高通認為處理器人工智慧運算效能 應以多方數據評判 而非單一量化結果

2020.10.22 06:02PM
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照片中提到了Spectra + 5th Gen Al Engine、Qualcomm' Spectra"、480 ISP,跟母親照顧有關,包含了介紹、金魚草865、高通公司、高通金魚草、軟件

就目前Qualcomm看法,認為利用現有人工智慧效能評測工具時,應該還是要先了解評測工具主要量測方式,以及實際數據背後反應效能表現為何,而非僅只是透過數據多寡評判處理器在人工智慧運算表現。

無法透多單一量化結果詮釋真實運算表現

在近年來推行的處理器中,Qualcomm持續藉由Snapdragon AI Engine,搭配CPU、GPU、DSP,甚至藉由後期CPU整合Prime Core設計,透過異構運算方式與人工智慧運算框架發揮更高執行效能,而相較其他處理器額外採用獨立運算元件如NPU等設計,藉此專門對應人工智慧運算需求,並且讓CPU、GPU能運算元件能維持更高執行效能,顯然會有不同運算強項表現。

依照Qualcomm秉持想法,認為藉由Snapdragon AI Engine,搭配CPU、GPU、DSP等運算元件與人工智慧運算框架的方式,不僅能讓開發者打造的人工智慧運算模式能更容易在不同裝置相容使用,而非僅能應用在特定規格產品,因此強調相比其他處理器採用獨立人工智慧運算元件的作法,將能有更高使用彈性與擴展表現。

而在先前說法裡,Qualcomm其實便認為當前針對人工智慧運算所製作的評測工具,其實很難透過數據化形式呈現人工至慧運算表現,多半是透過每秒計算次數 (TOPS)作為表徵,或是透過處理器各項元件運算效能加權計算結果,作為人工智慧運算表現量測依據。

但是就像將人工智慧運算技術應用在手機拍照,其效能量測重點是否應該聚焦在相機功能對於場景自動識別、拍攝參數最佳化,或是後期影像處理表現,其實各有偏重,同時也可能反應處理器運算強項差異。

因此在這樣的情況下,實際上很難透過單一數據判斷處理器在人工智慧運算效能表現優異,原因在於部分處理器的人工智慧運算偏重於Int 16精度運算,而部分情況下則是在Int 8有更高運算表現,同時在不同人工智慧效能評測工具更會針對不同精度運算結果作加權計算,使得最終數據結果難以還原實際運算表現。

就目前Qualcomm看法,認為利用現有人工智慧效能評測工具時,應該還是要先了解評測工具主要量測方式,以及實際數據背後反應效能表現為何,而非僅只是透過數據多寡評判處理器在人工智慧運算表現。

Qualcomm認為,目前市場對於人工智慧運算方式仍處於百家爭鳴情況,同時人工智慧運算模式也以日新月異情況快速發展,今天提出的人工智慧運算模式,很可能過幾天後就會更新,甚至全面調整,因此人工智慧效能評測工具若無法即時更新計算方式的話,實際量測出來的數據就可能產生誤導現象。

同時,Qualcomm並未否認藉由獨立運算元件推動的人工智慧技術應用模式,只是認為目前利用Snapdragon AI Engine,搭配CPU、GPU、DSP等運算元件構成人工智慧更具彈性,同時也能讓更多人工智慧運算技術能廣泛應用在各類裝置,並且能迭代持續使用。

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