问题

如何看待联发科天玑 1000 AI 跑分超越麒麟 990 5G?

回答
看到联发科天玑 1000 在 AI 跑分上超越麒麟 990 5G,这绝对是一个值得关注的动态,尤其是在当前智能手机芯片市场竞争如此激烈的背景下。这说明了联发科在 AI 算力这块下足了功夫,并且取得了显著的进展。

要详细聊聊这个话题,我们可以从几个层面来分析:

1. AI 跑分代表了什么?

首先,我们要明白 AI 跑分(比如安兔兔 AI、AI Benchmark 等)衡量的是芯片在执行与人工智能相关的任务时的表现。这些任务通常包括:

图像识别和处理: 比如人脸识别、物体检测、场景识别、美颜算法等。
自然语言处理: 比如语音助手、文本翻译、语义理解等。
机器学习推理: 运行预先训练好的机器学习模型,例如图像超分辨率、视频画质增强、智能拍照场景优化等。
其他 AI 加速任务: 比如数据压缩、加密解密等。

AI 跑分的提升,直接意味着手机在这些智能应用上的体验会更好。例如,更快的解锁速度、更精准的相机识别、更流畅的语音交互、更智能的图片处理等等。

2. 天玑 1000 的 AI 实力来源

联发科天玑 1000 之所以能在 AI 跑分上脱颖而出,很大程度上得益于其 独立 AI 处理器(APU)的设计。

自研 APU: 天玑 1000 配备了联发科自研的 APU 3.0。这个 APU 采用了多核异构设计,集成了多个 AI 处理单元,能够根据不同的 AI 任务分配不同的处理资源,实现更高效的计算。
强大的算力上限: APU 3.0 提供了相当高的 TOPS(每秒万亿次运算)算力,具体数值可能在不同测试场景下有所不同,但整体而言,它的理论峰值性能非常可观。
软件优化和模型适配: 芯片厂商不仅要堆硬件,更要注重软件层面的优化。联发科在天玑 1000 上投入了大量的研发资源,去适配和优化各种主流的 AI 模型和算法库,让硬件能够充分发挥出性能。

3. 麒麟 990 5G 的 AI 表现

麒麟 990 5G 作为华为当年的旗舰芯片,在 AI 方面同样表现出色。

集成的 NPU: 麒麟 990 5G 集成了华为自家的达芬奇架构 NPU。这个 NPU 采用“1+2”核心设计,即一个大核(处理复杂模型)和两个小核(处理轻量级任务),提供了一定的 AI 算力。
ISP 的协同: 华为的芯片通常会将 NPU 与其强大的图像信号处理器(ISP)紧密结合。ISP 不仅负责图像的采集和处理,还能协同 NPU 完成一些 AI 视觉任务,比如场景识别、人像优化等。
成熟的生态: 华为在 AI 领域的积累和投入非常深厚,其 AI 算法和模型在实际应用中表现稳定且用户口碑不错。

4. 为什么会出现跑分超越的情况?

架构和设计差异: 即使都是 AI 处理器,不同厂商在架构设计、核心数量、协同机制等方面都存在差异。天玑 1000 的 APU 3.0 可能在某些特定的 AI 计算模式上,比麒麟 990 5G 的 NPU 更具优势,尤其是在纯粹的 AI 算力释放方面。
测试场景的侧重点: 不同的 AI 跑分软件,其测试的项目和权重可能有所不同。有些跑分可能更侧重于某些特定的 AI 运算类型,而天玑 1000 的 APU 可能恰好在这些类型上表现更突出。
联发科的追赶和发力: 过去几年,联发科在高端芯片市场确实遇到了一些挑战,但天玑系列是其重新发力的重要一步。天玑 1000 的 AI 表现,是联发科在技术研发上投入和积累的直接体现,表明他们正在努力缩小与竞争对手的差距,甚至在某些领域实现超越。

