聯發科不僅在本周推出首款5G SoC單晶片,更罕見地舉辦技術說明會,首度透露更多關於這顆處理器採用AI神經網路處理器APU 3.0技術細節。

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攝影/余至浩

聯發科在本周推出第一款高階5G手機專用處理器晶片「天璣1000」,除了整合了最先進7奈米CPU、GPU、5G數據機晶片之外,更在這顆處理器內,搭載一顆獨立AI處理器APU 3.0,在AI應用加速運算執行上,可達到4.5 TOPS(每秒兆次運算,Trillion Operations Per Second ),完全不遜於蘋果新款iPhone 11專用的AI神經網路處理晶片,甚至聯發科宣稱,該處理器是目前AI算力最高一款5G SoC單晶片,到底怎麼做到?在今日(29日)一場技術說明會上,聯發科首度對於這顆處理器採用的AI晶片透漏更多細節,可以一窺這顆AI處理器的性能表現。

為了搶得先機,趕在下周高通5G SoC產品發表會舉行前,聯發科不僅在本周推出首款5G SoC單晶片,更罕見地舉辦技術說明會,並由負責這款5G手機晶片開發的聯發科無線通訊事業部總經理李宗霖,協同兩位研發主管,除了說明這顆新處理器的設計發想,也透露更多關於其採用AI神經網路處理器APU 3.0技術細節。

在這場技術說明會上,主要是由負責這顆天璣1000處理器開發的手機部門研發主管,來進行技術上說明,圖上左至右,分別為聯發科無線通訊事業部產品行銷處經理粘宇村、聯發科無線通訊事業部總經理李宗霖、聯發科無線通訊事業部產品行銷處處長何春樺

 

新推出的天璣1000,其實並非聯發科最早搭載APU(AI Processing Unit)的行動處理器,早先,Helio P60推出時,在這顆CPU內就已開始內建APU處理器 (或稱為Mobile APU),不過,一開始,APU設計上,僅整合傳統DSP來負責專門影像處理,並未加入AI神經網路處理能力,直到去年底,性能更強大的Helio P90問世時,聯發科才首度加入自行研發打造的AI專用神經網路加速器,即是第二代APU,使得這顆CPU在AI 算力表現高出前代多達4倍之多,可以用來執行更複雜的AI任務。

首次整合5G能力的天璣1000處理器,則是改搭載第三代APU,更大幅度改善性能和功耗,來提供更強大的AI算力。首先,在設計上,與前一代有很大不同,APU 3.0採用全新2個大核、3個小核,以及搭配1個微小核的三層式運算架構設計,對比前一代僅是1大核,加上2小核的二層式設計,不僅,運算核心層數增加,大、小核心數也變更多,可以用於執行更多不同AI任務,例如自動曝光、降噪、HDR、圖像分類,AI臉部辨識等等。

之所以採取分層式混合運算核心設計,聯發科無線通訊事業部產品行銷處處長何春樺解釋,考量到的是手機AI應用快速增長,進一步帶來龐大且複雜AI運算處理需求的出現,更需要有這樣子的架構,來保有運算資源調度的彈性,而且能有效控制高性能下的功耗。

他以手機拍照為例,不像以前只有照片修圖才會用到AI,將來就連拍攝完的高畫質影片,也都要加入AI功能,要能夠對這些連續性影像畫面進行各種優化,「因應這些需求,就需要更強大的推論處理能力,」所以,他說,在設計上,才會考量這方面的使用需求重新調整,打造出新一代APU 架構,能夠依據不同手機AI應用執行,交由適合的運算核心層來負責,例如需要比較複雜運算的影像處理時,就可使用APU最上層的二大核心執行,對於需要長時間、全時處理的運算任務,則可改用中間層這3個小核心處理,雖然運算力沒大核高,但可以較長時間執行,避免過度耗電,同時,也保有VPU作法,針對需要傳統影像訊號處理的算法,仍可交由這一層來執行,並也強化浮點運算處理能力。

另外,針對手機拍照常用到的人臉偵測功能,聯發科也特別在這顆APU最底層設計了一個更微型的小核心,專門就是用來執行臉部偵測,何春樺指出,這樣做的好處,在於較一般以軟體形式在CPU上執行的方式,直接採用這顆微核心來達到硬體加速的作法,不論是在全時人臉偵測準度,或是降低運算功耗上,都能夠獲得明顯改善。

這樣設計架構,也反應在運算性能提升上,APU 3.0每秒平均運算效能可達到4.5 TOPS,除了效能較前一代提高至少2.5倍,甚至也不輸給目前主流行動處理器的加速AI晶片,例如,蘋果新款iPhone 11的A13 Bionic處理器採用的AI神經網路引擎,其運算效能可達5 TOPS以上,若以同類型5G SoC產品來比較,也高於另一款三星Exynos 9820 NPU加速器的1.86 TOPS,不過,三星前不久推出新款5G SoC時,則是宣稱將算力提高到了10  TOPS。

根據聯發科公布測試數據,在目前幾個常見神經網路架構(如SRCNN 、MobileNet v2、Inception v3)為主的運算效能測試下,APU 3.0在AI運算加速上均獲得不錯優異表現,例如在浮點運算處理能力高於競爭對手2到3倍,另在整數運算效能測試也優於對手近40%~80%。除了運算力的大幅提升外,這代APU 在能源效率方面也有所改善,多達4成。

在軟體及開發工具方面,APU 3.0支援了聯發科自有NeuroPilot神經網路開發平臺,讓手機設備商或開發人員,可以通過SDK套件將第三方AI算法移植到這個處理器上來執行,並且也相容於Android神經網絡API(Android NNAPI),還支持許多主流的AI框架,如TensorFlow、TF Lite、Caffe、Caffe2 以及MXNet等。

除了技術上說明之外,聯發科無線通訊事業部總經理李宗霖今天也揭露更多關於5G SoC產品化藍圖,他表示,除了高階手機能用之外,未來因應市場需求,也會推出中、低階手機能用的5G SoC。另外,由於目前全球5G商用網路,大多還是以Sub-6GHz頻譜為主,所以在產品策略上,聯發科決定先推Sub-6GHz的5G SoC,但並不表示沒在開發高頻段的毫米波5G產品,李宗霖強調,這兩種5G技術,皆同時併行開發,除了支援Sub-6GHz,後續,也會推出能夠支援毫米波頻段的5G SoC產品。

 


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