mate10ai芯片的作用（华为MATE10AI芯片有什么用）
麒麟970处理器，作为华为一代的移动AI芯片，其在性能上的表现究竟相当于骁龙的哪款处理器呢？这是许多消费者心中的疑问。随着人工智能的普及，AI手机已经成为科技行业的新风口。华为Mate 10所搭载的麒麟970芯片，正是华为在AI领域的重大突破。
智能手机作为移动互联网的终端设备，正在越来越多地融入人工智能技术。产业链上下游都在不断推出涉及AI的方案。华为和苹果等领先手机制造商更是将AI神经算法融入移动SoC芯片中，推出了全新的移动SoC新架构。麒麟970芯片内置了专门针对AI计算的NPU，被认为是业界首款商用的移动AI芯片。
麒麟970的性能表现，从架构参数上来看，其仍然采用八核心的Cortex-A73x4+ Cortex-A53x4的CPU组合，同时首发了ARM的Mali G72 MP12的GPU。而更为亮眼的是，麒麟970采用了台积电10nm制程工艺，使得芯片性能更加出色。
更为重要的是，麒麟970融合了AI的架构，华为称之为HiAI移动计算架构。在移动SoC上集成了NPU专用硬件处理单元，这颗NPU的AI运算能力高达FP16 1.92 TFLOP，性能远超其他竞品。这一强大的AI运算能力，使得手机在图像识别、语音交互、智能拍照等方面的能力得到大幅提升。
框架方面，麒麟970支持Caffe和TensorFlow等主流AI平台，使其能够更广泛地应用于图像识别处理、语音识别以及自然语言处理等方面。麒麟970在基带配置上也领先，支持目前全球LTE更高的通信规格LTE Cat.18下行/Cat.13上行，实现了业界更高的下载速率。
在性能测试方面，虽然目前针对AI神经计算的工具较少，但从实际应用来看，麒麟970在AI领域的表现已经相当出色。尤其是计算机视觉技术方面，麒麟970的人脸识别、条码/文字识别、AR应用等功能都表现出色。
麒麟970处理器凭借其强大的AI性能、出色的架构设计和领先的通信技术，已经具备了相当高的竞争力。而其内置NPU的引入更是让其成为AI手机领域的领先者。通过对华为Mate 10的麒麟970专项评测可以看出，麒麟970在AI领域的实力已经得到了充分的体现。在华为Mate 10的发布会上，我们看到了计算机视觉技术展现出的强大实力，其背后正是计算机视觉技术在驱动。现在，著名的平台PCMark已经推出了针对Android的AI性能测试项目计算机视觉。PCMark的计算机视觉测试涵盖了TensorFlow神经网络物体识别模型、ZXing条码/QR码识别处理库以及Tesseract光学字符识别库等多个方面。
麒麟970的HiAI架构是一种全新的移动平台架构，其独特之处在于能够直接调用NPU单元进行AI计算。这一特性使得应用能够直观地反映出麒麟970的AI性能。在华为HiAI API的开发说明文档中，我们了解到“常用的人工智能应用功能基础库，都可以在HiAI移动设备上高效运行”。这意味着绝大多数包含终端侧神经网络计算的应用在麒麟970的HiAI架构上都可以获得�***佟�
为了更深入地了解麒麟970的性能，我们进行了PCMark的“计算机视觉”专项测试，对比了华为Mate 10、三星Note 8以及OPPO R11s三款手机。测试结果显示，华为Mate 10在各项测试中均表现出色，尤其是在TensorFlow模型库识别和ZXing测试中，其识别速度和精度均远超其他两款手机。
最终的成绩更是令人眼前一亮，华为Mate 10以超高分4940领跑，而三星Note 8和OPPO R11s得分则远远落后。从完成速度上看，华为Mate 10同样表现出惊人的优势，每轮测试用时最短。
随着手机AI功能的普及，跨平台应用鲁大师也在其版中加入了“AI性能评测”项目。在鲁大师的测试中，华为Mate 10同样表现出色，以超高分236领先。与其他竞品相比，华为Mate 10的速度和得分均遥遥领先。
从这两个测试可以看出，麒麟970的HiAI架构在神经网络计算上拥有显著的性能优势。那么，麒麟970的HiAI架构对于AI算力的效能提升究竟有多大呢？官方表示，该架构能够以极低的功耗带来强大的AI算力。在实际测试中，我们也发现华为Mate 10在连续多轮测试中并未出现明显的发热现象，而其他竞品则出现了明显的温度升高。
华为Mate 10在AI性能上表现出色，其搭载的麒麟970芯片及其HiAI架构为手机带来了强大的AI计算能力。无论是在PCMark还是鲁大师的测试中，华为Mate 10都展现出了领先的优势，成为了市场上的佼佼者。麒麟970的HiAI架构能效优势验证之旅
为了深入挖掘麒麟970的HiAI架构在能效方面的优势，我们在开源社区找到了一款能在Android系统上运行的TensorFlow演示应用。尽管这个应用只包含了TensorFlow的一组基础图像识别模型库，但它足以让我们对比不同手机在神经网络算法运行时的功耗。
