吴紫彤最近鲁大师公布了2020年第一季度的手机AI芯片排行榜，其中高通骁龙865以112309的得分排名第一，苹果A13排名第二，得分为59050；华为麒麟990排名第三，得分为58014。

　　同时，排名前十的AI芯片中，有六款高通的骁龙移动平台，除了骁龙865之外，还有骁龙855/855+、骁龙765G、骁龙845和骁龙670AIE。

　　以手机为中心的智能硬件产业在这些年的发展量变过程中，一个重要的前进方向一定是“越来越智能”，这个智能不仅仅是能帮你在拍照的时候变个脸，或者通话的时候变个声，亦或是对和语音助手说“明天晚上提醒我看的直播”然后它照做，而是真正能“变成你肚子里的蛔虫”，随时都能知道你想要干什么，然后提供相关的服务。

　　想要实现这个“理想”，不仅需要软件算法层面的创新，更基础的，还需要硬件上的支持，这里的硬件，主要就是指AI芯片。

　　从上面AI芯片的榜单中，我们能够看到目前主流的移动端芯片制造商都在大力加码AI芯片的布局，而这其中，高通的骁龙移动平台在AI方面的表现可以说很抢眼，那么这背后又有哪些值得你去的知识点呢？

　　如果仅用上文鲁大师手机AI芯片排行的一纸榜单来介绍骁龙移动平台在AI方面的表现，或许有些苍白。这里不妨通过市售骁龙865手机的两个AI用例来进行说明。

　　我们知道，高通骁龙移动平台的AI要由AI Engine人工智能引擎提供支持，到骁龙865就是第五代AI Engine。而在这第五代AI Engine的加持下，骁龙865手机能够实现过去无法想象的AI功能特性。

　　例如有一个比较实用的，就是AI的实时翻译，这在vivo NEX 3S手机上有着重要应用。在这款手机自带的《翻译机》App中，通过“对话”功能，就可以实现对语言的实时翻译。

　　可以看到，vivo NEX 3S的确可以将一段英语的朗读内容实时地翻译成中文，翻译的结果也能够让人满意，尽管难免有局部不准确的地方，但至少可以让人看懂这段语音讲了什么内容。

　　我们知道，实时翻译对于智能手机来说不是一件简单的任务，它需要模拟人脑的思维方式，实时处理接受到的语音信息，并将之翻译为文本或语音，对神经网络运算的运算量、速度都有极为严苛的要求，需要极为强大的算力支撑。

　　另一个用例是游戏的实时插帧。这个用例我们用今年3月推出的努比亚红魔5G手机来演示。这款手机在第五代AI Engine的加持下，做出了Touch Choreographer游戏插帧技术，支持不少游戏的实时插帧。在测试时，选择了《巅峰战舰》这款游戏。

　　实测在进行游戏时，红魔5G手机运行《巅峰战舰》的平均帧率可以达到141.5fps，帧率波动大约9帧左右，毕竟是插帧效果，帧率波动大一些可以理解，由于本身已经是如此高的帧率，这种波动在游玩过程中是丝毫察觉不到的。

　　帧率对游戏体验的重要性不言而喻，而通过高通骁龙移动平台的AI Engine，可以实现游戏中实时插帧，无疑可以大大提升游戏体验。

　　上面这两个用例存在一些共性，这些共性恰恰能够体现骁龙移动平台AI Engine的特性和优势。

　　首先，这两个用例都需要CPU、GPU等手机处理器的核心运算部件的参与才能实现，其次，这两个用例都需要强大的AI算力的支撑，还有就是，这些AI用例的实现都是在终端上进行的。

　　对于移动终端上的AI应用来说，因为手机自身的计算能力、电量和存储空间的限制，想要满足这些需求，对处理器的AI性能就有着很高的要求。而高通骁龙的AI Engine正好以满足移动终端的AI需求为基础进行设计的。

　　此前已经为大家做过很多详细介绍，骁龙AI Engine人工智能引擎，就是利用异构并行计算的解决方案，调用采用CPU、GPU，以及独家的面向AI处理的硬件核心Hexagon处理器，合理利用三大硬件核心各自的运算优势和特性，在底层AI框架（Caffe等）以及系统、软件（SDK等）的调配下，来进行AI运算。这就充分运用了移动设备各个运算核心的性能。

　　在第五代AI Engine中，高通更是集成了运算核心，包括CPU、GPU、Hexagon处理器、ISP、ualcomm传感器中枢（Sensing Hub）、安全处理单元、调制解调器，甚至uick Charge等等，这些核心共同为AI运算提供支持，特别是其中主要运算核心性能的提升，驱动AI Engine整体算力大幅上涨。其中，骁龙865的Adreno? 650 GPU改善了浮点运算和AI性能，TOPS提升了2倍，Hexagon 698处理器通过全新张量加速器将TOPS提升4倍，Kryo? 585 CPU的性能相比上代提升了25%，能效提升25%。

