上周，高通宣布了驍龍845，該芯片可以或許將人工智能義務發送至最適合處置器的焦點體系。這三家公司的設計辦法并沒有太年夜的差別——終究歸結為每種芯片向開辟者供給的拜訪權限，和每種設置所消費的電量。
在我們評論辯論這個成績之前，我們先來弄清晰一小我工智能芯片跟現有的cpu有如何的分歧。在業界，你會常常聽到叫“異構盤算”的有關人工智能的術語。它指的是應用多種處置器的體系，而且每種處置器都有專門的功效，以取得更高的機能及節儉動力。這個術語其實不新穎，并且很多現有的芯片組都應用了它——例如這三款新產物在分歧水平上采取了這個概念。
曩昔三年來，智妙手機的cpu應用了ARM的big.LITTLE架構，它可以或許將絕對較慢的節能焦點與速度更快、能耗更低的焦點聯合起來。我們的重要目的是讓這款芯片盡量少占用電能，以取得更好的電池續航時光。首批采取這類架構的手機包含三星Galaxy S4，它只入了其公司自立臨盆的Exynos5芯片，和華為的Mate8和聲譽6。
本年的“人工智能芯片”讓這一概念更進一步，它經由過程添加一個新的公用組件來履行機械進修義務，或許可使用其他低功耗內核來履行機械進修義務。例如，驍龍845可以應用它的數字旌旗燈號處置器（DSP）來處置須要年夜量反復盤算的長時光運轉的義務，好比在一段長對話里經由過程剖析找到一個用戶須要的熱詞。高通的產物治理總監加里布洛特曼告知Engadget，在另外一方面，像圖象辨認如許的需求可以經由過程GPU更好地治理，布羅特曼專門擔任為驍龍智能平臺開辟人工智能和機械進修技巧。
與此同時，蘋果的A11仿生學運用在其GPU上添加了一個神經引擎，以加快人臉辨認、動話臉色反應和一些第三方運用的應用。這意味著，當你在iPhoneX上啟動這些過程時，A11會翻開神經引擎停止盤算來驗證用戶的身份，或許把你的臉部臉色倒入到“會措辭的便便”這款運用中。
在Kirin 970芯片中，NPU會處置一些義務，好比掃描和應用微軟翻譯來翻譯圖片里的文字。這是迄今為止獨一針對這款芯片停止優化的第三方運用。華為表現，其“HiAI”異構盤算構造將其芯片組的年夜部門組件的機能最年夜化，是以它能夠會將人工智能義務分派給更多，而不只僅是NPU。
拋開這些差別不說，這類新的架構意味著曩昔只能在云端處置機械進修盤算，如今可以在裝備本體上更高效地運轉。經由過程應用非CPU的部門來運轉人工智能義務，用戶的手機可以在統一時光處置更多的工作，如許你在期待運用為你翻譯或例如尋覓寵物狗的圖片時就不會碰到延遲的懊惱。
另外，在手機上運轉這些法式不消將用戶的應用數據發送到云端，這對用戶隱私也有了更強的掩護，由于如許可以削減黑客獲得數據的機遇。
這些人工智能芯片的另外一年夜優勢是勤儉動力。由于有些任務是反復的，我們手電機池消費量須要針對這些反復的過程停止更公道地分派。GPU常常會接收更多的能量，所以假如取而代之的是更節能的DSP，而且它可以完成與GPU相似的后果，那末最好是選擇后者。
須要明白的是，在決議履行某些義務時，芯片自己其實不決議應用哪一個焦點體系作為驅動。“在明天，開辟者們和oem廠商都想要運轉人工智能芯片，”Brotman說。法式員可使用像Google的TensorFlow如許的支撐數據庫（或許更確實地說是它的Lite挪動版本）來選擇運轉他們的模子的焦點。高通、華為和蘋果都采取了TensorFlow Lite和Facebook的Caffe2等最受迎接的選項作為他們設計的支撐法式。高通也支撐新的開放神經收集交流（ONNX）體系，而蘋果則經由過程其焦點的ML框架為更多機械進修形式添加了兼容性。
到今朝為止，這些芯片都沒有在實際世界中帶來顯著的影響。芯片制作商們將會吹噓他們本身的測試成果和基準，但這些測試成果直到人工智能法式成為我們平常生涯中主要的一部門之前都毫有意義。由于我們正處于讓裝備停止機械進修的成長晚期階段，而且應用新硬件的開辟者少之又少。
不外如今很顯著的是，競爭曾經開端了，競爭者們側重研討若何讓機械進修相干的義務在用戶裝備上運轉地更快、更省電。我們只須要期待一段時光，就可以看到從傳統芯片到人工智能芯片的改變帶給我們生涯上的贊助。
