AI性能：站得高才能看的更遠
蘋果A11、驍龍835、麒麟970三款處理器各有所長，且性能強勁，但在前瞻高度上，華為Mate10搭載的自研麒麟970走在了最前端——首次在硬件底層集成神經(jīng)元網(wǎng)絡單元NPU（Neural-network ProcessingUnit），并且和CPU、GPU、DSP組成了創(chuàng)新的HiAI人工智能架構(gòu)，AI性能密度遠高于CPU和GPU。
簡單來說，NPU可以理解為專門為AI相關(guān)計算定制的高效能處理器，如GPU專門針對圖形計算，ISP專門針對成像計算一樣。
相較于四個Cortex-A73核心，在處理同樣的AI應用任務時，新的異構(gòu)計算架構(gòu)擁有大約25倍性能和50倍能效優(yōu)勢，這意味著麒麟970芯片可以用更少的能耗更快地完成AI計算任務。
以圖像識別速度為例（相同網(wǎng)絡模型下每分鐘識別圖像的數(shù)量），麒麟970可達到約2005張/分鐘，而iPhone 8Plus（搭載A11處理器）只有889張/分鐘，iPhone 7 Plus（搭載A10處理器）為487張/分鐘，GalaxyS8（搭載驍龍835）為95張/分鐘。
這也就意味著，在一些特定AI場景下，內(nèi)置NPU的麒麟970，要比單純的CPU，或者CPU+GPU快得多，也更加省電。很多AI應用場景，比如實時演算、低功耗AR，可以不依賴于云端的本地人工智能應用，省去了與云端通訊的過程，直接在手機端就能完成，更加快捷。
蘋果的A11芯片同樣內(nèi)置了神經(jīng)網(wǎng)絡引擎，但蘋果在應用方面并未做過多闡釋，目前主要應用于iPhone X的Face ID人臉識別的學習。
至于三星Note 8搭載的驍龍835，并未內(nèi)置人工智能硬件單元，在人工智能應用上有所落后。
如發(fā)現(xiàn)本站文章存在版權(quán)問題，煩請聯(lián)系editor@askci.com我們將及時溝通與處理。
2020年受疫情影響較大的行業(yè)分析系列之三——旅游行業(yè)篇（圖）
2020年1-2月全國光纜產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析
2020年1-2月全國發(fā)動機產(chǎn)量同比下降38.8%（圖）
2020年1-2月全國十種有色金屬產(chǎn)量為935.4萬噸 同比增長2.2%
中國“新基建”7大產(chǎn)業(yè)鏈之工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈全景圖（附項目名錄）
2020年1-2月全國啤酒產(chǎn)量為315.9萬千升 同比下降40%
2020年1-2月全國乳制品產(chǎn)量為361.4萬噸 同比下降17.5%
2020年1-2月全國精制食用植物油產(chǎn)量為639.3萬噸 同比下降20.3%
人工智能成“新基建”消費投資主戰(zhàn)場！2020年人工智能產(chǎn)業(yè)鏈深度透析（附企業(yè)名錄）
中商產(chǎn)業(yè)研究院《2020年云辦公行業(yè)市場前景及投資研究報告》發(fā)布
