深入浅出, 看懂华为Mate10的智慧大脑――麒麟970

在IFA 2017大会上，麒麟970和大家正式亮相，我们提出了一个新的理念：“A new brain in your mobile”， 把AI理念正式引入华为手机领域。人工智能正在不断取得突破与进展，人类也正处于智能终端向智慧终端演变的历史性时刻。而我们正在做一件事：造一个“大脑”，然后把它放进智慧终端里。

关于智慧终端

人工智能的引入将推动智能终端升级为智慧终端，使其对于信息的处理方式发生本质上的变化，从过去的数据处理模式演进成知识处理模式。就像是人类大脑处理知识一样，可以将脑中某个领域的知识在需要的时候瞬间爆发出来。

智慧终端不仅会响应用户的需求，更是能提供主动感知和主动服务的全新交互方式。从弱人工智能到强人工智能，随着技术不断演进，智慧终端会让用户“越来越省心”，从初级的辅助体验渐渐发展为有主动感知力、认知力，具备学习能力、推理和判断能力，乃至最终帮助人类获得高级智能支持的能力。从基础生理功能扩展到脑力扩展，具备人工智能的智慧终端会给用户一种自己的手机“会思考”的体验。

5年前我们已开始为AI着手准备

在2012年以前，我们就开始思考智慧终端该有一颗什么样的大脑，以及Ta会干些什么、学习什么、如何思考。为了创造“A new brain”，我们做了各种相关的科学研究和应用尝试。例如我们的“诺亚方舟实验室”做过的探索，以及我们在一些机型上的尝试。

诺亚方舟实验室成立于2012年。作为人工智能算法的研究、管理 AI 的技术合作、识别 AI 主要应用场景和需求管理等研究的前沿阵地，诺亚方舟实验室的创新产品和技术主要聚焦在数据挖掘、人机交互、智能系统以及大数据系统领域，主要致力于“从大数据到大智慧”，对未来5-10年的技术发展方向做前瞻性的研究。

诺亚方舟实验室和加州大学伯克利分校开展人工智能基础研究的战略合作，重点聚焦深度学习、强化学习、机器学习基础理论、自然语言处理、计算机视觉等人工智能热点课题的研究。

除了各种前瞻性的研究，我们也做了很多有益的尝试，并在多个技术领域取得了突破。自2016年起，诺亚方舟实验室的研究成果就已经逐步应用到华为的手机产品上——Mate 9、P10 所采用的人工智能，应用在传感器算法、计算机视觉、搜索引擎和语义理解等领域。例如Mate9应用了智能感知学习技术，能够跟踪趋势和行为模式，从而确保手机持续运行的快速和顺畅，避免出现像手机使用时间越长，反应越慢的情况；P10 & P10 Plus新增的Ultra Memory功能，结合智能感知和深度学习，实现了自动内存压缩和回收，以及自动碎片处理功能，极大提高了手机的响应速度，也缩短了应用启动时间。

我们眼中的AI战略

人工智能发展的现状是端侧AI运算能力的严重缺失已经成为阻碍人工智能应用落地的最大短板，这种不均衡发展就是我们要致力改变的。

Mobile AI=On-Device AI + Cloud AI，这就是我们眼中的AI战略。如同余老大在IFA大会上说的那样，AI是信息技术演进的必然，中国将成为人工智能技术创新与商业应用的高地，引领全球人工智能的发展。在这样的大背景下，我们正好拥有最好的合作伙伴，赶上了最好的时机，随着研究与尝试的深入，我们优先发展端侧智能的路线愈发明晰，让端侧智能运算部署能力迎头赶上，人工智能只有在端云结合、协同工作的环境下才可以健康发展。

未来我们希望通过“芯┒拴云协同”，结合用户使用场景，为用户带来最极致便捷的体验。云端智能的优势在于强大的运算能力，基于大数据给出大智慧，在策略性输出上有极大优势。而端侧具备了智能强大的感知能力之后，手机就会成为帮助用户思考的分身和伙伴。两者达成平衡与协调，才是未来终端发展的出路。大量实时、场景化、个性化的数据，在强劲持久的芯片处理能力支持下，让手机端具备的认知能力可以进一步提升，真正做到为用户提供个性化、直达服务。

人工智能时代的智慧终端，会在端侧更高效地完成用户行为的学习与分析，给用户提供更好的体验以及隐私保护。要实现这种强大的端侧智能，我们必须赋予手机新的大脑，让这个伙伴更高效地进行人工智能运算。

我们赋予这个大脑强悍的性能

要让这个新大脑运转如飞，基石就是打造可以更高效进行人工智能计算的移动计算平台。

麒麟970的开发团队在继承过去数代成果的基础上，加入了业界首个用于神经元计算的独立处理单元NPU（Neural Network Processing Unit），并且和CPU、GPU、DSP组成了HiAI 人工智能移动计算平台，把端侧AI的算力提升到了新高度，这不仅是技术进步，更是人工智能发展的大势所趋。

AI 技术的核心是对海量数据进行大量的处理，而当前以CPU/GPU 为核心的传统计算架构已经不能够适应AI 时代对计算性能的海量需求。在云端服务器方面，已经有人尝试制造专用的高性能AI处理器来解决这个矛盾，例如Google 的TPU，NVIDIA 的Volta等，都是专为提升AI运算能力提出的解决方案。但是在手机端，谁来做相应的工作，为端侧AI的运算能力做革命性地提升呢？显然我们应该做这个挑战者。

手机作为一个随身设备，与服务器相比，要在有限的空间里面临更大的挑战。手机芯片设计受到诸多方面的限制，要在1/100的体积内，兼顾供电、散热和能耗，这在业内至今还没有先例。可以很好实现人工智能端侧运算的手机SoC芯片既要不断追求最好的性能，同时对每一个能力的加入又都是必须用最高的性能密度和最好的能源效率的方式进行，这对芯片的设计提出了超高的要求。

在我们的开发团队使用了HiAI移动计算架构之后，麒麟970的AI性能密度大幅优于CPU和GPU。同样是四个Cortex-A73核心，在处理同样的AI应用任务时，新的异构计算架构拥有大约50倍能效和25倍性能优势，这意味着麒麟970芯片可以用更少的能耗更快地完成AI计算任务。例如在图像识别速度上，可达到约2000张/分钟，远高于业界同期水平。而麒麟970率先商用的Mali G72 MP12 GPU，与上一代相比，图形处理性能提升20%，能效提升50%，可以更长时间支持3D大型游戏的流畅运行。

（编辑：衡阳站长网）

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