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ASIC方案成未来思路,解读AI芯片背后的秘密

推荐 2018-11-06 16:42:09

AI(人工智能),今年已经在国内手机圈成为了遍地开花的关键词。那么拥有AI技术的手机,到底能够带来什么?目前我们真的能感受深刻吗?

如今遍地开花的AI手机,普遍都会灌输给消费者一个认识:用了AI,你的手机能力将会更强。例如AI语音助理、面部解锁、照片智能分类等都使用了AI特性,当然被提到最多的则是摄影能力,诸如自拍美颜、面容优化、场景识别等这些功能,基本上时下热门的新型特性都可以借助AI功能来实现对手机用户使用设备时的效果提升。      

     

但坦诚来说,对于自拍美颜、人脸识别以及游戏加速这些功能来说,用户对于AI芯片给予设备的性能提升感知是相当有限的。而AI芯片为了给用户带来这些有限的感受提升,在用户使用某些特定功能的时候,加大了自身运行的强度和频率。在这个时候,用户对于手机功能的提升并没有多在意,此时更在意的是手机电池续航的“崩塌式体验”。本应该为用户提供更多优良体验的AI芯片,这时反而要背上高功耗的锅,适得其反了。

“终端硬件的承载力将成为未来计算力的主要瓶颈,AI的需求会让手机变成"大火炉"。”英特尔通信与设备事业部首席技术专家吴耕曾这么说过,对于手机专用AI芯片功耗该如何控制,目前在业界已经是个共识性的问题了      

    

在此之前我们先来简单了解下AI芯片的机制,目前AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片,它们各自发挥优势,呈现出百花齐放的状态。例如GPU由于更适合执行复杂的数学和几何计算(尤其是并行运算),而这部分刚好与包含大量并行运算的人工智能深度学习算法相匹配,因此它也成为人工智能硬件首选,在云端和终端各种场景均率先落地,由于应用开发周期短,成本相对低,技术体系成熟,GPU方案也是目前应用范围最广、灵活度最高的AI硬件。       

    

另外一种的FPGA则是一种用户可根据自身需求进行重复编程的“万能芯片”,其开发时间较短,相比于GPU具有低功耗优势,并且相对于GPU可深入到硬件级优化,不过遗憾的是由于其是针对需求定制,所以工作频率一般不会太高,且延展性不够强,算是目前的一种过渡方案。

至于ASIC(专用集成电路)其实大家之前就已经有接触过,例如近些年类似TPU、NPU、VPU、BPU等令人眼花缭乱的各种芯片,本质上都属于ASIC的一种定制方式。      

     

另外ASIC无论是从性能、面积、功耗等各方面都优于GPU和FPGA,长期来看无论在云端和终端,ASIC都代表AI芯片的未来,目前包括微软、谷歌、英特尔等巨头都重金投到ASIC领域,不过由于目前AI算法快速迭代,且ASIC开发周期较长、需要底层硬件编程、占据芯片成本等,因此虽然前景利好,但也只有实力雄厚的大佬才敢提前布局。

虽然ASIC成本高且难度大,但移动AI芯片设计公司仍已经开始立足于ASIC的深度学习,例如此前联发科发布的Helio P70中端设备芯片组其内部就自带ASIC方案专用的AI核心APU,不仅具备其他AI芯片所带的诸如美颜、人脸识别、场景优化等功能之外,更是大幅降低了AI芯片的功耗,使得用户在多场景使用环境下,不再为手机电量的大幅消耗而感到担忧。

很多用户迟疑,为什么联发科不直接在CPU或GPU内集成AI运算功能,而需要使用AI专核?为什么不跟高通骁龙845一样,借助GPU就可以实现AI呢?实际上笔者觉得反而联发科的思路是正确的。       

    

众所周知,CPU和GPU都有其专职的工作,例如CPU专注在大型运算,GPU侧重于图形绘制等,过多的功能堆叠只会虚耗电量和提高温度,所以即便骁龙845的性能强劲,但在AI拍照这样的应用场景下,长时间仍会有轻微的发热情况。所以在这样的环境下,AI核的优势显然就更加明显了。因此由CPU和GPU配合AI专核来进行分工协作,反而可以有效提升效能,降低散热。

以时下在图像识别领域以及前沿科技产品中的应用最为广泛的AI人脸识别技术为例,常见的人脸识别其实是一个“扫描检测”加“结果判别”的过程,而这个“扫描检测”的过程中包括五官坐标定位、人脸属性识别、人脸特征提取等等,在“结果判别“中更涉及到人脸验证、人脸识别、活体验证等多个特性,它已经不是一个简单的算法,而是涉及到CPU、GPU、VPU、DLA 等多个运算单元,跨单元的运算很显然会造成消费体验的不佳,更别提到结果涉及的端运行或是云运行问题,所以开发与之相应的AI人工智能神经网络算法是趋势,而这点通过网络上流出的联发科P60人脸识别技术对比图也能窥其一二。前者虽然定位中端,但却拥有单独的AI人工智能单元,人脸识别速度比同期的骁龙845和骁龙710都更胜一筹,可见高效节能的AI独立单元,即ASIC专核专用是未来人工智能终端最基本的要求。       

     

当然ASIC专核专用的优势还远不如此,它还包括对温度的有效控制。例如目前的AI算法基本都支持对使用场景的预测,能协助系统有效开关硬件,同时满足效能和温控。例如当你打开电子书后,AI算法会参考你之前的阅读习惯都在1小时左右,那接下来的1个小时内系统可能就会关闭高性能的运算,使用小核心进行运作,保证续航的提升。      

    

所以从这一点看来,联发科自研的Corepilot 4.0多任务演算技术其实是走到了行业的前面,它时的处理器将能够集成智能任务分配系统、温度管理系统和用户体验监测系统于一身,预测手机用户的电量使用场景,按照某个时间点的任务的重要性及时进行优先级排序处理,从而更有效的控制设备功耗。

所以从AI人工智能和温度控制的角度出发,我们倒是很看好联发科P70芯片,性能方面就不再累赘,目前各大芯片的“实际使用性能”相差无几,而联发科使用的AI芯片+算法调度模式这两种软硬相辅的方式将会使得Helio P70将成为今年四季度或明年能效比最为看好的芯片组。       

     

联发科Helio P系列目前就锁定中端,主打AI人工智能。(图/网络)

总体来说,用户对于手机功能的消费需求让AI芯片朝着越来越丰富的方向发展,未来AI专用芯片无疑会是IC设计的另一大方向。目前联发科抢先布局了AI芯片,预计高通、海思后续也都会持续跟进,这场AI之战联发科抢占了先机,后续也让我们更加关注。

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