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「CNMO」手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么CNMO2020-07-09 08:18:210阅( 三 )


另外 ， 需要补充的一点是 ， 高通在AI方面一直不同于其他厂商 ， 采取的是异构设计思路 ， 也就是利用多种不同引擎协同完成AI任务 ， 以在精度和功耗之间取得最佳平衡 。 比如骁龙865实现的是高性能、低功耗、连接、安全等特性结合在一起的全系统AI ， 包括CPU、GPU、Hexagon处理器、ISP、Qualcomm传感器中枢、安全处理单元、调制解调器 ， 甚至Quick Charge等等 。 我们刚刚一直在谈的INT8主要是基于其中Hexagon处理器的支持——包括INT8、INT16定点运算；而与此同时 ， 其GPU实现的AI计算则最主要是FP16、FP32浮点运算 。 从中 ， 我们就能看出 ， 为了实现其所说的“在精度和功耗之间取得最佳平衡”的结果 ， 高通对INT8和FP16等等的优化实现是有一个很精细化的分工的 。
三、AI跑分智能表现终端设备AI性能的一方面
AI跑分现阶段显然还无法做到像CPU、GPU跑分那样 ， 通过多个维度来进行测试 ， 并得出一个比较公认的分数供用户参考 。 显然 ， 各家AI跑分所使用的用于测试的算法模型以及方法都太过单一 ， 不太能够还原用户真实使用AI应用的场景 。 因此 ， 大部分的分数对于用户来说 ， 参考价值有限 。 以目前的测试情况 ， 不排除有厂商针对测试算法模型进行单独优化获取高分的可能 。
写在最后
笔者认为 ， 针对AI跑分这件事来说 ， 消费者还需要牢记那句经典广告语 ， “别看广告 ， 看疗效！”随着智能手机AI技术的应用逐渐丰富 ， 诸如AI魔法换天、AI美颜、AI瘦身、AI魔法分身、AI语音助手等越来越多的应用在智能手机端落地 。 目前的AI跑分 ， 最需要注意的是它们各自针对INT8定点与FP16浮点性能的权重差别 ， 因为二者的差别在上述三种常见的AI跑分评分体系中 ， 占据了极大的话语权 。
就目前消费者可以买到的智能手机产品来看 ， INT8在移动应用中是最为常见的 。 因此 ， 就目前的市场情况来看 ， INT8足以满足目前绝大多数主流消费者的使用需求 。 而FP16并不适合主流消费者 ， 并且更加耗电 。
落到产品端 ， 根据三家AI跑分的测试结果来看 ， 采用高通骁龙移动平台的智能终端 ， 在Qualcomm人工智能引擎AI Engine的加持下 ， 对INT8进行了很好的优化 ， 加之目前大部分安卓端调用AI运算的应用均采用了高通提供的SDK ， 软硬相结合的情况下 ， 使得基于高通骁龙移动平台打造的AI智能手机可将AI性能发挥到极致 ， 并且 ， 不会因此而牺牲续航 ， 这显然是用户愿意看到的！


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