能效比|OPPO自研影像专用NPU背后,成为AI赛道黑马的野心( 二 )


能效比|OPPO自研影像专用NPU背后,成为AI赛道黑马的野心
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实际上,虽然手机计算摄影发展多年,但大多数AI算法仍然只能针对单张或者多张照片进行处理,比如AI美颜、AI夜景拍照的后处理,本质上依然是以时间换计算,如果要算的更多,那意味着消费者往往需要在拍摄后等待更久的处理。
但这样的算法,面对需要实时处理大量视频拍摄却很难应用。因为在视频拍摄中,AI算法运行最低性能门槛也要有30FPS,这意味着芯片需要提供30倍以上的性能,才能让后处理的算法,能够实时去运行。
可以说,马里亚纳 X让算法在视频端的应用从不可能变为了可能,这对于AI算法应用效果的提升来说是“从量变到质变”。
基于这样的AI性能及高能效比,马里亚纳 X在手机影像领域实现了诸多突破。
能效比|OPPO自研影像专用NPU背后,成为AI赛道黑马的野心
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比如在成像的动态范围方面,马里亚纳 X最高能够支持20bit Ultra HDR成像、覆盖100万:1的最大亮度范围,这样的能力已经媲美“人眼级”,也是目前行业中如骁龙8、天玑9000这类主流移动SoC HDR能力的4倍。
根据OPPO给出的拍摄样例对比可以看到,在人像拍摄和静物拍摄两类场景中,采用马里亚纳 X方案的机型拍出的视频,可以明显提升暗部的细节,同时高光部分也没有过曝现象。
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在强劲AI性能和对影像体验的直观改善背后,马里亚纳 X芯片在架构层面也进行了大胆突破。
马里亚纳 X采用了AI时代的DSA架构理念,简单来说,DSA就是“应用在特定领域的架构”,马里亚纳 X的“特定领域”,显然就是手机计算影像。
目前在通用手机SoC中也有用于提升AI算力的模块,不同的厂商或许叫法不同,但可以广泛地看作一类通用NPU,这种通用NPU要兼顾很多不同场景中的算法模型。
相比之下,马里亚纳 X的DSA架构更加专用,针对OPPO自研的AI模型去硬化对应的算子,这也是OPPO影像专用芯片与传统NPU的核心区别之一。
能效比|OPPO自研影像专用NPU背后,成为AI赛道黑马的野心
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可以看到,OPPO在通过一种“专芯专用”的芯片设计思路,弥合传统硬件和AI算力鸿沟。而在核心的AI性能领域,马里亚纳 X已经具备足够能力突破目前手机计算摄影的“天花板”。
二、AI赋能千行百业之下,OPPO成AI赛道黑马马里亚纳 X的发力点是手机计算影像,而放眼整个AI行业,AI落地的大潮已经在千行百业中快速渗透。
“AI芯片将无处不在”的预言正在成为现实。从智能手机到智能家居,从数据中心到边缘设备,我们的生活正在被AI芯片全面入侵。
仅仅在智能手机领域,AI技术已经深入移动游戏、视觉识别、音频交互、通信优化、智能充电等各个角落。
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业内通常将AI产业分为应用层、技术层和基础层,其实OPPO目前面向万物互融时代的“3+N+X”战略,包含了软件硬件基础技术、AI技术以及以充电、影像为代表的差异化技术,在AI产业的应用层和技术层,OPPO已有较多储备。
而此次的马里亚纳 X,显然是OPPO面向AI芯片领域的一次大胆探索和前瞻性布局,AI芯片也是目前AI产业基础层中愈发重要的一环。
在AI芯片中的通用CPU、GPU领域,由于GPU擅长重复性高的大规模并行计算任务,因此可以作为AI加速器使用。
在这一领域,英伟达因其成熟高效的GPU解决方案,在AI训练芯片市场中独领风骚,其各类AI加速器产品在业内被广泛应用于云端和终端侧。