高通大秀AI肌肉 采用10nm制程的骁龙710来了 (高通 dac)

雷锋网消息,2018年5月24日,高通在北京举行人工智能创新论坛,宣布推出基于10纳米制程打造的全新骁龙710移动平台。

采用10nm制程的骁龙710来了,高通大秀AI肌肉

骁龙710是全新骁龙700系列中的首款产品,定位次旗舰级别,提供了一些过去仅在顶级移动平台中所支持的技术与特性。其采用支持人工智能的高效架构而设计,集成多核人工智能引擎AI Engine,并具备神经网络处理能力。

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高端架构下放,主打AI性能

在大家最关心的基础性能方面,骁龙710的CPU部分为2+6的big.LITTLE大小核设计,大核心频率为2.2GHz,小核心为1.7GHz,内核架构为Kryo 360,和骁龙845一样属于第三代自主架构。

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据雷锋网了解到的消息,骁龙710 就是几个月前曾被人们寄予厚望的“神U”骁龙670,由于重点强化了AI性能,高通决定开辟全新的骁龙7系平台,并将骁龙670更名为骁龙710并作为7系的第一款产品。

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前代中高端产品骁龙660的CPU集群使用4+4设计,内核架构为第二代自主架构Kryo 260。4颗大核心虽然很给力,但是目前有许多应用程序对多核心的优化不到位,4核心并不能完全被利用。 全新骁龙710将核心集群优化为2+6设计,并换装效率更高的第三代自主架构Kryo 360, 在面对多核利用不好的程序时发挥更好的性能。

根据此前泄露的跑分成绩来看,骁龙710(670 相比骁龙660的单核性能提升了约15%,多核性能则基本持平,更贴近实际使用中的性能需求。

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而在GPU方面,此前骁龙660经常被中高端玩家称为“高U低显”,其使用的Adreno 512性能确实略显细弱。骁龙710着重提升了GPU性能,集成了全新Adreno 616,高通宣称GPU性能相比骁龙660提升了35%,提升幅度还是非常大的。

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除CPU和GPU的基础性能外,骁龙710在以下方面实现了显著的性能提升:

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高通产品管理副总裁Kedar Kondap表示:“骁龙710移动平台通过集成关键的AI功能和性能提升,旨在把我们客户的产品转变为极致的个人助手,提升关键的消费者日常体验,而无需牺牲电池续航。”

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骁龙710移动平台自即日起开始提供,搭载其的消费终端预计将在2018年第二季度面市。

成立Qualcomm AI Research

除了发布全新骁龙710移动平台之外,高通还在论坛上宣布成立Qualcomm AI Research,将公司范围内开展的全部前沿人工智能研究,进行跨各职能部门的协作式强化整合。

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Qualcomm AI Research目前正开展多样化的研究工作,涉及高能效人工智能、个性化和数据高效学习。这些基础研究已经帮助打造出多个面向智能手机、汽车和物联网的商用解决方案,并为终端侧智能拓展至更多全新行业奠定基础。

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Qualcomm Incorporated执行副总裁兼首席技术官Jim Thompson表示,高通正持续拓展人工智能边界,挖掘其巨大潜能。Qualcomm AI Research的目标是让终端侧人工智能无处不在,并将为此聚集业界优秀人才,打造人工智能软硬件平台路线图。

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与创通联达、网易有道、百度开展合作

此次论坛上,高通还宣布与创通联达、网易有道和百度三家公司开展合作,通过最新的终端侧人工智能商用技术,为开发者和制造商的生态系统提供支持。

创通联达TurboX AI开发套件

创通联达在论坛上宣布将推出一款AI开发套件——TurboX AI Developer Kit,由Qualcomm Technologies的多款平台支持,融合硬件与软件功能,旨在帮助开发者和制造商打造突破性的AI终端。

该开发套件计划包含支持诸多用例的参考AI应用和模型,如物体识别、缺陷检测、场景检测及宠物识别。它还将采用模组化设计,支持扩展AI和拍摄功能。

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Qualcomm Technologies推出的Qualcomm人工智能引擎AI Engine包含了Qualcomm神经处理SDK,其中包括的分析、优化和调试工具旨在让开发者和制造商将经过训练的深度学习网络接入到TurboX开发套件中。

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创通联达董事长耿增强表示,基于Qualcomm Technologies的创新,创通联达正处于一个有利位置,帮助加速终端侧AI的实现与普及,以助力生态系统构建令人兴奋的全新解决方案。创通联达期待与Qualcomm Technologies继续合作,帮助创新者获得最新的终端侧AI功能。

高通与网易有道正合作利用Qualcomm人工智能引擎AI Engine组件,加速有道实景AR翻译功能在部分骁龙移动平台上的实现,这也是该全新功能首次在Android平台实现应用。

用户只要打开有道翻译官,将智能手机摄像头对准需翻译的文字内容,即可实现中英日韩的实景AR翻译,无需进行拍照,也无需依赖网络或云端进行处理。

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不同于静态的拍照翻译,实景AR翻译的实现需要在终端移动的过程中完成识别,这对识别处理性能有更高的要求。借助AI Engine,有道实景AR翻译的识别速度实现了超过10倍的提升,同时将动态追踪的范围由原来的0.3—0.5cm提升至3cm,并减少运动过程中70%的无效识别,从而全面提升识别准确度。

网易有道首席科学家段亦涛表示,有道实景AR翻译是一套全新的基于视觉交互的翻译解决方案,融合了动态跟踪、OCR组段分析、神经网络翻译、AR渲染4种AI技术。得益于与Qualcomm Technologies的合作,有道通过AI Engine将实景AR翻译带给更多的Android用户,让他们几乎随时随地都可享受到便利、准确的翻译服务。

百度PaddlePaddle框架模型

百度宣布将与高通展开合作,利用骁龙平台的人工智能引擎AI Engine,通过ONNX(Open Neural Network Exchange)交换格式,推动实现百度PaddlePaddle开源深度学习框架模型在骁龙移动平台的转换与应用。

雷锋网 此前曾报道过,百度PaddlePaddle是百度在2013年自主研发的深度学习平台,支持百度内部各项业务。百度PaddlePaddle可提供深度学习框架以及各种简化调试,支持大规模训练的附加技术。2018年2月,百度表示计划全面支持Qualcomm人工智能引擎AI Engine及其生态系统。

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Qualcomm Technologies和百度致力于优化终端侧的神经网络,通过ONNX转换器以推动百度PaddlePaddle开源深度学习框架在骁龙终端上的部署。此番合作通过发挥双方长期在人工智能领域的专长,旨在在扩大AI产业生态系统的同时,帮助全球开发者和OEM厂商更轻松地在搭载骁龙移动平台的终端上开发并推出AI相关特性。

百度PaddlePaddle开源平台负责人王益表示,通过与Qualcomm Technologies的合作,可为终端侧人工智能应用的开发注入新活力。百度PaddlePaddle的易用性、本土性和快速的业务集成性,将为厂商提供更优质的框架支撑,助力开发者进行差异化开发。


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