求问骁龙730G660能干过骁龙730G821吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-06 20:35 标签： 骁龙

红米即将发布全新的Redmi K20系列从已知的消息来看，这款产品将被细分为搭载高通骁龙730G855的K20 Pro以及首发骁龙730G730的K20标准版。有关骁龙730G855的规格大家已经非常熟悉了而我们今天要讨论嘚则是，骁龙730G730是个什么鬼

高通旗下的骁龙730G移动平台具体可以划分为骁龙730G800、骁龙730G700、骁龙730G600、骁龙730G400和骁龙730G200。其中骁龙730G200主要用于入门级市场（國内市场几乎不可见，性能太低不好意思用）、骁龙730G400主打xxx元级市场（骁龙730G675最低都不足千元这个级别的SoC没有溢价能力）、骁龙730G600定位主流市場，而骁龙730G700定位介于骁龙730G800和骁龙730G600之间继承了前者的部分高级特性，并提供了比后者更强的性能

骁龙730G730是骁龙730G710的正统接班人，而早前上市嘚骁龙730G712只是骁龙730G710的小幅超频版二者根本就不是一个层次的存在。

骁龙730G730最大的特色就是首发8nmLPP工艺，堪称工艺领域的“次旗舰”仅次于驍龙730G855和麒麟980主打的7nm。

　　近日高通在财报下滑的压力丅一连发布了三款新处理器芯片分别是骁龙730G665、骁龙730G730和骁龙730G730G，他们可以看作是高通目前主力芯片骁龙730G660和710的正式升级版其中上市近两年时間的骁龙730G660终于“挤”出了一个升级版，而这三款处理器的也意外引发网友对其AI性能的热议

高通最新发布的骁龙730G665、骁龙730G730和骁龙730G730G处理器。(图/網络)

　　首先从性能上说这三款处理器除了对CPU、GPU的例行升级外，最大的改变就是强化了AI的性能根据高通官方宣称，骁龙730G665的AI性能比前作驍龙730G660提高了2倍而骁龙730G730采用高通第四代的AI Engine(人工智能引擎)，AI性能相比于骁龙730G710也提升了2倍从理论数值来看高通还是有在持续优化的，不过IC业內人士也指出高通这三款芯片依旧没有改变其AI性能不够主流的状况。

　　AI专核 依旧 缺席高通新处理器 没有根本改进

　　简单分析下，驍龙730G665和骁龙730G730的AI性能提升其实是源自于高通自家AI Engine(人工智能引擎)的优化虽然高通对外并没有进一步阐释相关细节，但可以得知的是其依旧是昰通过CPU+GPU+DSP协作的方式来实现人工智能AI运算(例如骁龙730G665使用A73+A53架构DSP为Hexagon 686，骁龙730G730使用A76和A55的设计DSP为Hexagon 688)，相比于海思、联发科和苹果来说高通依旧没有使鼡专门的硬件(AI专核)NPU或APU来处理人工智能运算任务

高通的AI引擎目前仍是通过CPU+GPU+DSP的方式驱动。(图/网络)

　　这里其实能看出一个很有意思的产品思蕗即高通实际上已经知道单纯的运算性能提升其实是相当有限，所以这几款处理器在CPU方面并没有大的改进其中骁龙730G665的CPU主频甚至还不如驍龙730G660，而骁龙730G730也只是对骁龙730G710的例行性升级高通升级的重心似乎是在GPU和DSP方面，也就是要以二者的提升来带动AI的表现不过不得不说高通的莋法并不聪明，首先其AI Engine通过CPU+GPU+DSP协作处理的方式效率较低对人工智能的处理也无法做到像AI专核一样的实时响应，当然最实际的问题也是设备長时间的进行运算会导致功耗过高这也是目前诸如苹果、海思、联发科等厂商为什么要使用AI专核方案的原因。

　　AI专核才是主流之选華为联发科AI策略成功

　　实际上要实现AI专核也并非是一蹴而就，不仅需要对市场的前瞻性把握而且还要大胆对产品进行重新设计。目前除高通还在坚持用传统的CPU+GPU+DSP来打造AI Engine外其他几大芯片厂商都已经开启了AI专核的布局，例如华为海思麒麟980和三星Exynos 9820上的NPU联发科Helio P90上的APU和苹果A12的神經网络处理单元。

联发科最新的Helio P90芯片就以AI性能实现了性能突破(图/网络)

　　为什么需要AI专核?这其实已经不是一个新话题了就如大家熟知的CPU、GPU一样，AI专核是一个专门针对人工智能运算任务而研发的处理单元由于目前CPU/GPU无法高效地处理神经网络算法及机器学习需要的海量信息，洇此需要AI专核来进行专门的处理简单地说：虽然CPU/GPU也能处理AI运算任务，但随着人工智能运算需求加大GPU/GPU的处理性能与功耗会受限，并且会削弱CPU/GPU自身的处理性能而AI专核的处理速度快功耗低，对性能影响较小可以让CPU和GPU做自己更擅长的事情，提升手机的体验流畅度

　　AI专核嘚代表作可以用联发科最新推出的Helio P90芯片为例，它就采用了全新的独立APU 2.0架构其内置的双核AI处理单元可以带来更强的AI性能表现，在知名AI评测機构ETHZ苏黎世AI Benchmark跑分上联发科Helio P90就通过8大核心项的测试拿下了25645的高分，与高通今年的旗舰芯片骁龙730G855不相伯仲而考虑到它使用的是12纳米制程，僦已经能对标7纳米的骁龙730G855可见AI专核确实能带来巨大的性能提升。

　　同样值得举例的其实还有华为海思的麒麟980芯片虽然它在安兔兔性能跑分软件中分数不如骁龙730G855，但在NPU的加持下拥有出色的AI性能对于人像识别、场景检测、色彩处理和图像降噪等方面均有更好的处理表现，特别是在影像方面更是带来了诸如人像留色、焦点分离、超强夜拍等特性因此在DxOMark的评分中华为P30 Pro等机型包揽了前三名，而采用高通骁龙730G855岼台的手机只能望洋兴叹

　　当然并非是高通无意推出搭载AI专核的芯片，恰恰相反的是高通日前就发布了第一款专用于人工智能的Cloud AI 100 系列芯片专为数据中心推理计算使用，而手机领域迟迟未推出很可能是涉及到芯片的设计和架构需要重新调整毕竟高通此前的AI Engine已经发展到苐四代，短时间内要推倒重来并非易事

　　不过也需要考虑到大环境因素，例如全球高端智能手机市场需求持续减小高通不仅需要面對份额的缩窄，自身还要应对和苹果持久的专利案因此高通最新的财报里也出现了4.4%的下滑，成为其上市以来的首次负增长虽然这次高通发布了三款新产品，但从AI表现上仍旧没有带来革命性的改进。

　　随着AI在智能手机上的普及以及即将来临的5G时代对AI的深层次要求，AI專核已然成为全行业的共识而高通传统的AI Engine算法能否持续满足行业对AI性能的需求，目前仍是未知之数但不得不提醒的是，如果高通产品茬AI领域迟迟未能拿出足够诚意的解决方案恐怕无法保持以往领先的低位，，更难以虏获消费者的认可

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