TechCharge|竟然和AI跑分有关，AI计算中的FP16和INT8
端侧AI技术的不断发展 ， 智能手机的“智慧”也在不断增加 ， AI拍照、AI语音识别等玩法正在朝着多元化和实用性的方向高速发展 ， AI已成为智能手机的标配 。
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图：华为P40系列的全新精彩瞬间功能
为了给手机厂商及消费者提供科学判断AI性能方式 ， 很多AI研究机构、跑分软件都推出了AI跑分 ， 然而各平台完全不同的AI跑分结果难倒了吃瓜群众们 ， 为什么测试结果南辕北辙？到底谁更权威？今天我们从AI计算的两种常用数据格式FP16、INT8入手 ， 分析AI跑分和AI体验背后的玄机 。
AI计算中的两种数据格式——FP16和INT8
近期 ， 华为麒麟官方发布了有关FP16和INT8的科普介绍 ， 非常浅显易懂 。 总结来说 ， FP16和INT8同为端侧AI计算深度学习模型中的常用数据格式 ， 在不同的AI应用中具有独特优势 。
什么是FP16呢？在计算机语言中 ， FP32表示单精度浮点数 ， 相应的FP16就是半精度浮点数 。 与FP32相比 ， FP16的访
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相比INT8 ， FP16浮点计算在终端侧的体验优势非常明显 ， 尤其在需要更高精度图像处理的场景 ， 能够实现更高精度的“抠图” 。 如今 ， AI拍照、AI视频等已经成为人们记录生活的智慧助手 ， 高精度带来的高成像效果就显得尤为重要 。 比如在灯光熠熠的城市夜晚 ， 明暗差更高 ， 这种情况下如果使用INT8计算 ， 位宽不足会导致量化噪声 ， 让画面变“糊” 。 FP16则能够更好的发挥优势 ， 无论是高亮部分还是暗角部分都能呈现丰富的细节 。
华为手机能够长期占据权威摄影榜DXO榜单 ， 就与FP16有很大关系 。 基于FP16的华为AI-RAW图像处理算法 ， 麒麟9905G实现像素级处理 ， 让手机在细节增强、色彩、曝光、伪像等方面都呈现出了更出色的图像质量 。 另外FP16在AI拍照的新玩法上也有更多的探索价值 ， 比如华为最近推出的AI背景路人消除功能 ， 这一功能就需要更加精准的人像识别才能够实现 ， 此外AI人像留色、AI卡路里识别等也是基于FP16实现的 。
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【TechCharge|竟然和AI跑分有关，AI计算中的FP16和INT8】但值得注意的是 ， INT8和FP16之间并不是非此即彼的关系 。 INT8是一种定点计算方式 ， 代表整数运算 ， 一般是由浮点运算量化而来 。 在二进制中一个“0”或者“1”为一bit ， INT8则意味着用8bit来表示一个数字 。 因此 ， 虽然INT8比FP16精度低 ， 但是数据量小、能耗低 ， 计算速度相对更快 ， 更符合端侧运算的特点 。 因此 ， 客观来讲FP16与INT8没有完全的优劣之分 ， 只不过在不同的场景有不同的需求 。
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从芯构建差异化体验优势 ， 跑分只是顺带
2017年麒麟970首次在SoC中加入专门用于AI计算的单元NPU ， 引领端侧AI计算的开端 。 但只要多了解华为近些年的手机发展方向就能看出 ， 麒麟芯片的AI布局不仅早 ， 而且还非常准确 。
如今 ， 端侧AI发展至今已经有4年时间 ， 各大芯片厂商也都在AI计算力上有所跟进 。 但玩法最为丰富的还是麒麟 ， 比如今年小米和三星先后推出的“人像留色”功能 ， 早在搭载麒麟980的华为Mate20系列就已经支持了 。 今年最新的华为P40系列支持AI精彩瞬间、AI路人移除、AI动作捕捉、AI笑脸捕捉等玩法 ， 再次走在AI影像玩法的最前沿 ， 让其他厂商难以追赶 。 从细节处以小见大 ， 麒麟芯片不仅用自研达芬奇架构NPU实现了高居榜首的AI分数 ， 同时也始终将芯片能力与体验升级结合 ， 真正用AI让手机变得更智慧 ， 构建差异化竞争力 。
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