上周，高通宣布了骁龙845，该芯片可以或许将人工智能义务发送至最适合处置器的焦点体系。这三家公司的设计办法并没有太年夜的差别——终究归结为每种芯片向开辟者供给的拜访权限，和每种设置所消费的电量。
在我们评论辩论这个成绩之前，我们先来弄清晰一小我工智能芯片跟现有的cpu有如何的分歧。在业界，你会常常听到叫“异构盘算”的有关人工智能的术语。它指的是应用多种处置器的体系，而且每种处置器都有专门的功效，以取得更高的机能及节俭动力。这个术语其实不新颖，并且很多现有的芯片组都应用了它——例如这三款新产物在分歧水平上采取了这个概念。
曩昔三年来，智妙手机的cpu应用了ARM的big.LITTLE架构，它可以或许将绝对较慢的节能焦点与速度更快、能耗更低的焦点联合起来。我们的重要目的是让这款芯片尽量少占用电能，以取得更好的电池续航时光。首批采取这类架构的手机包含三星Galaxy S4，它只入了其公司自立临盆的Exynos5芯片，和华为的Mate8和声誉6。
本年的“人工智能芯片”让这一概念更进一步，它经由过程添加一个新的公用组件来履行机械进修义务，或许可使用其他低功耗内核来履行机械进修义务。例如，骁龙845可以应用它的数字旌旗灯号处置器（DSP）来处置须要年夜量反复盘算的长时光运转的义务，好比在一段长对话里经由过程剖析找到一个用户须要的热词。高通的产物治理总监加里布洛特曼告知Engadget，在另外一方面，像图象辨认如许的需求可以经由过程GPU更好地治理，布罗特曼专门担任为骁龙智能平台开辟人工智能和机械进修技巧。
与此同时，苹果的A11仿生学运用在其GPU上添加了一个神经引擎，以加快人脸辨认、动话脸色反应和一些第三方运用的应用。这意味着，当你在iPhoneX上启动这些过程时，A11会翻开神经引擎停止盘算来验证用户的身份，或许把你的脸部脸色倒入到“会措辞的便便”这款运用中。
在Kirin 970芯片中，NPU会处置一些义务，好比扫描和应用微软翻译来翻译图片里的文字。这是迄今为止独一针对这款芯片停止优化的第三方运用。华为表现，其“HiAI”异构盘算构造将其芯片组的年夜部门组件的机能最年夜化，是以它能够会将人工智能义务分派给更多，而不只仅是NPU。
抛开这些差别不说，这类新的架构意味着曩昔只能在云端处置机械进修盘算，如今可以在装备本体上更高效地运转。经由过程应用非CPU的部门来运转人工智能义务，用户的手机可以在统一时光处置更多的工作，如许你在期待运用为你翻译或例如寻觅宠物狗的图片时就不会碰到延迟的懊恼。
另外，在手机上运转这些法式不消将用户的应用数据发送到云端，这对用户隐私也有了更强的掩护，由于如许可以削减黑客获得数据的机遇。
这些人工智能芯片的另外一年夜优势是勤俭动力。由于有些任务是反复的，我们手电机池消费量须要针对这些反复的过程停止更公道地分派。GPU常常会接收更多的能量，所以假如取而代之的是更节能的DSP，而且它可以完成与GPU相似的后果，那末最好是选择后者。
须要明白的是，在决议履行某些义务时，芯片自己其实不决议应用哪一个焦点体系作为驱动。“在明天，开辟者们和oem厂商都想要运转人工智能芯片，”Brotman说。法式员可使用像Google的TensorFlow如许的支撑数据库（或许更确实地说是它的Lite挪动版本）来选择运转他们的模子的焦点。高通、华为和苹果都采取了TensorFlow Lite和Facebook的Caffe2等最受迎接的选项作为他们设计的支撑法式。高通也支撑新的开放神经收集交流（ONNX）体系，而苹果则经由过程其焦点的ML框架为更多机械进修形式添加了兼容性。
到今朝为止，这些芯片都没有在实际世界中带来显著的影响。芯片制作商们将会吹嘘他们本身的测试成果和基准，但这些测试成果直到人工智能法式成为我们平常生涯中主要的一部门之前都毫有意义。由于我们正处于让装备停止机械进修的成长晚期阶段，而且应用新硬件的开辟者少之又少。
不外如今很显著的是，竞争曾经开端了，竞争者们侧重研讨若何让机械进修相干的义务在用户装备上运转地更快、更省电。我们只须要期待一段时光，就可以看到从传统芯片到人工智能芯片的改变带给我们生涯上的赞助。