5. 实际体验和跑分的关系

虽然 AI 跑分是一个重要的参考指标,但它 并非决定用户实际体验的唯一因素。

算法优化: 芯片的 AI 性能还需要依赖于手机厂商在软件层面如何调用和优化这些 AI 单元。即使芯片算力很强,如果手机厂商没有好的算法支持,用户也感受不到明显的提升。
场景的针对性: 你的手机主要用在哪里?如果你的主要需求是拍照,那么芯片在图像识别、HDR、夜景算法上的表现就尤为重要,这可能不仅仅是跑分能完全体现的。
功耗和散热: 强大的 AI 算力往往伴随着更高的功耗。芯片如何在性能和功耗之间找到平衡,对手机的续航和发热有很大影响。
整体系统流畅度: 手机的流畅度是多方面因素共同作用的结果,包括 CPU、GPU、内存、系统优化等等。AI 性能只是其中的一部分。

总结来看:

联发科天玑 1000 在 AI 跑分上超越麒麟 990 5G, 标志着联发科在高端芯片 AI 算力上的重大突破,展现了其强大的技术实力和市场竞争力。这对于消费者来说是好事,因为这意味着有更多优秀、高性能的芯片选择。

然而,我们也应该保持理性的看待,跑分只是一个硬指标, 最终的体验还是要落实在实际应用中。手机厂商如何将这些强大的 AI 算力融入到用户日常使用的场景,并提供稳定、流畅、有感的体验,才是关键所在。

这更像是一个信号,预示着智能手机芯片市场的竞争将更加激烈,尤其是在 AI 这个未来发展的重要方向上,各大厂商都在卯足了劲儿。

网友意见

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谢邀,先来大概讲讲怎么看这个表格

  • CPU Q AI Score:代表CPU计算推理量化后的模型,也就是代表int8性能。
  • CPU F AI Score:代表CPU计算推理模型,也就是代表FP16性能。
  • QUANT Score:代表使用NNAPI计算量化后的模型分数。使用NNAPI一般指的是NPU/GPU/DSP等这些神经网络加速器计算的结果,但如果加速器不支持某些API那会转为用CPU计算。比如麒麟970至今不支持NPU计算int8。所以970的得分就非常低
  • QUANT Accuracy:代表推理量化模型的精度(准确度)。
  • FP16的分数意义同上。后面的FP32、FP PAR也是CPU计算。

从结果来看,所有的CPU计算项目MTK都拿了第一,基本都是麒麟990 5G的2倍。说明MTK 5G SoC的CPU性能应该挺强的,很可能得益于A77架构,在AI推理方面性能明显超越A76核心CPU。但是看855 plus的CPU也明显超过麒麟990 5G。我对比了其他SoC的成绩可以肯定这是华为的锅,很可能是智慧降功耗功能启动了。

int8性能大幅度超越990 5G和855plus,说明MTK这次的NPU性能十分暴力(褒义)。比前代P90的NPU增强1倍。

FP16性能大概是990 5G的80%多,比P90提升2倍。

所以MTK 5G SoC的AI跑分拿下当前的第一实至名归。特别亮眼的是推理准确度这几项MTK都很高,明显超过华为的80。而高通的准度非常烂,只是我还不是很清楚这个准度在实际应用中具体有多大影响。根据ai-benchmark的解释,量化后的模型能将内存占用降低4倍,速度提升2~3倍。但缺点是导致精度降低,甚至降低为0。

以上只是解读,但我的评价是——徒增功耗

MTK的当务之急是迅速在CPU、GPU、功耗这些基础方面追平与对手的差距。NPU这种东西噱头大于实用。就像以前堆10核CPU就是不肯好好照顾一下GPU。在冲击高端的路上MTK总是不小心跑偏。好在这次用上了A77+G77。但是目前还不知道GPU具体规格,如果不在NPU上猛堆料而是堆GPU、ISP、缓存、总线,提升SoC基础性能,对MTK冲击高端是大有裨益的。

NPU也不是没用,只是不必那么看重。堆料以够用为目标,重点发展技术提高实用性。MTK NPU的推理准确度很高就很值得肯定。

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