)。例如GPU由于更適合執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計(jì)算(尤其是并行運(yùn)算)，而這部分剛好與包含大量并行運(yùn)算的人工智能深度學(xué)習(xí)算法相匹配，因此它也成為人工智能硬件首選，在云端和終端各種場(chǎng)景均率先落地，由于應(yīng)用開發(fā)周期短，成本相對(duì)低，技術(shù)體系成熟，GPU方案也是目前應(yīng)用范圍最廣、靈活度最高的AI硬件。

另外一種的FPGA則是一種用戶可根據(jù)自身需求進(jìn)行重復(fù)編程的“萬能芯片”，其開發(fā)時(shí)間較短，相比于GPU具有低功耗優(yōu)勢(shì)，并且相對(duì)于GPU可深入到硬件級(jí)優(yōu)化，不過遺憾的是由于其是針對(duì)需求定制，所以工作頻率一般不會(huì)太高，且延展性不夠強(qiáng)，算是目前的一種過渡方案。

至于ASIC(專用集成電路)其實(shí)大家之前就已經(jīng)有接觸過，例如近些年類似TPU、NPU、VPU、BPU等令人眼花繚亂的各種芯片，本質(zhì)上都屬于ASIC的一種定制方式。

另外ASIC無論是從性能、面積、功耗等各方面都優(yōu)于GPU和FPGA，長(zhǎng)期來看無論在云端和終端，ASIC都代表AI芯片的未來，目前包括微軟、谷歌、英特爾等巨頭都重金投到ASIC領(lǐng)域，不過由于目前AI算法快速迭代，且ASIC開發(fā)周期較長(zhǎng)、需要底層硬件編程、占據(jù)芯片成本等，因此雖然前景利好，但也只有實(shí)力雄厚的大佬才敢提前布局。

雖然ASIC成本高且難度大，但移動(dòng)AI芯片設(shè)計(jì)公司仍已經(jīng)開始立足于ASIC的深度學(xué)習(xí)，例如此前聯(lián)發(fā)科發(fā)布的Helio P70中端設(shè)備芯片組其內(nèi)部就自帶ASIC方案專用的AI核心APU，不僅具備其他AI芯片所帶的諸如美顏、人臉識(shí)別、場(chǎng)景優(yōu)化等功能之外，更是大幅降低了AI芯片的功耗，使得用戶在多場(chǎng)景使用環(huán)境下，不再為手機(jī)電量的大幅消耗而感到擔(dān)憂。

很多用戶遲疑，為什么聯(lián)發(fā)科不直接在CPU或GPU內(nèi)集成AI運(yùn)算功能，而需要使用AI專核?實(shí)際上筆者覺得反而聯(lián)發(fā)科的思路是正確的。

眾所周知，CPU和GPU都有其專職的工作，例如CPU專注在大型運(yùn)算，GPU側(cè)重于圖形繪制等，過多的功能堆疊只會(huì)虛耗電量和提高溫度。所以在這樣的環(huán)境下，AI核的優(yōu)勢(shì)顯然就更加明顯了。因此由CPU和GPU配合AI專核來進(jìn)行分工協(xié)作，反而可以有效提升效能，降低散熱。

以時(shí)下在圖像識(shí)別領(lǐng)域以及前沿科技產(chǎn)品中的應(yīng)用最為廣泛的AI人臉識(shí)別技術(shù)為例，常見的人臉識(shí)別其實(shí)是一個(gè)“掃描檢測(cè)”加“結(jié)果判別”的過程，而這個(gè)“掃描檢測(cè)”的過程中包括五官坐標(biāo)定位、人臉屬性識(shí)別、人臉特征提取等等，在“結(jié)果判別“中更涉及到人臉驗(yàn)證、人臉識(shí)別、活體驗(yàn)證等多個(gè)特性，它已經(jīng)不是一個(gè)簡(jiǎn)單的算法，而是涉及到CPU、GPU、VPU、DLA 等多個(gè)運(yùn)算單元，跨單元的運(yùn)算很顯然會(huì)造成消費(fèi)體驗(yàn)的不佳，更別提到結(jié)果涉及的端運(yùn)行或是云運(yùn)行問題，所以開發(fā)與之相應(yīng)的AI人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是趨勢(shì)，而這點(diǎn)通過網(wǎng)絡(luò)上流出的聯(lián)發(fā)科P60人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)比圖也能窺其一二。前者雖然定位中端，但卻擁有單獨(dú)的AI人工智能單元，人臉識(shí)別速度比同期的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更勝一籌，可見高效節(jié)能的AI獨(dú)立單元，即ASIC專核專用是未來人工智能終端最基本的要求。

當(dāng)然ASIC專核專用的優(yōu)勢(shì)還遠(yuǎn)不如此，它還包括對(duì)溫度的有效控制。例如目前的AI算法基本都支持對(duì)使用場(chǎng)景的預(yù)測(cè)，能協(xié)助系統(tǒng)有效開關(guān)硬件，同時(shí)滿足效能和溫控。例如當(dāng)你打開電子書后，AI算法會(huì)參考你之前的閱讀習(xí)慣都在1小時(shí)左右，那接下來的1個(gè)小時(shí)內(nèi)系統(tǒng)可能就會(huì)關(guān)閉高性能的運(yùn)算，使用小核心進(jìn)行運(yùn)作，保證續(xù)航的提升。

所以從這一點(diǎn)看來，聯(lián)發(fā)科自研的Corepilot 4.0多任務(wù)演算技術(shù)其實(shí)是走到了行業(yè)的前面，它時(shí)的處理器將能夠集成智能任務(wù)分配系統(tǒng)、溫度管理系統(tǒng)和用戶體驗(yàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)于一身，預(yù)測(cè)手機(jī)用戶的電量使用場(chǎng)景，按照某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的任務(wù)的重要性及時(shí)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序處理，從而更有效的控制設(shè)備功耗。

所以從AI人工智能和溫度控制的角度出發(fā)，我們倒是很看好聯(lián)發(fā)科P70芯片，性能方面就不再累贅，目前各大芯片的“實(shí)際使用性能”相差無幾，而聯(lián)發(fā)科使用的AI芯片+算法調(diào)度模式這兩種軟硬相輔的方式將會(huì)使得Helio P70將成為今年四季度或明年能效比最為看好的芯片組。

　　聯(lián)發(fā)科Helio P系列目前就鎖定中端，主打AI人工智能。(圖/網(wǎng)絡(luò))

總體來說，用戶對(duì)于手機(jī)功能的消費(fèi)需求讓AI芯片朝著越來越豐富的方向發(fā)展，未來AI專用芯片無疑會(huì)是IC設(shè)計(jì)的另一大方向。目前聯(lián)發(fā)科搶先布局了AI芯片，預(yù)計(jì)高通、海思后續(xù)也都會(huì)持續(xù)跟進(jìn)，這場(chǎng)AI之戰(zhàn)聯(lián)發(fā)科搶占了先機(jī)，后續(xù)也讓我們更加關(guān)注。

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