Процессор Kirin или медиатека, что лучше
Обновлено: 30.06.2024
ЦП действует как сердце каждого устройства, которое обеспечивает вычислительную мощность для запуска программного обеспечения и приложений. Устройствам нужны хорошие процессоры для обработки этой мощности. Snapdragon и Kirin — одни из лучших процессоров, доступных на современном рынке. Процессорные чипы Snapdragon появились на рынке в 2007 году. Ознакомьтесь с подробным сравнением Snapdragon и Kirin.
Львиный зев против Кирина
Мы знаем, что у чипа Snapdragon были свои недостатки, и они есть
wns в прошлом. Snapdragon не использовался в качестве процессора, когда были выпущены Galaxy S5 и Note 5 от Samsung. Ранее многие покупатели регистрировали жалобы на перегрев своих устройств из-за чипа Snapdragon.
Есть даже жалобы на троттлинг процессора. Qualcomm искренне пыталась решить эти проблемы. Однако вирусные видеоролики против его процессора с годами запятнали его репутацию.
Также читайте: неправильное имя отображается в идентификаторе вызывающего абонента, как изменить свое имя в Truecaller?
Обзор Кирин
Что касается перспективы, то Кирин повезло больше. Такие компании, как Samsung и Huawei, использовали их в своих устройствах, что облегчило им создание хорошей репутации на рынке. При разработке этого чипа использовалась передовая архитектура SoC (система на кристалле), интегрированное приложение однокристального процессора (AP) и коммуникационного процессора (модем).
Чипы Kirin часто можно увидеть на многих устройствах, от различных смартфонов до планшетов. Он показал лучшие результаты как по скорости, так и по производительности.
Сравнение производительности
И Kirin, и Snapdragon – восьмиядерные процессоры с ядрами ARM Cortex-A53. Kirin оснащен четырьмя эффективными высокопроизводительными ядрами с частотой 2,0 ГГц и четырьмя энергосберегающими ядрами с частотой 1,7 ГГц.
С другой стороны, у Snapdragon все восемь ядер работают на частоте 2,0 ГГц.
Другими словами, поскольку чипы Kirin имеют более высокую частоту, они должны потреблять больше энергии для повышения производительности. В то время как в случае со Snapdragon его производительность больше на едином поле.
Однако, судя по результатам тестов, оба процессора могут выдавать одинаковую мощность.
Львиный зев против Кирина
Игровые показатели
Львиный зев уверенно превзошел Кирин с точки зрения игровой производительности. Одна из основных причин этого заключается в том, что у львиного зева SD 625 с Adreno 506, а у Kirin — Mali — t830 mp2.
Если вы в основном отдаете предпочтение игровой производительности для своего смартфона, вам следует выбрать Snapdragon, поскольку Kirin показала, что при обработке высококачественных игр на его смартфонах сильно падает частота кадров.
Заключение
Технология изготовления однокристальной системы является важным фактором, определяющим ее эффективность. Можно сказать, что Snapdragon немного лучше, чем Kirin, из-за его 14-минутной технологии.
Оба процессора показали отличные скорости загрузки и выгрузки. Но из-за исходников ядра Snapdragon он более развит.
Однако из-за высокой тактовой частоты Kirin он показал лучшую производительность с точки зрения основных приложений.
Покупатель должен помнить, что качество смартфона не полностью зависит от качества чипа. У каждого клипа есть свой набор достоинств и недостатков, но он не определяет особенностей и авторитета самого устройства.
Недавно компания Honor опубликовала тест, в котором утверждается, что производительность ИИ у Kirin 970 выше, чем у Snapdragon 845. Так почему же это так и имеет ли это значение?
По мере того, как искусственный интеллект проникает в наши смартфоны, поставщики однокристальных систем стремятся улучшить производительность нейронных сетей и машинного обучения в своих чипах. У всех разные взгляды на то, как реализовать эти новые варианты использования, но общая тенденция заключалась в том, чтобы включать какое-то специализированное оборудование для ускорения общих задач машинного обучения, таких как распознавание изображений. Однако различия в оборудовании означают, что чипы предлагают разные уровни производительности.
