החברה הסינית Huawei הציגה רשמית את קירין 970, ספינת הדגל החדשה SoC של יצרנית הסמארטפונים הזו שיש לה יכולות מובנות לבינה מלאכותית.
ולמרות שהנפוץ ביותר הוא לשים לב להיבטים כמו תצורת המעבד וה- GPU, Huawei הראתה במצגתה שהיא מעוניינת במיוחד לקדם את קירין 970 כ- מעבד נייד למחשוב AI.
Huawei Kirin 970: מהיר ויעיל יותר
פלטפורמת הבינה המלאכותית פועלת על יחידת עיבוד עצבית ייעודית (NPU), כלומר פיסת חומרה ספציפית, בהשוואה למעבד של 970, מספק ביצועים גבוהים פי 25 עם יעילות גבוהה פי 50. במילים אחרות, Kirin 970 NPU מסוגל לבצע את אותן משימות מחשוב AI אך במהירויות גבוהות יותר ובעוצמה פחותה. לדוגמא, במבחן זיהוי תמונות, הקירין 970 מעבד 2.000 תמונות בדקה, זה מהיר בערך פי 20 מאשר אם המעבד היה צריך לעשות זאת לבד.
לא ניכנס לפרטים טכניים אודות פעולות נקודה צפה, TFLOPs וטכניקות אחרות שבהן אפילו שרת הולך לאיבוד אולם נראה די ברור כי Huawei עשתה קפיצת מדרגה איכותית חשובה יצירת SoC חדש שמבחינת הבינה המלאכותית מהיר יותר, עם ביצועים גבוהים ויעיל יותר מכיוון שהוא דורש פחות אנרגיה.
ריצ'רד יו, מנכ"ל קבוצת Huawei Consumer Business Group, הביע את שביעות רצונה של החברה באומרו כי "כשאנחנו מסתכלים על העתיד של הטלפונים החכמים, אנחנו על סף עידן חדש ומלהיב." הוא גם ציין שכחלק מנקודת המוצא ההיא, קירין 970 הוא הראשון בסדרת התקדמות חדשה אשר יביא תכונות AI חזקות למכשירים שלנו ויקח אותם מעבר לתחרות.
ריצ'רד יו, מנכ"ל קבוצת Huawei Business Consumer
פרטים נוספים על מעבד Kirin 970 מגלים שהוא נמצא מיוצר על ידי TSMC תוך שימוש בתהליך 10 ננומטר. בנוסף, זה א מעבד אוקטה ליבה עם מעבד ליבה GPU, ספק שירותי אינטרנט כפול ומודם Cat 18 LTE מהיר. המעבד דומה לזה של קירין 960, עם ארבע ליבות ARM Cortex-A73 וארבע ליבות ARM Cortex-A53, אך הפעם במהירות שעון של 2,4 GHz ו- 1,8 GHz בהתאמה. קירין 970 הוא גם ה- SoC המסחרי הראשון שהשתמש ב- Mali-G72, ה- GPU האחרון מ- ARM. לדברי Huawei, יישום ה- G72 יהפוך את קירין 970 לא מהיר יותר ב -20% מאשר את קירין 960 אבל עדיין, זה יהיה יעילה ב 50% מנקודת מבט של צריכת אנרגיה.
זה גם מדגיש את התמיכה בקידוד ופענוח וידאו 4K (H.265, H.264 ואחרים), היכולת להתמודד עם צבע 10 סיביות (HDR10) ועוד. מה עוד, Huawei פותחת את השבב למפתחים ולשותפיו ובשביל זה Kirin 970 תומך ב- Tensorflow / Tensorflow Lite וב- Caffe / Caffe2.