用华为AI芯片麒麟970替换掉你的电脑intel芯片 会怎样?

在 IFA 2017 大会上,微软确认,搭载 ARM 处理器的 Windows 10 笔记本会在今年底之前上市,微软和OEM厂商们会按照原定计划在今年第四季度推出相关产品。纵使 Intel 方面是有 100 ?个不愿意,甚至不惜警告微软和高通,不让二者推出基于 ARM 处理器的 Windows 10 笔电产品。但从目前的情况来看,微软和高通并不在意 Intel 的警告,相关产品的进展非常顺利。

既然基于 ARM 架构的高通能运行 Windows 10 系统,那么最新发布的麒麟 970 也应该能运行(麒麟 970也是基于ARM架构)。日前,麒麟970 全球首款 AI 新芯片正式和大家亮相,那么零镜君也来大胆想象它对 PC 端带来的影响,对于信息处理方式会不会从过去的数据处理模式演进成知识处理模式而发生本质的变化呢?

AI 芯片的应用一定会改变 PC 端处理数据的格局:终端智能=云端智能+芯片智能

麒麟 970 集成了 NPU(Neural?network?Processing Unit)神经网络单元,官方宣称相较于四个Cortex-A73 核心,处理相同 AI 任务,新的异构计算架构拥有约 50 倍能效和 25 倍性能优势,图像识别速度可达到约 2000 张/分钟。那么麒麟 970 强调的 AI 芯片是否会改变 PC 端处理数据的格局呢?答案可以从苹果身上看出来。

2011 年推出 Siri 伊始,苹果的人工智能语音助手仅仅只是能实现简单的功能。随着时间的推移,Siri 拥有了数十亿用户的海量数据支持,拥有更多的功能。通过对算法的优化和对用户大数据的分析提炼,以及苹果庞大的云计算能力为支撑,Siri 对自然语言的感知处理能力得到了极大的提升,从而提高 Siri 对用户提出的问题的处理能力。

而对于 PC 端来说,微软操作系统庞大的用户群使得微软 Cortana 语音助手能够获得海量数据,麒麟 970通过软件算法优化提升本地芯片的处理能力,而引入了专用的人工智能数据处理神经网络单元NPU(Neural?network?Processing Unit)加速了这一进程。通过提升芯片自身的处理速度,最终提高用户对人工智能的感知。加持了 AI 人工智能芯片后,通过微软的云计算能力、优化算法和提炼分析用户大数据来实现终端智能。

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。正如当年 CPU 对复杂的图像运算力不从心,催生了 GPU 的出现,现在人类工作的复杂程度急需要更为智能和人性化的 PC 智能终端来解放,那么一款 AI 芯片运用在 PC 岂不是把问题给解决了?

AI 芯片将为 PC 端带来何种惊人的生产力?

AI 芯片在 PC 端的应用最直接的效果就是生产力的提升,例如:我们用 PS 处理图片,传统做法是打开 PS 程序,选择需要处理的图片,然后回想着各种快捷键对图片进行处理。而加载了 AI 芯片在 PC 上将会解放你的双手,就像你找了一个专业的 PS 处理高手,你只需要对微软 Cortana 语音助手说:把左边的颜色加深一点,把图片里的汽车换成飞机。整个工作流程下来,你只需要进行创造性的想象,对图片不满意的地方提出修改意见即可。

大家还记得去年火爆的俄罗斯修图应用 Prisma 吗?Prisma 使用了深度神经网络来获取著名绘画大师和主要流派的艺术风格,然后对用户的照片进行智能风格转化,一张普通的照片通过 Prisma 能变成具备令人惊叹艺术效果的作品。Prisma上述这些体验的不完美,其主要原因是深度神经网络的执行需要大量的计算,且这些计算都是在云端上完成的。

但用过 Prisma 的人都知道其实际体验并不是非常友好,尽管后来 Prisma 实现了本地计算,但其速度仍然比较缓慢,部分风格滤镜需要计算10秒以上才能完成图片转换,原因就是没有专用的硬件芯片从事这些繁重的计算,虽然通过大量优化显著降低了模型的复杂度,这样做的直接后果就是效果变差了,但对于终端的 CPU 来说负荷仍然很大。

然而我们客观地说,由于人工智能 AI 目前还处于初级阶段,虽然 NPU 单元能够更加高效地处理 AI 任务,但对于目前 PC 端使用麒麟 970 还解决不了太多的问题,但是在人工智能正在不断取得突破与进展的今天,麒麟 970 带给我们对未来 PC 端人工智能应用场景的憧憬才是小编写这篇文章的关键,而我想这也是大家所共同期待的!