В прошлом году выяснилось, что Kirin 970 от HiSilicon превзошел Qualcomm Snapdragon 835 в ряде тестов распознавания изображений. Недавно компания Honor опубликовала собственные тесты, в которых утверждается, что чип работает лучше, чем более новый Snapdragon 845.
Мы немного скептически относимся к результатам, когда компания тестирует свои собственные чипы, но в тестах, которые использовала Honor (Resnet и VGG), обычно используются предварительно обученные алгоритмы нейронной сети распознавания изображений, поэтому преимущество в производительности не быть обнюханным. Компания заявляет о двенадцатикратном увеличении производительности с помощью HiAI SDK по сравнению с Snapdragon NPE. Два наиболее популярных результата показывают рост от 20 до 33 процентов.
Независимо от точных результатов, возникает довольно интересный вопрос о природе обработки нейронной сети на SoC для смартфонов. В чем причина разницы в производительности двух чипов с похожими приложениями машинного обучения?
Подходы DSP и NPU
Большая разница между Kirin 970 и Snapdragon 845 заключается в том, что вариант HiSilicon реализует нейронный процессор, разработанный специально для быстрой обработки определенных задач машинного обучения. Между тем, Qualcomm перепрофилировала свой существующий дизайн Hexagon DSP, чтобы обрабатывать числа для задач машинного обучения, а не добавлять дополнительные микросхемы специально для этих задач.
Kirin 970 также включает в себя DSP (Cadence Tensilica Vision P6) для обработки звука, изображения с камеры и другой обработки. Он находится примерно в той же лиге, что и Hexagon DSP от Qualcomm, но в настоящее время он не доступен через HiAI SDK для использования со сторонними приложениями машинного обучения.
DSP Hexagon 680 в составе Snapdragon 835 — это многопоточный скалярный математический процессор. Это другой подход по сравнению с массовыми матричными процессорами для Google или Huawei.
NPU HiSilicon оптимизирован для машинного обучения и распознавания изображений, но не годится для обычных задач DSP, таких как фильтры звукового эквалайзера. NPU – это специально разработанная микросхема, разработанная в сотрудничестве с Cambricon Technology и в основном построенная на базе нескольких матричных умножителей.
Различия в производительности сводятся к выбору архитектуры между более общими DSP и специализированным оборудованием для матричного умножения.
Ключевым выводом здесь является то, что NPU Huawei предназначен для очень небольшого набора задач, в основном связанных с распознаванием изображений, но он может очень быстро обрабатывать цифры — предположительно до 2000 изображений в секунду. Подход Qualcomm заключается в поддержке этих математических операций с использованием более традиционного DSP, который является более гибким и экономит место на кристалле, но не достигает того же пикового потенциала. Обе компании также широко используют разнородный подход к эффективной обработке и имеют специальные механизмы для управления задачами на ЦП, графическом процессоре, DSP, а в случае Huawei также и на NPU для максимальной эффективности.
Qualcomm сидит на заборе
Почему Qualcomm, производитель высокопроизводительных процессоров для мобильных приложений, использует другой подход, чем HiSilicon, Google и Apple, для своего оборудования для машинного обучения? Непосредственный ответ, вероятно, заключается в том, что на данном этапе между подходами просто нет существенной разницы.
Конечно, тесты могут отражать разные возможности, но, по правде говоря, сейчас нет обязательного приложения для машинного обучения на смартфонах. Распознавание изображений умеренно полезно для организации фотобиблиотек, оптимизации работы камеры и разблокировки телефона с помощью вашего лица. Если это можно сделать достаточно быстро на DSP, CPU или GPU, кажется, нет особых причин тратить дополнительные деньги на выделенный кремний. LG даже выполняет обнаружение сцен камеры в реальном времени с помощью Snapdragon 835, который очень похож на программное обеспечение искусственного интеллекта камеры Huawei, использующее его NPU и DSP.
