在AI性能上，驍龍855秒殺麒麟980？未必是這樣！

前段時間的高通發(fā)布會上，有關(guān)驍龍855 AI性能達到友商競品兩倍的言論可謂是賺足了眼球。高通指出，驍龍855針對CPU、GPU、DSP都進行了AI計算優(yōu)化，結(jié)合第四代AI引擎可以實現(xiàn)每秒超過7萬億次運算（7 TOPs）的AI算力。

高通在發(fā)布會上指的“友商”，特意點名是安卓平臺另一款使用7nm工藝的處理器，目前三星最新的處理器Exynos 9820是基于8nm工藝打造，蘋果A12芯片雖然使用了7nm工藝，但平臺不同很難比較。言下之意，這里的“友商”很明顯就是指的華為的最新處理器麒麟980。

說到手機芯片的AI性能，麒麟980主要依靠獨立內(nèi)置的NPU來支撐，這顆NPU就是AI芯片創(chuàng)企寒武紀開發(fā)的1H處理器。而就在12月13日于清華大學舉辦的嵌入式人工智能大會上，寒武紀創(chuàng)始人兼CEO陳天石在演講中提到：“前段時間高通發(fā)布驍龍855時宣稱，其AI性能是友商競品的2倍，我不知道這是不是在指我們，如果是，我不認為1H的AI性能會落后于驍龍855?！标愄焓€表示，“在我們內(nèi)部測試中，1H的測試結(jié)果非常優(yōu)秀，測試峰值非常的高。如果高通有信心地話不妨公布測試結(jié)果，比一個高下。”

顯然，火藥味很濃。

難道，沒有搭載獨立的NPU內(nèi)核的驍龍855真的比搭載寒武紀1H處理器的麒麟980芯片在AI性能上強兩倍嗎？最近，這一話題在知乎上也得到了一些從業(yè)者的關(guān)注和討論。智能菌整理如下：

知乎作者麥克阿攝認為：從7萬億這個數(shù)字來看，驍龍855是橫掃蘋果的A12和華為麒麟980的（根據(jù)970的數(shù)據(jù)，算上980的增幅，可得麒麟980的算力為4.2TOPs）。

但從AIMark平臺上的跑分成績來看，高通855平臺獲得2.2萬分，和麒麟980的得分2.15萬分相差不大，這又是怎么一回事呢？

圖片來自知乎用戶“麥克阿”

原來，高通得出這個所謂的7 TOPS算力，是基于CPU+GPU+DSP這三部分的總計所得。但不管是華為還是蘋果，給出的AI算力數(shù)據(jù)都是來源于其單獨的NPU。

需要科普的是，CPU非常適合邏輯運算和整數(shù)運算，也可以進行浮點運算，但其效率低并且功耗高。隨著技術(shù)和應用的發(fā)展，單單CPU已經(jīng)難以滿足是來自圖形渲染的需求了，于是專門進行浮點運算的GPU應運而生，它大大提升了浮點運算的效率，降低了功耗。而AI主要是做卷積運算，需要超大量的浮點運算來支撐，但這里的浮點運算并不需要GPU提供那么高的精度，只需要更低精度的浮點運算就完全勝任，而這正是NPU所最擅長的領(lǐng)域。另外，高通的發(fā)布會中也特別強調(diào)了DSP的設計，但這畢竟也不是什么新概念。從硬件角度來說，可能有所提升，但也絕不具備NPU在AI計算上的專業(yè)和高效率。

知乎用戶養(yǎng)貓的哈士奇認為：衡量AI性能沒有統(tǒng)一的標準，有很多都指標，有的跑卷積、有的跑池化、有的跑浮點、還有跑挖礦的，這里的指標最重要的應該是卷積。

本著“大膽假設，小心求證”的思路，拜托一位搞AI研發(fā)的朋友跑了一下卷積運算。測試機型是搭載驍龍845的小米MIX 2S和搭載A12芯片的iPhone XS。如果按照高通的說法，驍龍855的AI性能是845的三倍。

結(jié)果顯示，在基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡實測的場景下，搭載驍龍845的小米MIX 2S測試數(shù)據(jù)為10.39，而搭載蘋果A12芯片的iPhone XS測試數(shù)據(jù)為72.64，測試數(shù)據(jù)越高代表AI性能越強。如果驍龍855的AI性能是845的三倍，那么測試數(shù)據(jù)應該是31.17，這一數(shù)字遠低于A12的72.64，但是蘋果A12芯片對外公布的AI算力只有5 TOPS。是不是很奇怪？

圖片來自知乎用戶“養(yǎng)貓的哈士奇”

那么，高通驍龍855所公布的7 TOPS是怎么得來的？

驍龍855公布的AI性能是通過CPU+GPU+DSP的方式來實現(xiàn)的，如果是這樣這個數(shù)字基本沒意義。因為在移動端能耗比是非常重要的指標，更何況CPU、GPU、DSP還有其它任務不能全力投入AI運算，高通驍龍855的在AI運算上的能耗比太低了。

以上知乎作者都認為，高通宣稱的驍龍855可以達到7 TOPS 算力完全是用來吹牛逼的。

但從另外一個角度看，不管是華為麒麟980還是高通驍龍855，以現(xiàn)有的應用來看，其AI性能都是大量過剩的。因為手機中所謂的AI只是一個執(zhí)行加速器，并不會用來進行訓練，現(xiàn)在的性能根本用不完，很多廠家在這方面都制造了足夠的噱頭。