mt4手机版，骁龙 855 或成高通首款搭载 NPU 的 AI 芯片 与麒麟 980 竞争照样 “时机” 已到？

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去年，麒麟 970 依附全球首款搭载 NPU 的手机 AI 芯片备受关注，新闻称今年麒麟 980 将升级 NPU 并首发全球 7nm 手机 SoC，因此麒麟 980 吸引了更多关注。作为全球移动 SoC 的霸主，高通自然不会置若罔闻。高通新一代旗舰处置器骁龙 855 不仅将接纳台积电 7nm 工艺，还将首次配备专用神经处置单元（NPU）。

另外，曝光的新闻也指出新款处置器将会使用其他的命名方式，但无论如何，搭载 NPU 的骁龙到底是要与麒麟 980 竞争照样高通看准了时机？

高通首款集成 NPU 的 AI 芯片

凭据此前的爆料，骁龙 855 将接纳 7nm 工艺来提升性能和效能，这一点在高通员工 LinkedIn 的档案中获得了证实。另外，早在 2017 年就有报道称为了能使用更先进的 7nm 工艺制造新款旗舰处置器，高通将会放弃与三星互助选择台积电，最近几年，三星为高通生产了骁龙 820、骁龙 821 和骁龙 835。

克日，此前曝光新闻都对照可靠的 Roland Quandt 称，骁龙 855 可能会以骁龙 8150 的名称进入市场，它将拥有一个专用的 NPU，这个 NPU 与去年麒麟 970 搭载的 NPU 类似将用于提升 AI 性能。搭载 NPU 的优势显而易见，由于 NPU 可以处置此前需要由 CPU 或 DSP 处置的图像或语音数据，增添 NPU 可以提升手机的性能同时实现更多的 AI 功效。高通员工的 LinkedIn 个人资料显示，他们会继续微调即将推出的旗舰芯片的硬件设计，NPU 是 SoC 中一个自力部门。

至于 5G 功效，此前的新闻是骁龙 855 将配备骁龙 X50（SDX50）5G 调制解调器，但最新的新闻称骁龙 855 将不会集成 SDX50 而是 SDX24，实现 5G 功效将需要通过外挂 SDX50。总体来看，骁龙 855 基于台积电 7nm，尺寸为 12.4 x 12.4mm，将首次集成 NPU，通讯方面集成 SDX24 LTE 调制解调器，支持 Cat.20 LTE 以到达 2Gbps 的下行速率。

高通将会在今年 12 月的年度手艺峰会上推出骁龙 855，用于 Windows 笔记本电脑和平板电脑的骁龙 1000 也会一同公布。骁龙 855（代号 Hana）正在以 SDM855 的名义在内部开发，但外媒 WinFuture 称其看到的第三方文档显示该处置器的名称已经改变了几个月，现在的名称为 SDM8150，这意味着它将作为 Snapdragon 8150 上市，但仍具有相同的 “Hana” 代号。WinFuture 以为高通改变命名的缘故原由可能是为了更容易与手机 SoC 以及 Windows10 和 Chrome OS 系统的 SoC 举行区分。

不外，新 SoC 的最终名称可能尚未确定，WinFuture 推测 SM8150 中的 “SM” 代表 Snapdragon Mobile。与麒麟 980 竞争？

纵观现在的手机处置器市场，麒麟 970 在去年 9 月 2 日在德国柏林的 IFA 上正式公布，被称作全球首款人工智能手机 SoC，搭载麒麟 970 的华为 Mate10 在同年 10 月 16 日公布。苹果在 2017 年 9 月 12 日的秋季新品公布会上随 iPhoneX 一起公布了 A11 Bionic，A11 首次搭载的专用于机械学习的硬件 “神经网络引擎（Neural Engine）”，每秒运算次数最高可达 6000 亿次。

今年 3 月，联发科的首款 AI 芯片 Helio P60 在海内亮相，Helio P60 集成了基于 Edge AI 平台人工智能单元双核 APU（AI processing unit），并首次将可协调 CPU、GPU 和 APU 之间的运作的 NeuroPilot AI 手艺带入智能手机，利便 AI 应用程序执行。同样在 3 月，三星正式宣布了型号为 Exynos 9610 的新一代处置器，该处置器集成了一个基于深度学习手艺的专用 AI 硬件单元，三星称之为 Vision Image Processing Unit（可翻译为视觉图像处置单元），可以算作是三星真正意义上的一款智能手机 AI 芯片。

本月底，华为海思将公布基于 7nm 工艺的麒麟 980，并很有可能搭载寒武纪今年 5 月公布的第三代 IP 产物 “寒武纪 1M” 实现对 NPU 的升级。苹果也会在下月公布的新款 iPhone 中搭载 7nm A12，神经网络引擎很有可能会获得升级。虽然麒麟 980 和 A12 只会应用于华为和苹果自家的手机，但 Helio P60 也已经集成了 APU，作为全球最大的手机 SoC 提供商，高通至今还未给手机 SoC 增添 NPU。