华为Mate 10、三星Note 8以及OPPO R11s这三款手机都被我们选作测试对象，并安装了这款TensorFlow演示应用。在识别常见静态物体以及动态车辆等场景时，这三款手机的速度差异并不显著，毕竟这只是一个基础的图像识别模型。随着时间的推移，三星Note 8和OPPO R11s的机身开始显著发热。通过CPU温度监控，我们发现三星Note 8的CPU温度接近70摄氏度，而与之形成鲜明对比的是，华为Mate 10的CPU温度始终保持在较为舒适的40摄氏度左右。
为了进一步对比这三款手机的耗电量，我们将它们调至离线飞行模式，亮度统一调至50%，并启动CPU监控程序。在播放同一集电视剧的过程中，手机上的TensorFlow演示应用不断进行神经计算。测试结果令人惊讶，搭载麒麟970的华为Mate 10在约45分钟的测试中仅掉电15%，而搭载骁龙835的三星Note 8和号称“省电神U”的骁龙660的OPPO R11s掉电幅度均达到了25%以上。这一结果再次证明了麒麟970的HiAI架构在能效上具有显著优势。
除了计算机视觉技术，我们还对麒麟970在AR性能方面的潜力进行了展望。考虑到谷歌ARCore平台的主要特性，我们有理由相信麒麟970的HiAI架构将在依赖于计算机视觉的AR计算场景中带来显著的�***傩ЧＤ壳暗腁ndroid AR生态相较于苹果ARKit仍显得较为薄弱，这在一定程度上限制了麒麟970在AR领域的全面展现。
回顾我们的测试，华为Mate 10搭载的麒麟970在AI算力上超越了苹果的A11 Bionic芯片，甚至在性能和效能上对传统架构的高通骁龙835芯片形成了“双碾压”。高通对于骁龙芯片的神经算力�***僖灿邢嘤Φ呐渲糜呕饕ü銱exagon DSP实现。骁龙835中引入的全新神经处理引擎软件框架对多种神经和模型框架提供了支持。
尽管骁龙835在AI引擎框架上进行了优化升级，但在我们的多轮测试中，包括TensorFlow等神经网络计算的效能仍被麒麟970的HiAI架构所超越。对于高通移动计算平台的AI性能，我们期待其发布的骁龙845能够带来更大的突破。据悉，骁龙845采用了高通第三代神经处理引擎，并加入了更多针对人工智能的支持和优化。随着技术的不断进步，未来的AI手机性能将更加出色。随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，全新的处理器指令集已经引起了业界的广泛关注。据ARM官方透露，采用DynamIQ技术的Cortex-A75处理器在优化应用后，人工智能性能相较于现有的Cortex-A73设备将提升50倍，而CPU与SoC上指定硬件之间的反应速度也将大幅提升，最多可达10倍。这一革新将深刻改变移动计算平台的游戏规则。
当前，移动计算领域的新一轮“核战”已在AI计算领域全面爆发。以骁龙845的CPU单元为例，其在AI算力上将迎来显著改进。这场竞赛的焦点之一是，骁龙845能否超越麒麟970的HiAI技术？尽管目前麒麟970在所有商用移动平台上表现出强大的AI算力，但我们同样期待着骁龙845机型的上市，期待其展现出的AI性能。预计搭载骁龙845的机型将于2018年2月之后陆续上市，届时我们将对其进行持续关注，并带来全面的AI性能评测。
那么，为什么AI算力变得越来越重要呢？这还要从神经网络计算的发展说起。神经网络的概念虽已提出数十年，但直到最近才因其算力、数据和算法的极大发展而真正崭露头角。在此之前，神经网络的应用受到诸多限制，如数据采集困难、效果不如传统算法等。自2006年以来，GPU为AI计算带来了显著的速度提升，随着大数据的爆发和行业应用的涌现，AI计算的优势愈发明显，完成了许多以前难以实现的计算任务。目前，AI的发展已达到了一个非常火热的阶段。
在服务器端，AI架构的商用已逐渐普及，如Nvidia的Tesla P100和谷歌的TPU等，都是专为AI算力设计的专有芯片。而提升手机终端的AI算力同样是大势所趋。麒麟970的HiAI架构在这方面意义重大。那么，HiAI架构具体能为华为手机带来哪些体验提升呢？
HiAI架构对手机终端的神经网络计算性能与效能都带来了极大优势。除了人脸识别之外，手机上的AI应用还包括以图搜图、语音识别等。尽管现阶段手机硬件的AI算力参差不齐，但手机端运行AI算法已成为大势所趋。华为对于手机端AI算力的应用主要体现在拍照场景的识别和算法优化上。搭载麒麟970的华为Mate 10系列能够迅速识别拍摄场景或物体，并调整参数策略，从而极大地改善拍照成像质量。
