應(yīng)用最廣泛的移動(dòng)芯片上，人們正在使用最先進(jìn)的 AI 技術(shù)。最近，高通再次利用 AI 實(shí)現(xiàn)了「突破性的 5G 效能」。

在巴塞羅那舉辦的 MWC 2022 國際通信展上，高通 CEO 安蒙（Cristiano Amon）發(fā)布了全球首款搭載 AI 計(jì)算核心的 5G 通信基帶驍龍 X70。

在顯卡、手機(jī) CPU 旁邊出現(xiàn) AI 計(jì)算單元之后，現(xiàn)在連通信基帶也要專門的 AI 芯片加持了 ，這不僅讓人要問：「有必要嗎？」

首款搭載 AI 核心的 5G 基帶

根據(jù)高通官方的表述，驍龍 X70 是高通第 5 代 5G 調(diào)制解調(diào)器和射頻系統(tǒng)，作為全球首款 5G AI 處理器，可以實(shí)現(xiàn)包括 10Gbps 5G 下載速度、3.5Gbps 上傳速度、更低時(shí)延、更強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋和能效。

為實(shí)現(xiàn)這樣的能力，作為一款 5G 基帶，驍龍 X70 也搭載了專門的 AI 處理單元，配合整套基于人工智能的優(yōu)化機(jī)制，算法控制的范圍涵蓋了從毫米波波束管理、天線調(diào)諧到網(wǎng)絡(luò)選擇、功耗等所有內(nèi)容。

驍龍 X70 上的 5G AI、低時(shí)延套件和四載波聚合技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)更大范圍的網(wǎng)絡(luò)覆蓋、信號(hào)質(zhì)量和低時(shí)延。其中，5G AI 套件專為低于 6 GHz 和毫米波 5G 鏈路的 AI 驅(qū)動(dòng)優(yōu)化而設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了 AI 輔助信號(hào)反饋、動(dòng)態(tài)優(yōu)化和 AI 輔助毫米波波束管理。

具體來說，在移動(dòng)通信系統(tǒng)中，終端（手機(jī)）需要實(shí)時(shí)探測信道狀態(tài)上報(bào)基站，基站則在下行調(diào)度時(shí)為終端選擇較合適的調(diào)制方式、更好的時(shí)頻資源。通過 AI 算法的加持，信道狀態(tài)的預(yù)測和反饋將更加精準(zhǔn)，基站也能實(shí)現(xiàn)更好的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，從而提升通信效率。

通過仿真數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，在突發(fā)數(shù)據(jù)流量情境中，AI 輔助信道狀態(tài)反饋和優(yōu)化能夠針對(duì)小區(qū)邊緣、中段和中央分別實(shí)現(xiàn) 20%、16% 和 24% 的下行吞吐量提升。典型數(shù)據(jù)流量情境中，AI 算法能讓手機(jī)在小區(qū)邊緣獲得的下行吞吐量增益達(dá)到 26%，中段下行吞吐量增益達(dá) 12%。

驍龍 X70 實(shí)現(xiàn)了全球首個(gè) AI 輔助毫米波波束管理，算法管理的波束可以智能化地對(duì)不確定的環(huán)境進(jìn)行預(yù)測，實(shí)現(xiàn)更好的網(wǎng)絡(luò)覆蓋與穩(wěn)定性。

實(shí)際應(yīng)用中，手機(jī)通常能接收到多種不同的網(wǎng)絡(luò)頻率。在多頻率和不同網(wǎng)絡(luò)制式的環(huán)境下，X70 上的 AI 還可以智能識(shí)別和檢測不同連接的狀態(tài)，減少卡頓，提高用戶體驗(yàn)。

最后還有 AI 輔助自適應(yīng)天線調(diào)諧，這項(xiàng)技術(shù)用來避免「死亡之握」，通過智能偵測握持終端的情況，手機(jī)可以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)諧天線。

在新技術(shù)加持之下，驍龍 X70 的能效提升了 60%。高通宣布，驍龍 X70 預(yù)計(jì)于 2022 年下半年開始向客戶出樣，商用移動(dòng)終端預(yù)計(jì)在 2022 年晚些時(shí)候面世。