不外，在今年 2 月，初高通宣布推出人工智能引擎 AI Engine（Artificial Intelligence Engine），该人工智能引擎 AI Engine 由多个硬件与软件组成。硬件方面，在 AI Engine 的支持下骁龙焦点硬件架构—Hexagon 向量处置器、Adreno GPU 和 Kryo CPU 都将在终端侧支持和优化人工智能应用，而且骁龙 845、骁龙 835、骁龙 820、骁龙 660 移动平台都将支持该人工智能引擎 AI Engine。软件方面则包罗骁龙神经处置引擎（Neural Processing Engine, NPE）软件框架、随 Google Android Oreo 公布的 Android NN API、Hexagon Neutral Network（NN）库。

但 AI Engine 究竟没有专门为处置 AI 应用增添硬件，在 AI 性能的显示上与搭载 NPU 的手机 SoC 相比有差距也不会让人感应意外。今年早些时候的一份测试数据显示，骁龙 845 在鲁大师 AI 性能排行榜上仅跑到 199 分，和排名第一位的荣耀 V10 差了 43 分。有媒体用荣耀 V10 与三星 S9 举行实测对比，麒麟 970 的 AI 性能照样领先于通过对已有软硬件的优化的三星 S9。因此，骁龙 855 搭载 NPU 从现在的市场环境来看并不会让人感应意外，究竟需要和麒麟 980、A12 竞争。

图片来自：AnandTech

AI 芯片的 “时机” 已到？

更为重要的是，高通是只能拿出基于软硬件优化的 AI Engine 照样手艺可实现但未推出搭载 NPU 的 SoC？谜底无疑是后者。作为有深挚手艺积累的公司，高通早在三四年前就已经有 AI 芯片项目，至少在两年前就有 NPU，但由于没有看到现实的应用支持迟迟没有量产。

现实应用是否真的是要害？以麒麟 970 为例，NPU 的 FP16 性能到达了 1.92 TFLOP，几乎是麒麟 960 的 3 倍（0.6 TFLOP 左右），体现在应用上，麒麟 970 的图像识别速率到达了约 2000 张/分钟，iPhone 7 Plus 是 487 张/分钟，三星 S8 是 95 张/分钟。在摄影中，NPU 可以辅助手机更精准和快速地识别拍摄场景，让手机选择最合适的图像处置算法，双摄靠山虚化时让手机对边缘虚化的处置更准确，还可以在 AR 相机中显著提高渲染的速率，降低功耗。另有，借助 NPU 手机可以将语音和语义识别的部门事情转移到手机内陆，提高手机中语音交互应用（好比语音输入法、智能语音助手）的体验。

不外，麒麟 970 公布的同时华为还展示了 “开放移动 AI 平台（Open Mobile AI Platform）”，该平台会为 APP 开发者提供了包罗开发者网站和社区支持、开发套件以及自家的 APP 分发商铺在内的 “全套” 服务，吸引开发者开发可以挪用 NPU 性能的 APP，这意味着华为在努力推动移动 AI 生态的建设，寻找更多的应用，更好地施展 NPU 的性能。

与麒麟 970 类似，iPhoneX 搭载的 A11 的神经网络引擎现在可见的作用可以在摄影、AR、Face ID 方面体现。显然，NPU 的性能并未完全施展出来，应用场景也还不够厚实，对于提供 SoC 的高通而言，性能和成本不得不谨慎权衡。究竟在今年三月，小米创始人雷军发微博称：“骁龙 845，最新旗舰，异常精彩，只有一个瑕玷：太贵了！！！骁龙 845，再加上 17% 的入口增值税，500 多元！是骁龙 660 的三倍多！”

手机处置器在一款手机的 BOM 清单中一直占有不小的比例，在竞争异常猛烈的手机市场，集成 NPU 短期内只会增添处置器的成本，若是没有足够大的提升和应用的支持，无论是 SoC 提供商照样手机厂商，集成 NPU 的 SoC 并非最好的选择。因此在经由其它手机厂商对市场的教育以及生态建设已经最先之后，推出 AI 芯片时机也逐步成熟，因此骁龙 855 虽然抢不了首发甚至来的有点晚，但却能将风险降低。

高通的计划或许不仅仅如此，Quandt 在最新的爆料中还指出，他发现了 “SDM855AU”，这意味着骁龙 855 还将会有汽车版本，需要弥补的是，高通此前推出过骁龙汽车处置器骁龙 820A。推出骁龙 855 汽车版本也相符逻辑，究竟 AI 还处于异常早期的阶段，AI 处置器需要更多的应用场景支持。同时，高通虽然收购 NXP 失败，但高通继续深入汽车市场的偏向并不会改变，而骁龙 855 就是一个很好的产物。

到底是市场的竞争让骁龙 855 不得不集成 NPU 照样高通已经明确现在的应用已经足以支持其推出 AI 芯片？谁是主要的因素很难做简朴的判断。不外，从高通对 AI 芯片态度我们可以看到，现在 AI 芯片的生长最大的阻碍并非手艺而是应用，需求迫切且市场规模足够大的应用场景才能够更快推动 AI 芯片的生长，反过来也将推动 AI 手艺的提高，最终推动 AI 的生长。

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