　　在这些因素的驱动下，骁龙865移动平台的第五代AI Engine的AI性能相比上一代提升了2倍多，具体到体运算力上，可以达到15 TOPS，也就是每秒15万亿次运算的水平。

　　除了性能的提升，第五代AI Engine还对每个内核进行大幅优化和提升，更重视整体芯片架构面向AI计算的高效率和灵活性。

　　以Hexagon 698处理器为例，它采用了可执行多维度的数据架构，包括零阶张量（标量）、一阶张量（向量）、二阶张量（矩阵），以及更高阶张量。

　　因为在终端侧运行的一些神经网络，有适合在标量处理器上运行的，也有适合整个在向量处理器上进行的，还有的则需要通过张量处理器来处理。高通AI Engine的异构架构，则可以根据不同需求，灵活调度处理核心，对于移动终端而言功耗更低、效率更高。

　　5G，将引领我们进入一个新的时代，一个万物互联的时代，5G时代就像一张大网，将电视机、汽车、冰箱、洗衣机、空调、音箱、甚至电表水表等等海量设备，无数终端，都网罗在内。这些海量终端彼此通信连接，就需要进行AI运算。那么这时候就不得不考虑一个问题了：这些AI运算是放在云端进行，还是在终端进行？

　　终端侧AI，就是针对这个问题产生的，顾名思义，它的意思就是数据的采集、计算、决策都在前端设备本地进行。

　　我们的答案是，终端侧更符合5G万物互联时代的发展大势。因为如果是在云端进行AI运算，要考虑到，目前全球已有数十亿的联网终端，未来只会越来越多，海量终端彼此互连并感知周围环境。产生的海量数据全部传给云端进行处理和管理，不容易，也不现实，更影响体验。

　　而相较于云端AI，终端侧AI拥有更好的隐私性、更高的可靠性和更低的时延，同时高效利用网络带宽。

　　当然，把AI运算放在终端，不等于解决了一切问题。以智能手机为例，AI运算本身需要反复、高强度的运算环境，智能手机的计算能力、电池、存储空间等方面都可能是个问题，所以终端侧AI首先要解决的问题就是怎样在消耗资源最少的情况下，实现性能或是结果的最优化。

　　这也是高通在AI Engine中引入Hexagon 张量加速器的原因，因为Hexagon支持的是8位和16位的定点运算，而定点运算有助于模型更快的运行，同时能耗也更低。这对于无法高效进行浮点运算的移动终端和嵌入式应用尤其重要。Hexagon 张量处理器的加入，可以大大提高AI Engine的整体运算效率，降低功耗。

　　同时，移动端很多AI用例都是并行用例，在处理这些用例的时候，往往有大量数据进入到终端，处理这些海量数据，一定会对手机的性能资源、功耗造成不小压力。

　　针对这个问题，高通在AI Engine中开发了一项全新的专用技术，叫做深度学习带宽压缩。这项技术能够对这些海量数据进行高达50%的压缩，从而将需要进入到芯片处理的数据压缩一半，以节省电能、降低功耗。这是一项完全无损的压缩技术，也就是说所有数据的精度不会有任何损失。在处理一些对AI性能要求极高的用例时，LPDDR5内存可以释放更大带宽，同时传输数据。

　　通过这些技术，高通提升了AI Engine不断提升在终端侧进行AI运算的效率，功耗也不断降低，这为未来移动端更深入、更全面的AI用例夯实了基础。可以想象，未来将出现的状态：集中式的云端AI在大数据训练以及支持时延不敏感的内容和存储中发挥着重要作用，而AI的具体执行却会越来越多的在无线边缘的海量终端上，两者相辅相成，互为补充。

　　从这一角度来说，高通AI Engine无疑是终端侧AI的重要推动者，驱动未来由各个智能终端构建的智慧化场景。

　　通过上面的介绍，我们可以总结出高通骁龙移动平台的AI Engine人工智能引擎能够有出色的AI表现的关键，首先是整合CPU、GPU、DSP、ISP、传感器中枢等各个硬件的异构并行计算的架构在AI运算方面天然契合的优势，换句话说就是系统级硬件设计的优势；其次，是高通AI Engine采用了灵活的架构设计，能够满足不同的AI用例的需求；第三，就是在终端侧层面提高AI运算能效的努力，对高能效AI运算有着深刻的理解。

　　由此，AI Engine被打造成运算速度更快，运算精度更高、功耗更低、支持的用例的AI运算平台，对于当前移动终端AI应用体验的提升，以及未来全场景智慧化服务的构建，都大有裨益。