手機(jī)芯片只是一小步

人們用 AI 為 5G 增強(qiáng)信號(hào)的嘗試已不是頭一次——在當(dāng)前驍龍 8 集成的驍龍 X65 上，機(jī)器學(xué)習(xí)算法就可以通過用戶握持和使用智能手機(jī)的方式動(dòng)態(tài)調(diào)整無線接收功率，幫助最大化信號(hào)強(qiáng)度。在手機(jī)上，我們經(jīng)?？梢钥吹阶钕冗M(jìn)的人工智能應(yīng)用。

最近一段時(shí)間，小米 12、OPPO Find X5、iQOO 9、榮耀 Magic 4…… 各家手機(jī)廠商的新旗艦機(jī)型都用上了最新一代高通驍龍 8 移動(dòng)平臺(tái)，AI 在其中低調(diào)的發(fā)揮著強(qiáng)大的作用。

這些新機(jī)不僅有更快的充電速度、更好的屏幕，還有不少新功能：如在錄音時(shí)自動(dòng)語音轉(zhuǎn)文字、排版區(qū)分說話人的 APP，實(shí)時(shí)為視頻增加翻譯字幕的翻譯機(jī)，注視亮屏，隔空手勢操作等功能也不再是新奇的概念。

還有更能體現(xiàn)手機(jī)智力的技術(shù)：在你看信息時(shí)，如果前攝像頭發(fā)現(xiàn)有別人也在盯著屏幕看，手機(jī)會(huì)自動(dòng)隱藏通知詳情，避免你的泄露隱私。

OPPO Find X5 Pro 上，ColorOS 12.1 的部分新功能

在日常使用處理器性能普遍過剩的情況下，各家手機(jī)廠正尋求利用 AI 能力提供更好體驗(yàn)，這些新功能的背后，驍龍 8 的 AI 算力功不可沒。

這枚芯片搭載的第 7 代 AI 引擎，將 GPU、Hexagon、CPU 的全部 AI 能力整合在一起，實(shí)現(xiàn)了性能翻四倍的表現(xiàn)。另外在第 3 代傳感器中樞中還有一個(gè)「always on」芯片模塊，可以用極低的功耗驅(qū)動(dòng)攝像頭 24 小時(shí)在線，實(shí)現(xiàn)二維碼識(shí)別、自動(dòng)喚醒等功能。

手機(jī)玩明白了，但高通的想法還遠(yuǎn)不止于此，在巴塞羅那展會(huì)上，CEO 安蒙對(duì)公司的「統(tǒng)一技術(shù)路線圖」進(jìn)行了分享。

「我們的思考從不限于特定的設(shè)備和技術(shù)，而是通過互聯(lián)的力量將多種不同能力推向終端，從機(jī)器學(xué)習(xí)圖形處理能力到語音識(shí)別能力，再到更高算力需求的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，」安蒙說道。「在智能云成熟之后，我們需要重新思考端側(cè)設(shè)備的智能，而新能力可以讓機(jī)器理解周圍環(huán)境，它們擁有很高的算力，能耗也很低?！?/span>

據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球云計(jì)算的年增長率約為 35%，幾乎所有設(shè)備都有連接云端的需求。

高通早在 2019 年便推出了自己的首款數(shù)據(jù)中心 AI 推理加速器 Cloud AI 100，目標(biāo)為工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域中的邊緣推理工作負(fù)載，這款芯片在部分任務(wù)中推理效率超過了英偉達(dá)同級(jí)產(chǎn)品。

從架構(gòu)上看，目前的旗艦手機(jī)芯片驍龍 8 已有端云互聯(lián)的新能力：它首發(fā)搭載的 ARM v9 指令集是近十年的最大一次更新，在安全性、AI 能力、可伸縮矢量擴(kuò)展和 DSP 等方面進(jìn)行了升級(jí)，更重要的是，ARM v9 為芯片實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算做了鋪墊。

為滿足人們不斷膨脹的算力需求，ARM v9 用上了全新 SVE2（可伸縮矢量擴(kuò)展）指令集，增強(qiáng)了 ARM 架構(gòu)在高性能計(jì)算、5G 網(wǎng)絡(luò)、虛擬現(xiàn)實(shí)、AI 和 DSP 等方面的性能。在手機(jī)、電腦、云服務(wù)器上的 ARM 芯片，以往雖然看起來都是同樣的架構(gòu)，但卻用著不同大小的寄存器。在 ARM v9 上，指令集首次得到了統(tǒng)一，開發(fā)者們的應(yīng)用可以一次編譯，在所有設(shè)備端運(yùn)行。

