AI手机到底强在哪？华为Mate 10之麒麟970芯片深度评测（6）

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到了骁龙835高通再次对神经处理引擎软件框架进行了全新升级，除了支持Caff、Coffe2，还包含了对Google TensorFlow等神经网络和模型框架的支持，以及对具有Hexagon向量扩展（HVX）特性的Hexagon DSP的增强。

但从我们进行的多轮的包括TensorFlow等神经网络计算的测试结果来看，即便是骁龙835芯片对AI引擎框架做了优化升级，还是被麒麟970的HiAI架构的AI算力从性能/效能双维度大幅度完秒。

所以高通移动计算平台的AI性能这下子得要看最新的骁龙845了，骁龙845也是刚发布不久，根据高通公布的信息显示，骁龙845仍然没有引入专有的神经网络计算单元，继续通过现有的CPU/GPU/DSP来加强对于人工智能的支持。

据悉，骁龙845此次则采用了高通第三代的骁龙神经处理引擎，增加了更多神经网络计算框架和数据类型的支持。此外，骁龙845其Kryo架构的ARM真身-Cortex-A75/55内核是基于ARM最新的DynamIQ技术，加入了针对人工智能的指令集和优化库，ARM V8.2版本的指令集将支持神经网络卷积运算，可以极大的提升人工智能和机器学习的效率。

据ARM官方信息显示，针对人工智能和机器学习的全新处理器指令集在采用DynamIQ技术的Cortex-A75处理器在优化应用后，可实现比基于现有的Cortex-A73的设备高50倍的人工智能性能，并最多可提升10倍CPU与SoC上指定硬件加速器之间的反应速度。

这意味着骁龙845的 CPU单元在AI算力上将会有明显改善，但骁龙845的这些提升是否能够强过麒麟970的HiAI呢?我们还是非常期待的这个PK结果的。可见移动计算平台的新一轮“核战”已经在AI计算领域爆发，测试下来目前麒麟970在所有商用的移动平台上，AI算力应该最强的，但我们也非常期待着高通阵营的骁龙845机型的尽快上市，届时可以一睹骁龙845带来的AI算力是否能够叫板麒麟970。不过预计搭载骁龙845的机型最快要到2018年2月以后才能上市，也欢迎大家持续关注我们，届时我们也将带来对骁龙845机型的AI性能评测。

为什么AI算力越来越重要？

这得从神经网络计算的发展说起，神经网络已经提出好几十年了，最近才火起来的一个重要原因就是算力、数据和算法的极大发展，其实早前神经网络各种受限，比如数据采集较繁琐，实现的效果并不比非深度学习算法好，比如SVM。直到2006年之后，通过GPU为AI计算加速带来了算力的明显改善，而且随着大数据的逐渐爆发，行业应用的密集出现，AI计算的优势越来越明显，AI完成了很多以前难以实现的计算任务，因而才真正发展起来，目前达到了一个非常火热的程度。