google和苹果都推行动AI晶片,将掀起新一波行动AI应用浪潮
2018-12-31 16:12
这款A12仿生晶片由CPU、图像处理晶片(GPU)和新一代神经网路引擎(Neural Engine)组成。拥有8核神经网路引擎的A12,每秒可处理5兆次运算,能即时执行运用机器学习技术的App,强化使用者的照相、玩游戏和扩增实境(AR)体验。
2018年下半年,2大手机平台的龙头,不论是苹果和Google,都不约而同地推出了内嵌AI晶片的新款手机。该年9月时,苹果先推出3款新一代iPhone,分别是iPhone XS、iPhone XS Max和iPhone XR,这3款号称是全球首款搭载7奈米晶片的手机,因为它们都内嵌了自行研发的A12 仿生晶片(Boinic Chip)。
进一步来说,这个苹果设计的神经网路引擎,就是执行机器学习的关键,能更快完成扩增实境工具ARKit的水平面侦测、加强照片处理功能,也能执行即时运作的机器学习App,比如透过iPhone XS后镜头,可以更快速侦测场景平面,来执行AR应用程式;又或者透过手机前镜头,来追踪50多种脸部肌肉动作,制作个人专属的动画表情符号Memoji。
就在苹果推出AI晶片手机几个礼拜后,Google也于2018年10月时,推出最新款的Pixel 3手机,主打AI相机功能,比如Super Res Zoom利用天文和科学水准的成像技术,就算放大照片,也能呈现锐利细节;Top Shot功能,透过电脑视觉技术,在使用者按下快门时捕捉多张照片,即时保存和分析装快门按下前后的图像,并推荐使用者品值最高的一张照片。
Google Pixel 3的AI功能,还不只用在照相上。只要长按Pixel 3相机就能叫出Google Lens,可扫描与翻译所对焦的文字,或是寻找类似造型的服饰。
后来,Google才揭露了Top Shot功能的关键是可执行深度学习推论的AI硬体晶片。因为当用户拍摄一张照片时,其实Pixel 3手机会在1.5秒内连续拍摄90张照片,但要在背景快速分析90张高画质图像,挑出最佳者,需要不小的运算力,若使用手机内建处理器,则会相当耗电。因此,Google在Pixel 3中内建了一颗专用晶片SSD(Single Shot MultiBox Detector),可以用来执行深度神经学习的计算。
在内嵌式AI晶片出现前,手机AI应用多半得靠内建处理器来执行机器学习推论推论计算,像是手机版机器学习框架TensorFlow Lite就考量到手机内建处理器的效能和耗电,以推论功能为主,而非完整的机器学习框架,手机的电力限制了需要大量运算的AI应用的功能。但随着两大手机平台龙头,都开始在手机内建AI专用晶片后,将会带动更多AI手机的问世也能让手机得以获得更好的机器学习运算效能。
高通与联发科双双推出AI行动晶片
而行动处理器关键供应商,也在2018年底发表了行动AI处理器产品。如行动晶片大厂高通在2018年12月释出新一代AI处理器Snapdragon 855,首次将神经处理元件(NPU)整合手机晶片,也加入先前自行开发的IoT开发套件,强化电脑视觉处理。
而台湾手机晶片大厂联发科也推出了了具备AI功能的Helio P90系统单晶片,搭载AI引擎APU 2.0,采用融合AI(fusion AI)架构,能让手机装置在极低耗电的情况下,执行复杂的AI任务。据官方说明,能更快支援复杂度高的AI任务,像是人体姿态辨识、姿态追踪,还能优化图像。
平台龙头带头示范,主力供应商开始力推,这也意味着内建AI晶片的手机将会越来越多选择,行动App开发商也能开始借助这些AI晶片的运算力,来开发更多也更多元的AI应用。
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