讓手機(jī)變成云超算？我們或許可以期待在驍龍 8 的手機(jī)上，未來會(huì)出現(xiàn)一些神奇的應(yīng)用。

基于 ARM 架構(gòu)，高通的 AI 算力目前已經(jīng)覆蓋家庭、工業(yè)、智慧城市物聯(lián)網(wǎng)，端側(cè)設(shè)備和自動(dòng)駕駛，包括 IoT 終端、手機(jī)、PC、XR、汽車等等，面向不同場景和終端有不同的算力，同時(shí)又互相融合。

不止于手機(jī)，高通的技術(shù)正面向不同應(yīng)用場景「擴(kuò)展 AI 性能」 ，先進(jìn)的通訊技術(shù)和更強(qiáng)的端側(cè)算力將重構(gòu)人工智能應(yīng)用的形態(tài)，在各類終端上，人工智能將無處不在。

高通的 AI 工程師：發(fā)表論文，著書立說

高通的 AI 技術(shù)宣傳可能并不像英偉達(dá)、谷歌那么高調(diào)，但卻實(shí)實(shí)在在地出現(xiàn)在我們手上，高通的研究者在學(xué)界也有很高的影響力。

近年來，高通 AI Lab 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文越來越多，被頂會(huì)收錄的研究，僅計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的就超過 20 篇。

這些技術(shù)被很快應(yīng)用到了實(shí)踐中，比如驍龍 8 的新能力，背景虛化 + 面部識(shí)別 + 姿態(tài)識(shí)別 + 手勢識(shí)別的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別，其中面部特征點(diǎn)多達(dá) 300 個(gè)：

該技術(shù)來自于計(jì)算機(jī)視覺頂會(huì) CVPR 2021 收錄的一篇論文《Skip-Convolutions for Efficient Video Processing》。

在這篇文章中，高通 AI Lab 提出了名為 Skip-Convolutions（跳躍卷積）的新卷積層，在圖像識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中替代所有常規(guī)卷積層后把視頻流任務(wù)的計(jì)算量降低了 3-4 倍，而沒有任何精度下降。

算法技術(shù)和芯片算力的提升，讓驍龍 8 在實(shí)時(shí)的視頻目標(biāo)檢測、圖像識(shí)別任務(wù)中，可以同時(shí)跑多個(gè) AI 模型，帶來復(fù)雜的效果。

前幾天 AI 圈內(nèi)有一個(gè)新聞，也多少透露了一點(diǎn)高通在 AI 領(lǐng)域的領(lǐng)先水準(zhǔn)。阿姆斯特丹自由大學(xué)助理教授、前高通 AI 研究中心研究員 Jakub Tomczak 在推特上公布了全新著作《深度生成模型》的進(jìn)展，目前這本書已經(jīng)正式出版。

Tomczak 在高通 AI 研究中心任研究員時(shí)，曾在視頻壓縮和機(jī)器學(xué)習(xí)貝葉斯優(yōu)化等方面發(fā)表過多項(xiàng)研究，被 CVPR、NeurIPS、ICCV 等頂尖學(xué)術(shù)會(huì)議收錄。這本書中，他通過結(jié)合概率模型和深度學(xué)習(xí)來處理構(gòu)建人工智能系統(tǒng)的問題。它超越了典型的預(yù)測模型，將監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合在一起。由此產(chǎn)生的范式稱為「深度生成模型」，它從生成視角感知周圍的世界。

阿姆斯特丹大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)研究主席、也是和高通有更深淵源的前高通技術(shù)副總裁 Max Welling 還為這本書寫下了序言。《深度生成模型》旨在吸引對(duì)該領(lǐng)域感興趣的學(xué)生、工程師和研究人員，還在 GitHub 上開放了相關(guān)內(nèi)容的代碼，引來機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)的歡迎。

有學(xué)術(shù)范的 AI 研究員，創(chuàng)造的新技術(shù)才可以改變世界。高通在 AI 領(lǐng)域的故事，還在不斷延伸。