去年底聯發科新一代AI旗艦芯片Helio P90的發布意外讓ETHZ Benchmark蘇黎世跑分這款AI測試平台由幕後走到台前。這款跑分軟件憑借其巨細靡遺的測試項目，成為了在AI性能測試方面超越安兔兔、魯大師等在内的傳統跑分軟件°按制程工藝來看骁龍855采用7納米技術，跑分理應高于聯發科Helio P90的12納米, 然而Helio P90在其發布會期間憑借升級版APU 2.0，最終以25654分的成績問鼎移動端AI處理平台，成功擊敗骁龍855。

日前，二者的博弈得到了反轉，根據ETHZ Benchmark蘇黎世跑分在官網公布的最新數據顯示，骁龍855有了一個新的測試成績被上傳至官網，分數是27356分，不僅拿下了榜首位置，而且比初期的成績（21526分）提升高達21%左右，同為開發者平台的骁龍855做了怎樣的改變？我們也來簡單分析一下。

作為當今移動端最權威的AI測試軟件，ETHZ Benchmark的測試項目繁雜超乎消費者想象。簡單來說，這款軟件提供了8大項的核心測試環節，具體如下：

MobileNet-V1神經網絡的目标識别/分類 對象識别/初始分類-V3神經網絡 人臉識别 圖像去模糊 基于CPU、NPU、DSP的VG-19神經網絡圖像超分辨率 僅在CPU上的SRGAN神經網絡的圖像超分辨率 語義圖像分割 照片增強

ETHZ Benchmark所使用到的深度學習模型的項目特征。（圖/網絡）

首先我們從産品思路來看，這幾年高通和聯發科其實有了很大的不同。高通的優勢依舊在于傳統的CPU、GPU以及基帶通信方面，可以說在計算性能和圖形還原方面，高通俨然是公開市場的最強者，即便是三星、海思這樣的巨頭也無法與之比拟。不過似乎也是為了保證傳統的性能優勢，高通近些年的AI策劃似乎略有躊躇。例如在各大廠商争先推出神經網絡引擎、AI專核、NPU等專屬平台的同時，高通仍以傳統的CPU和GPU運算來推動AI的計算，先天AI硬件的缺失也導緻其AI性能的不足，例如之前的蘇黎世跑分中，骁龍855就不敵麒麟980，而後者則擁有專屬NPU人工智能模塊。

聯發科的策略則顯得比較有意思，這家廠商雖然此前在處理器的浮點運算性能方面做到了主流，但是在圖形領域則一直令用戶有所遺憾，不過聯發科這兩年則跟進新技術，在人工智能領域狠推AI專核，曆經三代産品的鋪墊，聯發科以AI成功實現了性能反轉。同樣以蘇黎世跑分來說，12納米的聯發科Helio P90此前就一舉超越骁龍855，其AI專核的策略正在逐漸奏效，而這也成為其産品轉型的重要推手。

而近日蘇黎世跑分中高通骁龍855排名的提升也讓我們看到其對AI性能的重視，例如在考驗移動端AI性能中的第4，第5，第6和第8四大核心項目，這幾大項都圍繞着神經網絡進行超分辨率的圖形運算，涉及到SRCNN超分辨率卷積神經網絡算法、VGG-19視覺幾何組運算、SRGAN、DPED、ResNet深度殘差網絡等技術，這四大測試子項目涉及到當今移動端AI視覺運算的最前沿領域，而在這部分高通即便二次優化以後，仍然提升有限，而我們猜測本質原因就是在于AI專核的硬件缺失。

利用AI實現的圖片增強去噪功能極為考驗算力。（圖/網絡）

所以從目前的成績來看，即便骁龍855在榜首位置，但是它在AI核心項目上的測試水平依舊全面低于Helio P90，而主要原因就是聯發科AI專核已更新三代産品，APU 2.0的算力再度增強，具備了天生的優勢。既然如此，為什麼骁龍855的得分可以在優化後領先聯發科Helio P90，難道芯片真的可以通過優化來實現大規模的性能提升嗎？實則不然，這主要是跟運算機制有關系。

例如ETHZ跑分測試中的第1、2、3、7項涉及的是主要由Android神經網絡API（NN API）支持的CNN模型，測試會對設備進行硬件加速，主要測試的部分圍繞着視覺感知來進行，包括常見的目标識别、目标分類和人臉識别等抽象級圖形部分。這些測試中所說的硬件加速基本都是系統調用了傳統的CPU GPU的功能來參與AI運算，而這恰巧是高通在傳統運算性能上的優勢，因此高通在本次ETHZ上的分數拉升其實是CPU和GPU的功勞，但本質上又是陷入了一種“跑分為王”思維，在核心的AI成績上其實并沒有太大的改變。

目前高通在傳統以CPU和GPU為核心的跑分軟件上有優勢。（圖/網絡）

目前的應用已經出現對算力、圖形以及神經網絡的頻繁交換需求，所以未來越來越多的智能手機芯片将會使用專門的AI專核來滿足高場景的運算需求。如同文中所說的，對于圖像畫質的處理需消耗極大的專項算力，如果使用本就已經負擔極重的CPU來再次投入運算，将造成設備的功耗失衡乃至體驗卡頓的情況出現，而AI專核的行業未來趨勢顯然不言而喻。

目前蘋果、海思以及聯發科等芯片廠商均開啟AI專核的布局，從長遠來看高通不得不跟進。畢竟12納米的聯發科Helio P90趕超7納米的骁龍855，無疑是一方面證明了AI專核策略的正确性。期待未來以聯發科、海思為代表的獨立AI核心派，掀起以高效人工智能算力實現對高通傳統運算模式的持續領先。

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