去年阿爾法狗打敗李世石，成功引爆了市場對於人工智慧的普遍關注。而今年可以說時人工智慧爆發式增長的一年，特別是整合人工智慧核心的麒麟970以及蘋果A11的釋出之後，高通進一步在驍龍處理器上加碼人工智慧的也是必然。不過，此次釋出的驍龍845並沒有專門加入專用的人工智慧核心。而是繼續透過現有的CPU/GPU/DSP來加強對於人工智慧的支援。
對此，高通高階副Quattroporte兼移動業務總經理Alex Katouzian表示：“據我說知，華為的產品是獲得的第三方授權，與高通實際下的功夫不同。高通從驍龍820就開始AI方面的研究，到驍龍845已經是的第三代了，而且AI計算效能是前一代的三倍。”同時，他表示，“高通沒有獨立的神經網路引擎單元，而是更彈性的機器學習架構，在通用平臺內做核心最佳化，分佈在CPU、GPU、DSP等每個單元上，從而可以針對不同移動終端提供彈性呼叫各個處理單元。”
確實，早在驍龍820的時候，高通就已經加入了與人工智慧相關的驍龍神經處理引擎。在今年年初的驍龍835國內的釋出會上，高通就表示，對驍龍神經處理引擎軟體框架進行了全新升級，除了支援caff、coffe2，還包含了對Google TensorFlow等神經網路和模型框架的支援，以及對具有Hexagon向量擴充套件（HVX）特性的Hexagon DSP的增強。增強了包括了對定製神經網路層的支援，以及對驍龍異構核心的功耗與效能的最佳化。
▲驍龍835的神經處理引擎
而驍龍845此次則採用了高通第三代的驍龍神經處理引擎，除了已支援的Google TensorFlow和Facebook Caffe / Caffe2框架之外，現在還支援Tensorflow Lite和新的ONNX，可幫助開發者輕鬆使用他們所選擇的框架，包括Caffe2、CNTK和MxNet等。此外，驍龍845還支援Google Android NN API，還加入了對於FP32、FP16以及INT8資料型別的支援，能夠更加高效的進行人工智慧運算。
此次驍龍845的Cortex-A75/55都是基於ARM最新的DynamIQ技術，非常適合人工智慧和機器學習，不僅可以更加自由的進行大核的配置和調配，而且ARM還還加入了針對人工智慧的指令集和最佳化庫，ARM V8.2版本的指令集將支援神經網路卷積運算，可以極大的提升人工智慧和機器學習的效率。
據ARM透露，針對人工智慧和機器學習的全新處理器指令集在採用DynamIQ技術的Cortex-A75處理器在最佳化應用後，可實現比基於現有的Cortex-A73的裝置高50倍的人工智慧效能，並最多可提升10倍CPU與SoC上指定硬體加速器之間的反應速度。
此次，高通也表示，驍龍845的Kryo架構CPU架構支援FP32以及INT8。而Adreno GPU則支援FP32以及FP16，這也使得驍龍845的CPU和GPU都能夠很好的進行人工智慧運算。
不過，實際上，高通驍龍的人工智慧運算主要是由其DSP來負責的，可以將高通的Hexagon DSP看作是人工智慧核心，而目前市面上不少的人工智慧處理就是基於DSP的。
根據高通此前公佈的資料顯示，在進行DNN運算時，同樣的一個演算法在其GPU上跑的速度要比CPU快4倍，如果在DSP上則要比CPU快8倍。在能效方面，GPU運算要比CPU節省8倍，DSP則可節省25倍。顯然，相比CPU和GPU來說，DSP更適合做人工智慧運算。
此次，驍龍845的DSP則由原來的驍龍835的Hexagon 682升級為了Hexagon 685，不僅延續了對於TensorFlow、HVX的支援，也加入了對低精度的INT8的支援。
顯然，效能更強大的Hexagon 685 DSP，再加上ARM的DynamIQ技術以及高通自己的GPU，也給驍龍845的人工智慧效能帶來了大幅的提升。
高通表示，驍龍845的人工智慧計算效能已經達到了驍龍835的3倍。
