AI手机到底强在哪？华为Mate 10之麒麟970芯片深度评测（2）

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麒麟970融合AI的架构是其最大亮点，华为称其为HiAI移动计算架构，首次在移动SoC上集成了NPU专用硬件处理单元，这颗NPU其AI运算能力高达FP16 1.92 TFLOP，该性能约为麒麟960处理器的三倍（麒麟960处理器约为0.6 TFLOPs FP16），高通的骁龙835同样指标在1以内。AI运算力可以大幅提升手机在图像识别、语音交互、智能拍照等方面的能力。

框架方面麒麟970支持Caffe和TensorFlow等主流AI平台，将应用到图像识别处理、语音识别以及自然语言处理等方面。

麒麟970凭借华为通信技术背书，在基带配置上再次领先，支持目前全球LTE最高的通信规格LTE Cat.18下行/Cat.13上行，实现了业界最高的1.2Gbps峰值下载速率。

麒麟970用台积电最新的10nm制程工艺，在约1平方厘米的面积上集成了55亿颗晶体管。

详细参数：

10nm  TSMC

55亿晶体管

八核心64位CPU (Cortex-A73 x4+ Cortex-A53x4)

十二核心 ARM Mali-G72  GPU

华为自主双核ISP

HDR10，4K@60fps解码，以及4K@30fp编码。

华为自主4.5G LTE Modem：LTE Cat.18(1.2Gpbs)/Cat.13；双VoLTE

NPU神经网络计算单元

i7协同处理器

AI性能测试：

说到手机的性能测试，一般都绕不开跑分。虽然跑分不能代表手机的全部体验，但跑分成绩能够直观地在一定程度内用数据来量化大部分体验上可能存在的差异，也是形成个体差别对比的方法。

AI的神经网络计算相比传统的CPU逻辑等运算来讲，是通过模拟生物的大脑神经元，人工神经网络由众多的神经元可调的连接权值连接而成，随时需要大规模并行处理、分布式信息存储、和自组织自学习等方面的计算要求。

对于手机平台来说，目前的各类跑分测试软件主要是针对CPU性能、GPU性能和存储等方面，衡量其神经网络计算能力的工具很少，毕竟AI算力才刚刚在手机上获得专属的硬件计算单元，是个非常新的指标。

AI的神经网络计算最常见的就是计算机视觉技术，所谓计算机视觉是利用输入装置如摄像头/传感器等代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能技术。简单来说的目的就是让机器学会通过视觉认识分析物体，人脸识别、条码/文字识别、AR应用就是一些常见的计算机视觉场景。华为Mate 10发布会上演示的强大的识图能力就是计算机视觉技术的应用场景。