华为Mate 10的镜头规格处于行业顶级水准，特别是其双f/1.6的大光圈，是业界首款。借助麒麟970的全新自研双摄ISP，华为Mate 10从拍照处理的响应时间、对焦、运动检测到曝光策略等全流程进行了优化。最明显的感受是拍照速度极快，几乎感觉不到对焦的时间，取景、对焦、拍照到成像的体验令人惊叹。
这一切的背后是麒麟970的HiAI架构带来的强大场景识别新特性AI慧眼技术。经过上亿张照片的训练，华为Mate 10系列能够实时分析拍摄对象，智能识别包括蓝天、花朵、绿植等在内的13种场景和物体。在实际测试中，该识别系统的速度和准确度都令人印象深刻。例如，在快速切换不同场景照片时，华为Mate 10几乎感觉不到任何延迟就能识别出场景结果。对食物的识别更是准确无疑，无论食物种类还是国家都能快速识别。华为Mate 10是一款拥有智能拍摄功能的手机，它可以根据对象和场景的特点自动调整参数，帮助用户拍摄出更优质的照片。这种智能调整不同于简单的美颜优化，而是实现了与专业相机相似的手动调整过程。
在夜景拍摄方面，华为Mate 10展现出了惊人的实力。通过AI算法识别，它能够实时优化特定场景的复杂状况，抑制夜景中灯光亮部的过曝等问题。测试的夜景样张表现出色，达到了旗舰级别的高水准。与三星Note 8的对比中，华为Mate 10在亮部控制和动态范围上表现更出色。
除了拍摄能力的提升，麒麟970的AI算力也为华为Mate 10带来了高倍数码变焦的优化。虽然它支持2倍无损变焦，但在2倍以上的高倍变焦场景中，其表现仍然令人印象深刻。经过神经识图训练的华为Mate 10，在变焦过程中通过AI实时图像计算，对放大后的像素进行优化，将远处的细节拍得更为清晰。
在抓拍性能方面，麒麟970的AI�***倌芰σ卜⒒恿酥匾饔谩；狹ate 10能够识别动态场景，结合智能运动场景检测技术，对运动物体的状态进行预估，并设置更合适的曝光参数。这显著提升了抓拍能力，特别是在拍摄儿童奔跑和其他运动场景时，效果尤为突出。
值得一提的是，全球权威相机/镜头评测机构DxOMark对华为Mate 10 Pro进行了全方位的拍照能力评测。评测结果显示，华为Mate 10 Pro在拍摄综合得分上获得了97分的高分，其中静态拍照的单项得分更是高达100分。这一成绩证明了华为Mate 10 Pro在拍照方面的卓越表现。
华为Mate 10系列的拍照综合素质的提升令人惊艳。相比上代的徕卡双摄旗舰Mate 9系列和P10系列，它有了明显的进步，达到了目前手机顶级水准。其中，麒麟970带来的AI特性功不可没。
除了拍照功能，华为Mate 10在AI算力方面还应用于其他领域。例如，离线翻译体验得到了显著提升。通过AI算法和神经计算，机器可以进行学习和训练，实现接近真人翻译的语境。麒麟970的AI算力还支持手机的降噪功能，通过神经计算对大量噪音数据学习训练，有效抑制非稳态噪音，提升手机语音识别在恶劣环境下的识别率。
华为Mate 10是一款集拍照、翻译和降噪等多项功能于一身的智能手机。它的出色表现让人惊叹，并展示了AI技术在手机领域的广泛应用和巨大潜力。无论是拍摄美景、翻译语言还是应对恶劣环境，华为Mate 10都能带来出色的体验。针对华为Mate 10系列搭载的麒麟970芯片，其在人工智能方面的表现堪称亮眼。在日常使用场景中，如地铁、饭馆和行车中，通过微信语音、语音输入法等方式，华为Mate 10展现了更清晰的语音质量和更高的语音识别正确率。其内置的神经网络引擎，使得语音助手能离线使用许多本地化功能，更好地理解和习惯人类的语言习惯，从而为用户提供更为个性化的服务，如自动清理后台、自动调节屏幕亮度等。
除了出色的语音功能，麒麟970的HiAI架构也是一个亮点。这一架构在AI计算方面表现出色，无论是单纯的AI算力还是对于手机终端的应用场景，都显示了其显著的优势。华为Mate 10系列在AI的加持下，不仅在通信能力上有了显著提升，还成就了国产手机拍照素质的更高水准，这是国产手机行业的骄傲。
在通信能力方面，麒麟970内置的全新华为自主4.5G LTE Modem，使其支持LTE Cat.18下行和Cat.13上行，实现了双卡双VoLTE，走在业界前沿。这一芯片不仅在全球范围内实现了更高速率组合和更全的全球主流3G/4G频段，而且在信号极端差的地下停车场等地方，其信号表现也远超过其他手机。
麒麟970还针对高铁通信进行了优化。在我国大规模高铁网络中，麒麟970保证了在高速行驶中的用户能“打得出、接得通、不掉话”。这不仅展示了华为的技术实力，也是对行业巨头的一种压力和挑战。
麒麟970的HiAI架构在手机AI算力方面有着显著的优势，不仅能提升手机的智能化水平，还能提高通信能力。华为Mate 10系列作为搭载这一芯片的代表作，无论是用户体验还是技术表现，都让人眼前一亮。这不仅彰显了华为的技术实力，也为国产手机行业树立了新的标杆。对于消费者来说，麒麟970的出现，让他们对国产手机有了更高的期待。