DSP Qualcomm широко используется сторонними компаниями, что упрощает им внедрение машинного обучения на его платформе.
В будущем может возникнуть потребность в более мощном или специальном оборудовании для машинного обучения, чтобы использовать более продвинутые функции или экономить заряд батареи, но на данный момент варианты использования ограничены. Huawei может изменить дизайн своего NPU по мере изменения требований к приложениям машинного обучения, что может означать напрасную трату ресурсов и неловкое решение о том, продолжать ли поддерживать устаревшее оборудование. NPU также является еще одним аппаратным обеспечением, которое сторонние разработчики должны решать, поддерживать его или нет.
Qualcomm также имеет опыт отказа от новых или нишевых идей только для того, чтобы быстро внедрить аналогичные собственные технологии, как только рынок движется в этом направлении. Вспомните, как компания отвергала 64-разрядные процессоры мобильных приложений как рекламный трюк.
В будущем Qualcomm вполне может пойти по пути выделенных процессоров для нейронных сетей, но только в том случае, если варианты использования оправдают вложения. Недавно анонсированное компанией Arm оборудование Project Trillium, безусловно, является возможным кандидатом, если компания не хочет разрабатывать специальное устройство собственными силами с нуля, но нам просто нужно подождать и посмотреть.
Имеет ли это значение?
Когда дело доходит до Kirin 970 и Snapdragon 845, NPU Kirin может иметь преимущество, но так ли уж это важно?
Пока не существует обязательного варианта использования машинного обучения или искусственного интеллекта на смартфоне. Даже большие процентные очки, полученные или потерянные в некоторых конкретных тестах, не улучшат и не сломают основной пользовательский опыт. Все текущие задачи машинного обучения можно выполнять на DSP или даже на обычном CPU и GPU. NPU — это всего лишь маленький винтик в гораздо большей системе. Выделенное аппаратное обеспечение может увеличить время автономной работы и производительность, но потребителям будет сложно заметить огромную разницу, учитывая их ограниченный доступ к приложениям.
< бр />
По мере развития рынка машинного обучения и появления новых приложений смартфоны с выделенным аппаратным обеспечением, вероятно, выиграют — потенциально они немного более ориентированы на будущее (если не изменятся требования к оборудованию). Широкое внедрение в отрасли кажется неизбежным, поскольку MediaTek и Qualcomm рекламируют возможности машинного обучения в более дешевых чипах, но маловероятно, что скорость встроенного NPU или DSP когда-либо станет решающим фактором при покупке смартфона.
Рассказывая о новом процессоре Kirin 980, компания Huawei упоминает множество новинок в мире, множество процентов и множество очень больших чисел. Мы собираемся добраться до них, но все они сводятся к одному: это быстрый, сверхвысокопроизводительный мобильный процессор и, вероятно, один из самых продвинутых, которые мы когда-либо видели. Здесь привлекает не только обещанная чистая скорость, но и новые функции искусственного интеллекта. Более того, скоро мы увидим его в телефоне.
Давайте сделаем мир первыми. Huawei Kirin 980, представленный во время выступления на выставке IFA 2018 в Берлине, представляет собой первую в мире 7-нм мобильную систему на кристалле (SoC) с первым двойным нейронным процессором (NPU), первым процессором Cortex A76. ядер, первый графический процессор (GPU) Mali G76, первый образец модема Cat.21 со скоростью 1,4 Гбит/с и первый, использующий оперативную память LPDDRX4, работающую на частоте 2133 МГц. Что все это значит? Huawei повторяла это снова и снова: больше производительности, больше эффективности.
Kirin 980 — результат 36-месячной работы команды из более чем 1000 специалистов по проектированию и процессам. Он содержит 6,9 млрд транзисторов. По сравнению с 10-нанометровым Kirin 970, используемым во всех устройствах, от P20 Pro до Honor Play, Kirin 980 на 20 процентов быстрее и потребляет на 40 процентов меньше энергии. Одни только ядра Cortex A76 обеспечивают на 75 % более высокую производительность, чем ядра Kirin 970.
