實(shí)力不靠吹 驍龍8為AI做的實(shí)力實(shí)事這些幕后實(shí)事鮮為人知

發(fā)布時(shí)間：2021-12-22 17:57:46來(lái)源：逗游作者：逗游網(wǎng)

阿里三國(guó)三國(guó)角色經(jīng)典

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“拍照優(yōu)化、語(yǔ)音助手以外，不靠手機(jī)AI還有什么?吹驍”

今年全新一代驍龍8移動(dòng)平臺(tái)發(fā)布時(shí)，高通再次翻譯翻譯了，幕后什么叫腦洞大開(kāi)——

讓手機(jī)學(xué)會(huì)“聽(tīng)診”，人知通過(guò)識(shí)別出用戶可能存在的實(shí)力實(shí)事疾病，比如抑郁癥、不靠哮喘;

讓手機(jī)實(shí)現(xiàn)“防偷窺”，吹驍通過(guò)識(shí)別陌生用戶的幕后視線，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)鎖屏;

讓手機(jī)游戲搞定超分辨率，人知將以往PC端才有能力運(yùn)行的實(shí)力實(shí)事畫質(zhì)，搬到手機(jī)上體驗(yàn)……

更重要的不靠是，這些AI功能，吹驍驍龍8有能力**同時(shí)運(yùn)行**!

高通聲稱，幕后驍龍8搭載的人知第7代AI引擎，性能相比上一代最高提升了**4倍**。

這意味著我們玩手機(jī)的時(shí)候，同時(shí)“多開(kāi)”幾個(gè)AI應(yīng)用也沒(méi)問(wèn)題。更重要的是，它不僅僅是簡(jiǎn)單的AI性能提升，更能給用戶帶來(lái)流暢的應(yīng)用體驗(yàn)感。

在硬件制程升級(jí)如此艱難的今天，高通是如何在第7代AI引擎的性能和應(yīng)用上“翻”出這么多新花樣的?

我們翻了翻高通發(fā)表的一些研究論文和技術(shù)文檔，從中找到了一些“蛛絲馬跡”：

在高通發(fā)布的AIMET開(kāi)源工具文檔里，就有提到關(guān)于“如何壓縮AI超分辨率模型”的信息;

在與“防偷窺”相關(guān)的一篇技術(shù)博客中，介紹了如何在隱私保護(hù)的前提下使用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)……

而這些文檔、技術(shù)博客背后的頂會(huì)論文，全都來(lái)自一家機(jī)構(gòu)——高通AI研究院。

可以說(shuō)，高通把不少研究院發(fā)表的AI論文，“藏”在了第7代AI引擎里。

頂會(huì)論文“藏身”手機(jī)AI

先來(lái)看看第7代AI引擎在**拍照算法**上的提升。

針對(duì)智能識(shí)別這個(gè)點(diǎn)，高通今年將面部特征識(shí)別點(diǎn)增加到了300個(gè)，能夠捕捉到更為細(xì)微的表情變化。

但同時(shí)，高通又將人臉檢測(cè)的速度提升了**300%**。這是怎么做到的?

在一篇高通發(fā)表在CVPR上的研究中，我們發(fā)現(xiàn)了答案。

在這篇文章中，高通提出了名為Skip-Convolutions(跳躍卷積)的新型卷積層，它能將前后兩幀圖像相減，并只對(duì)變化部分進(jìn)行卷積。

沒(méi)錯(cuò)，就像人的眼睛一樣，更容易注意到“動(dòng)起來(lái)的部分”。

這使得驍龍8在做目標(biāo)檢測(cè)、圖像識(shí)別等實(shí)時(shí)檢測(cè)視頻流的算法時(shí)，能更專注于目標(biāo)物體本身，同時(shí)將多余的算力用于提升精度。

可能你會(huì)問(wèn)，這樣細(xì)節(jié)的人臉識(shí)別對(duì)于拍照有什么用?

更進(jìn)一步來(lái)說(shuō)，這次高通與徠卡一起推出了Leica Leitz濾鏡，用的是基于AI的智能引擎，其中就包括了人臉檢測(cè)等算法，使得用戶能更不經(jīng)思考智能地拍出更具藝術(shù)風(fēng)格的照片。

不止人臉檢測(cè)，高通在智能拍攝上所具備的功能，還包括超分辨率、多幀降噪、局部運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償……

然而，在高分辨率拍攝中的視頻流通常是實(shí)時(shí)的，AI引擎究竟如何智能處理這么大體量的數(shù)據(jù)?

