麒麟970和麒麟810 麒麟970cpu( 三 ) _其他专栏

具体到拍照中， NPU 可以帮助手机更精准和快速地识别拍摄场景，让手机选择最合适的图像处理算法，在双摄背景虚化时，让手机对边缘虚化的处理更准确，还有最近很火的 AR 相机， NPU 可显著提高渲染的速度，降低功耗。
再比如说，有了 NPU 之后，手机可以将语音和语义识别的部分工作转移到手机本地，提高语音和语义识别的表现，提高手机中语音交互应用（比如语音输入法、智能语音助手）的体验。
值得一体的是，在发布会上，余承东还展示了「开放移动 AI 平台（Open Mobile AI Platform）」，为 app 开发者提供了包括开发者网站和社区支持、开发套件以及自家的 app 分发商店在内的「全套」服务，吸引开发者开发可以调用 NPU 性能的 app 。
不过这里有个问题，这一套方案只是针对搭载麒麟 970 的华为手机的，并不是一个开放的平台，这意味着开发者即使写出来能调用 NPU 来实现某些强大功能的 app ，也只能运行在仅有的几款华为手机上（短期内应该只有即将发布的 Mate 10 和 Mate 10 Pro）。
至于未来华为能吸引多少开发者来利用 NPU 开发支持自家 AI 平台的 app ，现在来看还是个未知数，但至少在接下来的几个月内，恐怕更多地需要依靠华为自己的软件工程师来开发相应的 app 。
当手机 SoC 遇到 AI
对于喜欢折腾手机的用户来说，手机 SoC 的性能可能永远都没有「过剩」的那一天，不过对于更多的「普通用户」来说，随着过去几年里 SoC 整体性能的不断提升，新款 SoC 在性能上带来的体验加成正在变得越来越小。在 5G 时代到来之前，在移动 VR 和 AR 应用取得突破之前，这种情况很可能会一直持续下去。
在麒麟 970 上，华为探索了另外一种思路：在传统的手机 SoC 上，额外增加一颗专门为 AI 相关运算定制的芯片（NPU），让手机本身具备 AI 能力，完成一些和 AI 相关的应用。
至于这颗 NPU 到底能有多大的意义，我们至少还需要等到 10 月 16 日发布 Mate 10 和 Mate 10 Pro 后才能作出判断，但可以确定的是，在 AI 席卷整个科技圈的浪潮中，麒麟 970 在 AI 上的探索只是一个开始。
今年 5 月， ARM 在发布新一代 CPU 架构 Cortex-A75 和 A55 时，重点强调了提高 AI 运算能力的 DynamIQ 设计。今年 7 月，高通开放了自家的神经处理引擎（Neural Processing Engine ， NPE）的 SDK ，帮助开发者使用骁龙 SoC 进行 AI 相关的运算。
或许到明年这个时候，当我们在讨论移动 SoC 的时候， AI 芯片就会像 CPU、GPU 那样，成为智能手机中一个「常规」的组成部分。 6月6日下午消息，华为今天在北京正式推出了最新的智能手机芯片麒麟kirin920 。该新品采用8核big.little架构，支持td-lte/lte fdd/td-scdma/wcdma/gsm共5种制式。
本次发布的麒麟920芯片采用8核big.little gts(global task scheduling)架构，将4个arm cortex-a15处理器和4个cortex-a7处理器结合在一起，采用28纳米hpm高性能移动工艺制程，满足高性能和低功耗的双重特性。同时，在kirin920还内置一个智能感知处理器i3 ，能以极低的功耗运行，持续采集来自加速计、陀螺仪、指南针和接近光等传感器的数据。
麒麟920整合了华为的lte advanced通信模块，全球率先支持lte cat6标准，并单片支持40mhz频谱带宽技术， fdd场景下数据传输速率峰值可达300mbps 。这颗soc芯片同时支持td-lte/lte fdd/td-scdma/wcdma/gsm五种制式，以及全球所有主流频段，可实现在全球100多个国家的无缝漫游。
麒麟920内置专业的音频处理器tensilica hifi3 ，支持超高清语音编解码；支持h.265、4k等高清超高清视频全解码；gpu方面则采用了arm mali-t628mp4 ，最大支持2560×1600分辨率的显示屏。

特别声明：本站内容均来自网友提供或互联网，仅供参考，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系，我们将在24小时内删除。