联发科AI专核获认同和仿效，高通AIE终于要换成NPU
近日有媒体曝光了高通骁龙735处理器芯片的详细产品参数，除了为跑分而采用1+1+6的三丛集核心架构外，还加入了独立的NPU，这也是目前在苹果、联发科和华为主力处理器上采用的AI专核设计，NPU的加入是否意味着高通承认现有的AI Engine（人工智能引擎）方案并不成功呢？
被曝光的高通骁龙735处理器芯片参数资料 （图 / 网络）
高通为何坚持使用AI Engine方案？
目前在手机设备上的AI运算主要有两种方案：高通主推的AI Engine方案，以及苹果、联发科和华为的独立AI专核方案。
高通在最新的骁龙855上采用的第四代AI Engine方案，即依靠CPU、GPU和DSP等来兼职处理AI任务需求，这种做法的好处是降低研发难度和成本，但由于CPU、GPU和DSP有自己的运算特性，对AI任务的处理并非他们的强项，因此处理的效果并不好。
高通骁龙710处理器上的AI Engine方案 （图 / 网络）
AI人工智能的运算需要深度学习能力，通过后台预先从大量训练数据中总结出的规律为人工智能提供判定的依据。而CPU主要负责大型运算，无法支撑起大规模的并行运算，GPU则要处理各种的应用图像需求。如果强行通过算法将CPU和GPU用于人工智能的运算处理，不仅会造成运算效率降低，同时也导致发热功耗的增加。
GPU和CPU擅长于不同类型的运算 （图 / 网络）
AI Engine遭遇性能瓶颈，高通无奈放弃
高通的AI Engine方案仅可以满足少量和相对简单的AI运算需求，但随着智能手机对AI功能应用日益增多，AI Engine的运算能力瓶颈和功耗问题变得尤为严峻，于是独立AI专核成为了必然的选择。
AI专核的优势是深度学习的运行速度快、功耗低，能够与CPU、GPU等协调分工处理各自擅长的运算任务，提升效率降低功耗。既然AI专核如此好，那为何高通之前并没有采用呢？这很可能是因为AI专核的功能对比单一、研发周期长、投入大并且还会增加单颗芯片的生产成本，对于高通这样关注利润率的厂商来说，AI专核自然不会是其首选。而目前搭载独立AI专核的芯片有苹果A12、联发科Helio P90和华为麒麟980，他们在AI方面均有出色的表现。
独立的AI专核已然成为行业主流 （图 / 网络）
目前AI-Benchmark是最权威的AI运算能力“跑分”测试，它通过从图像分类、人脸识别、图像超分辨率以及图像增强、分割以及去模糊在内的九大测试全方位地评估芯片的AI能力，关键这是由苏黎世联邦理工学院（ETH）开发的测试，能避免商业因素对测试结果的干扰。而像采用了独立多核APU 2.0（AI专核）的联发科Helio P90在AI-Benchmark的测试成绩就可以轻松比肩采用AI Engine的高通骁龙855，可见AI专核的强大。
Helio P90在AI-Benchmark的测试成绩位列第一 （图 / 网络）
得益于多核APU 2.0带来的强大AI运算性能，让Helio P90支持更多和更复杂的AI应用，例如真AI相机、3D实时人体姿态识别、AI视频编码、照片实时美化、场景检测、AR功能等功能，这些都为厂商研发出AI功能体验更出色的手机产品提供硬件支持。
联发科P90芯片的3D实时人体姿态追踪功能展示 （图 / 网络）
从曝光的骁龙735上可以看出高通终于放弃坚持使用多年的AI Engine方案即CPU+GPU+DSP处理AI，而跟进苹果联发科上的独立AI专核设计。虽然目前在产品技术上，骁龙735的NPU还只是单核版本，不利于AI多任务的快速处理，但这次高通总算在AI方面拉近了与苹果、联发科和华为等行业领先水平的差距。
有了AI专核的加持，这次曝光的高通骁龙735还是让人挺期待的。只是让目前主推AI功能的骁龙730以及骁龙855有点尴尬，这次的骁龙735曝光得有点早，可能会影响现有产品的销售，尤其是对于刚刚发布的骁龙730处理器来说，可能不到一年时间就要被高通淘汰了。