同樣是一篇CVPR論文，高通提出了一個(gè)由多個(gè)級(jí)聯(lián)分類器組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以隨著視頻幀的復(fù)雜度，來(lái)改變模型所用的神經(jīng)元數(shù)量，自行控制計(jì)算量。

面對(duì)智能視頻處理這種“量大復(fù)雜”的流程，AI現(xiàn)在也能hold住了。

智能拍照以外，高通的語(yǔ)音技術(shù)這次也是一個(gè)亮點(diǎn)。

像開(kāi)頭提到的，第7代AI引擎支持用手機(jī)加速分析用戶聲音模式，以確定哮喘、抑郁癥等健康狀況的風(fēng)險(xiǎn)。

那么，它究竟是如何準(zhǔn)確分辨出用戶聲音，而且又不涉及收錄數(shù)據(jù)的?

具體來(lái)說(shuō)，高通提出了一種手機(jī)端的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法，既能使用手機(jī)用戶語(yǔ)音訓(xùn)練模型，同時(shí)保證語(yǔ)音數(shù)據(jù)隱私不被泄露。

像這樣的AI功能，有不少還能在高通AI研究院發(fā)表的論文中找到。

同樣也能尋到蛛絲馬跡的，是開(kāi)頭提及的AI提升手機(jī)性能的理論支撐。這就不得不提到一個(gè)問(wèn)題：

**同時(shí)運(yùn)行這么多AI模型，高通究竟是怎么提升硬件的處理性能的?

**

這里就不得不提到高通近幾年的一個(gè)重點(diǎn)研究方向**“量化”**了。

從高通最新公布的技術(shù)路線圖來(lái)看，模型量化一直是AI研究院這幾年鉆研的核心技術(shù)之一，目的就是給AI模型做個(gè)“瘦身”。

由于電量、算力、內(nèi)存和散熱能力受限，手機(jī)使用的AI模型和PC上的AI模型有很大不同。

在PC上，GPU動(dòng)輒上百瓦功率，AI模型的計(jì)算可以使用16或32位浮點(diǎn)數(shù)(FP16、FP32)。而手機(jī)SoC只有幾瓦功率，也難存儲(chǔ)大體積AI模型。

這時(shí)候就需要將FP32模型縮小成8位整數(shù)(INT8)乃至4位整數(shù)(INT4)，同時(shí)確保模型精度不能有太大損失。

以AI摳圖模型為例，我們以電腦處理器的算力，通常能實(shí)現(xiàn)十分精準(zhǔn)的AI摳圖，但相比之下，如果要用手機(jī)實(shí)現(xiàn)“差不多效果”的AI摳圖，就得用到模型量化的方法。

為了讓更多AI模型搭載到手機(jī)上，高通做了不少量化研究，發(fā)表在頂會(huì)上的論文就包括**免數(shù)據(jù)量化**DFQ、**四舍五入機(jī)制**AdaRound**，以及聯(lián)合量化和修剪技術(shù)**貝葉斯位**Bayesian Bits等。

其中，DFQ是一種無(wú)數(shù)據(jù)量化技術(shù)，可以減少訓(xùn)練AI任務(wù)的時(shí)間，提高量化精度性能，在手機(jī)上最常見(jiàn)的視覺(jué)AI模型MobileNet上，DFQ達(dá)到了超越其他所有方法的最佳性能：

AdaRound則可以將復(fù)雜的Resnet18和Resnet50網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重量化為4位，大大減少了模型的存儲(chǔ)空間，同時(shí)只損失不到1%的準(zhǔn)確度：

貝葉斯位作為一種新的量化操作，不僅可以將位寬度翻倍，還能在每個(gè)新位寬度上量化全精度值和之前四舍五入值之間的殘余誤差，做到在準(zhǔn)確性和效率之間提供更好的權(quán)衡。

這些技術(shù)不僅讓更多AI模型能以**更低的功耗**在手機(jī)上運(yùn)行，像原本只能在電腦上運(yùn)行的游戲AI超分辨率*(類似DLSS)*，現(xiàn)在實(shí)現(xiàn)能在驍龍8上運(yùn)行的效果;

甚至其中一些AI模型，還能“同時(shí)運(yùn)行”，例如其中的姿態(tài)檢測(cè)和人臉識(shí)別：

事實(shí)上，論文還只是其中的第一步。

要想快速將AI能力落地到更多應(yīng)用上，同樣還需要對(duì)應(yīng)的更多平臺(tái)和開(kāi)源工具。

將更多AI能力釋放到應(yīng)用上

對(duì)此，高通保持一個(gè)開(kāi)放的心態(tài)。

這些論文中高效搭建AI應(yīng)用的方法和模型，高通AI研究院通過(guò)合作、開(kāi)源等方法，將它們分享給了更多開(kāi)發(fā)者社區(qū)和合作伙伴，我們也因此能在驍龍8上體驗(yàn)到更多有意思的功能和應(yīng)用。

**一方面，高通與谷歌合作，將快速開(kāi)發(fā)更多AI應(yīng)用的能力分享給了開(kāi)發(fā)者。

**

高通在驍龍8上搭載了谷歌的Vertex AI NAS服務(wù)，還是每月更新的那種，意味著開(kāi)發(fā)者在第7代AI引擎上開(kāi)發(fā)的AI應(yīng)用，其模型性能也能快速更新。

采用NAS，開(kāi)發(fā)者就能自動(dòng)用AI生成合適的模型，包括高通發(fā)表在頂會(huì)上的智能拍照算法、語(yǔ)音翻譯、超分辨率……都能包含在AI的“篩選范圍”中，自動(dòng)為開(kāi)發(fā)者匹配最好的模型。

這里用上了高通的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和插幀等算法。而類似于這些的AI技術(shù)，開(kāi)發(fā)者們也都能通過(guò)NAS實(shí)現(xiàn)，還能讓它更好地適配驍龍8，不會(huì)出現(xiàn)“調(diào)教不力”的問(wèn)題。

想象一下，你將來(lái)用搭載驍龍8的手機(jī)打游戲時(shí)，會(huì)感覺(jué)畫面更流暢了，但是并不會(huì)因此掉更多的電(指增加功耗)：

同時(shí)，關(guān)于AI模型的維護(hù)也變得更簡(jiǎn)單。據(jù)谷歌表示，與其他平臺(tái)相比，Vertex AI NAS訓(xùn)練模型所需的代碼行數(shù)能減少近80%。

**另一方面，高通也已經(jīng)將自己這些年研究量化積累的工具進(jìn)行了開(kāi)源。

**

去年，高通就開(kāi)源了一個(gè)名為AIMET*(AI Model Efficiency Toolkit)*的模型“提效”工具。

其中包含如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝、奇異值分解(SVD)等大量壓縮和量化算法，有不少都是高通AI研究院發(fā)表的頂會(huì)論文成果。開(kāi)發(fā)者用上AIMET工具后，就能直接用這些算法來(lái)提效自己的AI模型，讓它更流暢地在手機(jī)上運(yùn)行。

高通的量化能力也不止開(kāi)源給普通開(kāi)發(fā)者，同樣能讓頭部AI企業(yè)的更多AI應(yīng)用在驍龍8上實(shí)現(xiàn)。

在新驍龍8上，他們與NLP領(lǐng)域知名公司Hugging Face進(jìn)行合作，讓手機(jī)上的智能助手可以幫用戶分析通知并推薦哪些可優(yōu)先處理，讓用戶對(duì)最重要的通知一目了然。

在高通AI引擎上運(yùn)行它們的情緒分析模型時(shí)，能做到比普通CPU速度快30倍。

正是技術(shù)研究的沉淀和技術(shù)上保持的開(kāi)放態(tài)度，才有了高通不斷刷新手機(jī)業(yè)界的各種AI“新腦洞”：

從之前的視頻智能“消除”、智能會(huì)議靜音，到今年的防窺屏、手機(jī)超分辨率……

還有更多的論文、平臺(tái)和開(kāi)源工具實(shí)現(xiàn)的AI應(yīng)用，也都被搭載在這次的AI引擎中。

而一直隱藏在這些研究背后的高通AI研究院，也隨著第7代AI引擎的亮相而再次浮出水面。

高通AI的“軟硬兼?zhèn)洹?/p>

大多數(shù)時(shí)候，我們對(duì)于高通AI的印象，似乎還停留在AI引擎的“硬件性能”上。

畢竟從2007年啟動(dòng)首個(gè)AI項(xiàng)目以來(lái)，高通一直在硬件性能上針對(duì)AI模型提升處理能力。

然而，高通在AI算法上的研究，同樣也“早有籌謀”。

2018年，高通成立AI研究院，負(fù)責(zé)人是在AI領(lǐng)域久負(fù)盛名的理論學(xué)者M(jìn)ax Welling，而他正是深度學(xué)習(xí)之父Hinton的學(xué)生。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，高通自成立AI研究院以來(lái)，已有數(shù)十篇論文發(fā)表在NeurIPS、ICLR、CVPR等AI頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上。