Чип состоит из восьми ядер: двух больших ядер Cortex A76, двух средних ядер и четырех маленьких ядер. Эти задачи разделяются в соответствии с потребностями. Например, маленькие ядра отвечают за потоковую передачу музыки и видео, в то время как приложения для социальных сетей и обмена сообщениями используют средние ядра для помощи, а в играх все восемь ядер работают усердно. Компания Huawei добавила в этот процесс определенную степень искусственного интеллекта, которую она называет ИИ. Загрузка прогноза. Система понимает, где и когда требуется питание, и соответствующим образом заранее регулирует выходную мощность, чтобы обеспечить наилучшие впечатления, особенно во время игр.
Ещё ИИ возможности
Kirin 970 представил миру NPU, который заботится об искусственном интеллекте. обработка на устройстве, а не возиться в облаке. Это быстрее и эффективнее, если вы не догадались. Kirin 980 имеет два NPU и может распознавать 4500 изображений в минуту по сравнению с 2371, распознаваемым каждую минуту Qualcomm Snapdragon 845. Huawei утверждает, что его чип в целом на 135 процентов быстрее, чем Snapdragon 845, и на 88 процентов эффективнее. Двойные NPU также добавляют обработку изображений в реальном времени к видео, а не только к фотографиям с одним NPU, и также могут распознавать детали изображения.
Новый двойной процессор обработки сигналов изображения (ISP) для камер также является частью Kirin 980. На некоторых демонстрационных изображениях мы видели больше деталей, лучший баланс белого и в целом более четкое изображение, чем изображение, снятое без чипа Kirin 980. Опять же, ожидайте увеличения производительности на 46 процентов и сокращения задержки на 33 процента. Повторяйте мантру: больше производительности, больше эффективности. Это относится даже к новому чипу Wi-Fi для более высоких пиковых скоростей и новому двухчастотному чипу GPS для 10-кратно большей точности позиционирования.
Цифры, особенно связанные с процессорами, редко бывают интересными. Но перспектива такого большого прироста по сравнению с уже впечатляющим Kirin 970 заставляет нас очень захотеть попробовать его. Нам нужно посмотреть, приведут ли все эти сравнения и проценты к реальной выгоде.Хорошая новость в том, что ждать осталось недолго. Huawei будет использовать Kirin 980 в готовящемся к выпуску смартфоне Mate 20, который будет выпущен в октябре.
Еще раз для Huawei, повторяйте за мной: больше производительности, больше эффективности, больше производительности, больше эффективности.
Huawei заявляет, что Kirin 970 обеспечивает более длительное время автономной работы и улучшенную обработку ИИ
По словам Huawei, встроенные в устройства и облачные технологии искусственного интеллекта дополняют друг друга, улучшая работу владельцев смартфонов, обеспечивая более высокую скорость, более персонализированные данные и лучшее понимание окружающего мира. NPU увидит, что традиционные облачные приложения, использующие ИИ, работают на телефоне в режиме реального времени. Хотя ИИ чаще всего ассоциируется с виртуальными помощниками, такими как Siri и Google Assistant, Huawei еще не запустила собственного помощника, но постепенно раскрывает больше информации о том, как мы будем использовать NPU.
Подлинные преимущества
Чтобы получить более полное представление о том, какую пользу принесет вам NPU внутри Kirin 970, Digital Trends поговорил с Кристофом Кутель, вице-президентом Huawei по маркетингу программного обеспечения, который рассказал, насколько значим этот дополнительный процессор. Наличие аппаратного обеспечения, выделенного для ИИ, означает, что другие ресурсы не заняты работой с заведомо энергоемкими процессами, такими как ИИ, объяснил он, используя в качестве примера приложение камеры Prisma.
"Для такого приложения, как Prisma, телефон использует камеру и, следовательно, интернет-провайдера, а также ЦП, графический процессор для отображения и по-прежнему нуждается в мощности для запуска модели ИИ. Наличие оборудования (в данном случае NPU), выделенного для ИИ, гарантированно ускорит процесс. Это означает более высокую частоту кадров, более плавные переходы и сниженное энергопотребление».