去年阿爾法狗打敗李世石，成功引爆了市場對於人工智慧的普遍關注。而今年可以說時人工智慧爆發式增長的一年，特別是整合人工智慧核心的麒麟970以及蘋果A11的釋出之後，高通進一步在驍龍處理器上加碼人工智慧的也是必然。不過，此次釋出的驍龍845並沒有專門加入專用的人工智慧核心。而是繼續透過現有的CPU/GPU/DSP來加強對於人工智慧的支援。
對此，高通高階副Quattroporte兼移動業務總經理Alex Katouzian表示：“據我說知，華為的產品是獲得的第三方授權，與高通實際下的功夫不同。高通從驍龍820就開始AI方面的研究，到驍龍845已經是的第三代了，而且AI計算效能是前一代的三倍。”同時，他表示，“高通沒有獨立的神經網路引擎單元，而是更彈性的機器學習架構，在通用平臺內做核心最佳化，分佈在CPU、GPU、DSP等每個單元上，從而可以針對不同移動終端提供彈性呼叫各個處理單元。”
確實，早在驍龍820的時候，高通就已經加入了與人工智慧相關的驍龍神經處理引擎。在今年年初的驍龍835國內的釋出會上，高通就表示，對驍龍神經處理引擎軟體框架進行了全新升級，除了支援caff、coffe2，還包含了對Google TensorFlow等神經網路和模型框架的支援，以及對具有Hexagon向量擴充套件（HVX）特性的Hexagon DSP的增強。增強了包括了對定製神經網路層的支援，以及對驍龍異構核心的功耗與效能的最佳化。
▲驍龍835的神經處理引擎
而驍龍845此次則採用了高通第三代的驍龍神經處理引擎，除了已支援的Google TensorFlow和Facebook Caffe / Caffe2框架之外，現在還支援Tensorflow Lite和新的ONNX，可幫助開發者輕鬆使用他們所選擇的框架，包括Caffe2、CNTK和MxNet等。此外，驍龍845還支援Google Android NN API，還加入了對於FP32、FP16以及INT8資料型別的支援，能夠更加高效的進行人工智慧運算。
此次驍龍845的Cortex-A75/55都是基於ARM最新的DynamIQ技術，非常適合人工智慧和機器學習，不僅可以更加自由的進行大核的配置和調配，而且ARM還還加入了針對人工智慧的指令集和最佳化庫，ARM V8.2版本的指令集將支援神經網路卷積運算，可以極大的提升人工智慧和機器學習的效率。
據ARM透露，針對人工智慧和機器學習的全新處理器指令集在採用DynamIQ技術的Cortex-A75處理器在最佳化應用後，可實現比基於現有的Cortex-A73的裝置高50倍的人工智慧效能，並最多可提升10倍CPU與SoC上指定硬體加速器之間的反應速度。
此次，高通也表示，驍龍845的Kryo架構CPU架構支援FP32以及INT8。而Adreno GPU則支援FP32以及FP16，這也使得驍龍845的CPU和GPU都能夠很好的進行人工智慧運算。
不過，實際上，高通驍龍的人工智慧運算主要是由其DSP來負責的，可以將高通的Hexagon DSP看作是人工智慧核心，而目前市面上不少的人工智慧處理就是基於DSP的。
根據高通此前公佈的資料顯示，在進行DNN運算時，同樣的一個演算法在其GPU上跑的速度要比CPU快4倍，如果在DSP上則要比CPU快8倍。在能效方面，GPU運算要比CPU節省8倍，DSP則可節省25倍。顯然，相比CPU和GPU來說，DSP更適合做人工智慧運算。
此次，驍龍845的DSP則由原來的驍龍835的Hexagon 682升級為了Hexagon 685，不僅延續了對於TensorFlow、HVX的支援，也加入了對低精度的INT8的支援。
顯然，效能更強大的Hexagon 685 DSP，再加上ARM的DynamIQ技術以及高通自己的GPU，也給驍龍845的人工智慧效能帶來了大幅的提升。
高通表示，驍龍845的人工智慧計算效能已經達到了驍龍835的3倍。