去年阿尔法狗打败李世石，成功引爆了市场对于人工智能的普遍关注。而今年可以说时人工智能爆发式增长的一年，特别是集成人工智能内核的麒麟970以及苹果A11的发布之后，高通进一步在骁龙处理器上加码人工智能的也是必然。不过，此次发布的骁龙845并没有专门加入专用的人工智能核心。而是继续通过现有的CPU/GPU/DSP来加强对于人工智能的支持。
对此，高通高级副总裁兼移动业务总经理Alex Katouzian表示：“据我说知，华为的产品是获得的第三方授权，与高通实际下的功夫不同。高通从骁龙820就开始AI方面的研究，到骁龙845已经是的第三代了，而且AI计算效能是前一代的三倍。”同时，他表示，“高通没有独立的神经网络引擎单元，而是更弹性的机器学习架构，在通用平台内做内核优化，分布在CPU、GPU、DSP等每个单元上，从而可以针对不同移动终端提供弹性调用各个处理单元。”
确实，早在骁龙820的时候，高通就已经加入了与人工智能相关的骁龙神经处理引擎。在今年年初的骁龙835国内的发布会上，高通就表示，对骁龙神经处理引擎软件框架进行了全新升级，除了支持caff、coffe2，还包含了对Google TensorFlow等神经网络和模型框架的支持，以及对具有Hexagon向量扩展（HVX）特性的Hexagon DSP的增强。增强了包括了对定制神经网络层的支持，以及对骁龙异构核心的功耗与性能的优化。
▲骁龙835的神经处理引擎
而骁龙845此次则采用了高通第三代的骁龙神经处理引擎，除了已支持的Google TensorFlow和Facebook Caffe / Caffe2框架之外，现在还支持Tensorflow Lite和新的ONNX，可帮助开发者轻松使用他们所选择的框架，包括Caffe2、CNTK和MxNet等。此外，骁龙845还支持Google Android NN API，还加入了对于FP32、FP16以及INT8数据类型的支持，能够更加高效的进行人工智能运算。
此次骁龙845的Cortex-A75/55都是基于ARM最新的DynamIQ技术，非常适合人工智能和机器学习，不仅可以更加自由的进行大核的配置和调配，而且ARM还还加入了针对人工智能的指令集和优化库，ARM V8.2版本的指令集将支持神经网路卷积运算，可以极大的提升人工智能和机器学习的效率。
据ARM透露，针对人工智能和机器学习的全新处理器指令集在采用DynamIQ技术的Cortex-A75处理器在优化应用后，可实现比基于现有的Cortex-A73的设备高50倍的人工智能性能，并最多可提升10倍CPU与SoC上指定硬件加速器之间的反应速度。
此次，高通也表示，骁龙845的Kryo架构CPU架构支持FP32以及INT8。而Adreno GPU则支持FP32以及FP16，这也使得骁龙845的CPU和GPU都能够很好的进行人工智能运算。
不过，实际上，高通骁龙的人工智能运算主要是由其DSP来负责的，可以将高通的Hexagon DSP看作是人工智能内核，而目前市面上不少的人工智能处理就是基于DSP的。
根据高通此前公布的数据显示，在进行DNN运算时，同样的一个算法在其GPU上跑的速度要比CPU快4倍，如果在DSP上则要比CPU快8倍。在能效方面，GPU运算要比CPU节省8倍，DSP则可节省25倍。显然，相比CPU和GPU来说，DSP更适合做人工智能运算。
此次，骁龙845的DSP则由原来的骁龙835的Hexagon 682升级为了Hexagon 685，不仅延续了对于TensorFlow、HVX的支持，也加入了对低精度的INT8的支持。
显然，性能更强大的Hexagon 685 DSP，再加上ARM的DynamIQ技术以及高通自己的GPU，也给骁龙845的人工智能性能带来了大幅的提升。
高通表示，骁龙845的人工智能计算效能已经达到了骁龙835的3倍。
作者：芯智讯-浪客剑