На создание красивых художественных эффектов в приложении Prisma требуется время, но их можно создавать в режиме реального времени с помощью камеры с NPU. NPU переносит обработку ИИ на телефон, а не только в облаке. Кутель объяснил, почему это важно, используя другое популярное приложение:
«Многие программы, которым требуются облачные сервисы, такие как Pokémon Go (опять же, как Prisma, мощное и ресурсоемкое приложение), будут улучшены и ускорены с помощью выделенного оборудования NPU. Это более энергоэффективно». Полагаться только на облачную обработку ИИ — это все равно, что «попытаться покататься по бездорожью на машине Формулы-1». Это просто неэффективно», — пошутил он.
Эта эффективность означает, что Kirin 970 принесет с собой и другие полезные преимущества. «С обработкой ИИ на устройстве вам не нужно беспокоиться о задержке или потреблении энергии радио. Пользовательский опыт намного лучше. Конфиденциальность также улучшается, так как данные хранятся на устройстве. Это также не зависит от сети — если вы не в сети, эти функции продолжают работать. Мы также ожидаем, что приложения, использующие искусственный интеллект, работающие на устройстве Kirin 970, будут потреблять меньше энергии аккумулятора, чем приложения без специального оборудования».
Увеличение времени автономной работы при использовании энергоемких приложений с искусственным интеллектом, которых будет становиться все больше, и в то же время качество работы будет лучше, быстрее и приятнее? Похоже, что NPU принесет с собой несколько действительно интересных улучшений, которые приведут к преимуществам, которые мы все понимаем.
Распознавание изображений
При запуске Huawei продемонстрировала сверхскоростное распознавание изображений NPU. Kirin 970 может обрабатывать 2000 изображений в минуту, что значительно больше, чем у других чипов с аналогичными возможностями, и все это благодаря NPU. Мы также видели демонстрацию его навыков распознавания изображений, и мы были впечатлены тем, как быстро он может идентифицировать простые объекты, от стульев до птиц. С такой же скоростью он реагировал и на неожиданный образ, данный ему нами. Когда ему показывали большой палец, он не знал, какой придаток он видит, но знал, что он прикреплен к человеку.
Кроме того, функция распознавания изображений будет понимать, что находится перед камерой, и автоматически настраивать параметры и режимы. По словам Huawei, NPU будет способствовать разработке инновационных приложений, использующих искусственный интеллект на устройстве; но у разработчиков есть выбор: использовать искусственный интеллект на устройстве или в облаке, в зависимости от того, какой вариант лучше всего подходит для приложения.
Технические характеристики
Что дает Kirin 970 такую мощь? Он построен с использованием 10-нанометрового техпроцесса, как Qualcomm Snapdragon 835, и имеет поразительные 5,5 миллиона транзисторов на площади размером в один квадратный сантиметр. Переходя от четырехъядерного процессора Kirin 960, на котором работают Huawei Mate 9 и Huawei P10, Kirin 970 имеет восьмиядерный процессор и 12-ядерный графический процессор. Huawei заявила, что его мощность в 25 раз выше, а эффективность — в 50 раз выше, чем у четырехъядерного чипа с процессором Cortex A73, используемого в Kirin 960. Его энергопотребление невелико, обычно потребляет менее 0,5 Вт, что означает, что телефон выиграл. не перегреваться и не требовать специального управления процессами для поддержания температуры под контролем.
Huawei имеет большие планы на искусственный интеллект, но не сразу приступила к созданию виртуального помощника. Так где же будут использоваться Kirin 970 и NPU и каковы конкретные преимущества? Больше информации станет известно в октябре, когда компания представит Mate 10 — первый телефон с процессором Kirin 970.
Обновление. Мы поговорили с Кристофом Кутель из Huawei, чтобы узнать больше о преимуществах NPU.
Читайте также: