人走茶自凉手机玩游戏大作难在哪？硬件性能要加码，高能效AI同样关键( 二 ) 萧箫发自凹非寺量子位报道|公

目前的大多AI Benchmark ，基本都是针对单个模型在处理器上的运算速度、或是准确率，像语义分割、目标检测、语音识别等CV和NLP任务。
然而现实场景中，无论是游戏超分、还是更复杂的其他手机功能，在处理器上运行的AI模型都不止一个。
单方面追求某一个模型的速度和准确率，在实际进行AI模型运算时，处理器就容易翻跟头，出现处理时间延长、发烫或是掉帧等情况，用户体验大打折扣。
为了保证用户的优质体验，联发科提出了用AI Burnout应用程序来对APU等处理器进行多AI模型处理性能测试。
具体来说， AI Burnout会像模拟真实场景一样，让处理器重复进行大量运算直至停止，来测试处理器在同时运行多个AI模型时，是否会出现急剧发热、或是急剧降低的情况，并据此进行优化，展现了真实的AI性能和功耗。
据联发科介绍，通过这种方式，他们确实将APU的功耗限制在了1w左右，运算多个AI模型时也不会导致明显的发烫发热现象。
在Al Burnout测试中，搭载第三代APU的天玑1200获得了接近450帧/秒的成绩，同时温度一直保持在40℃以下（用于做对比分析的竞品不足250帧/秒，最高温度突破45℃），成绩亮眼，对联发科高能效AI在功耗和性能方面的优秀表现做出了佐证。
当然，除了APU自身表现以外，还需要在架构设计时考虑APU与各处理器之间的协同效率，进一步优化AI模型的处理速度。
软件上，硬件厂商也需要设计对应的处理平台，让AI算法“更快地”适应硬件架构。
联发科推出的NeuroPilot人工智能平台，就针对AI模型做出了更好的优化。
一方面，该平台支持目前所有的AI主流框架，同时针对模型多任务处理进行软件层上的优化，使得采用不同框架编写的AI模型，也能共同高效运行；
另一方面，该平台可提供Platform-aware工具链，使得移动厂商在开发APP初期，就可以针对平台特性进行对应的算法优化，进一步提升AI模型的运算效率。
△联发科MediaTek NeuroPilot
通过联发科NeuroPilot人工智能平台与其AI处理器APU的配搭，二者结合可实现高能效AI表现，也进一步给移动端提供了更丰富的想象空间。
比如在超分辨率技术的基础上，结合其他AI技术提升传输效率的同时，功耗还不发生明显增加。同时，为直播、特效拍照、实时光追提供了更高的技术上限；
在5G传输时， AI算法能针对5G耗电大的情况进行智能优化，同时结合VR等AI技术，在手机上实现智能视频通话、虚拟3D应用也并非完全不可能；
在面对夜景拍摄这种需要AI模型大幅提升画质的场景时，高能效AI技术使得手机拍摄也不会出现明显快速掉电现象，同时将功率稳定控制在一定范围内……
△AI摄影应用（示意图）
从游戏、5G到拍照等多媒体场景，联发科带来的高能效AI实现，又进一步拓宽了我们对手机AI应用的想象。
未来手机AI的新浪潮
事实上，智能手机对AI应用的依赖程度，可能比我们想象得要更高。
就在前段时间，谷歌发布了最新的手机芯片Tensor 。
相比于芯片性能和参数，谷歌在Tensor中加入了大量的AI技术支持。
例如之前的智能通话、语音实时翻译、照片去模糊、智能擦除等AI技术，谷歌都将之直接集成到了手机芯片中，并以此作为芯片的核心亮点。
虽然Tensor芯片更多是被搭载在谷歌自身的Pixel 6和Pixel 6 Pro手机上，但它所透露出来的信号不言而喻。
很明显， AI技术正在智能手机中占据着越来越重要的地位。
在硬件性能提升的同时，如何让手机尽可能搭载更多AI模型、如何合理对AI模型进行融合来实现更多功能，正在成为智能厂商追逐的趋势之一。

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