其中，至少有4篇模型壓縮論文已在手機(jī)AI端落地實(shí)現(xiàn)，還有許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、隱私計(jì)算相關(guān)論文。

上述的第7代AI引擎，可以說(shuō)只是高通近幾年在AI算法研究成果上的一個(gè)縮影。

通過(guò)高通AI的研究成果，高通還成功將AI模型拓展到了諸多最前沿技術(shù)應(yīng)用的場(chǎng)景上。

在自動(dòng)駕駛上，高通推出了驍龍汽車數(shù)字平臺(tái)，“包攬”了從芯片到AI算法的一條龍解決方案，目前已同25家以上的車企達(dá)成合作，使用他們方案的網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)量已經(jīng)達(dá)到2億輛。

其中，寶馬的下一代輔助駕駛系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，就將采用高通的自動(dòng)駕駛方案。

在XR上，高通發(fā)布Snapdragon Spaces XR了開(kāi)發(fā)平臺(tái)，用于開(kāi)發(fā)頭戴式AR眼鏡等設(shè)備和應(yīng)用。

通過(guò)和Wanna Kicks合作，驍龍8還將第7代AI引擎的能力帶到了AR試穿APP上。

在無(wú)人機(jī)上，高通今年發(fā)布了Flight RB5 5G平臺(tái)，其中有不少如360°避障、無(wú)人機(jī)攝影防抖等功能，都能通過(guò)平臺(tái)搭載的AI模型實(shí)現(xiàn)。其中首架抵達(dá)火星的無(wú)人機(jī)“機(jī)智號(hào)”，搭載的就是高通提供的處理器和相關(guān)技術(shù)。

回過(guò)頭看，不難發(fā)現(xiàn)這次高通在AI性能上不再?gòu)?qiáng)調(diào)硬件算力(TOPS)的提升，而是將軟硬件作為一體，得出AI性能4倍提升的數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步強(qiáng)化AI應(yīng)用體驗(yàn)的全方位落地。

這不僅表明高通更加注重用戶實(shí)際體驗(yàn)的感受，也表明了高通對(duì)自身軟件實(shí)力的信心，因?yàn)橛布呀?jīng)不完全是高通AI能力的體現(xiàn)。

可以說(shuō)驍龍8第7代AI引擎的升級(jí)，標(biāo)志著高通AI軟硬一體的開(kāi)端。

最近，高通針對(duì)編解碼器又提出了幾篇最新的研究，分別登上了ICCV 2021和ICLR 2021。

這些論文中，高通同樣用AI算法，展現(xiàn)了針對(duì)編解碼器優(yōu)化的新思路。

在一篇采用GAN原理的研究中，高通最新的編解碼器算法讓圖像畫面不僅更清晰、每幀也更小了，只需要14.5KB就能搞定：

相比之下，原本的編解碼算法每幀壓縮到16.4KB后，樹林就會(huì)變得無(wú)比模糊：

而在另一篇用插幀的思路結(jié)合神經(jīng)編解碼器的論文中，高通選擇將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P幀壓縮和插幀補(bǔ)償結(jié)合起來(lái)，利用AI預(yù)測(cè)插幀后需要進(jìn)行的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。

經(jīng)過(guò)測(cè)試，這種算法比谷歌之前在CVPR 2020上保持的SOTA紀(jì)錄更好，也要好于當(dāng)前基于H.265標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)開(kāi)源編解碼器的壓縮性能。

將AI模型應(yīng)用于更多領(lǐng)域中，高通已經(jīng)不是第一次嘗試，像視頻編解碼器的應(yīng)用，就又是一個(gè)新的方向。

如果這些模型能成功被落地到平臺(tái)甚至應(yīng)用上，我們?cè)谠O(shè)備上看視頻的時(shí)候，也能真正做到不卡。

隨著“軟硬一體”的方案被繼續(xù)進(jìn)行下去，未來(lái)我們說(shuō)不定真能看見(jiàn)這些最新的AI成果被應(yīng)用到智能手機(jī)上。

結(jié)合高通在PC、汽車、XR等領(lǐng)域的“秀肌肉”……

可以預(yù)見(jiàn)的是，你熟悉的高通、你熟悉的驍龍，肯定不會(huì)止于手機(jī)，其AI能力，也將不止于手機(jī)。

(責(zé)任編輯：探索)