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谷歌服务器框架-谷歌自研芯片爆料:不为跑分,只为打磨体验

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为软件功能定制硬件,进而进一步提高软件的运行效率,可能是未来手机上更现实的解决方案。

站在2021年底,回顾今年的智能手机发展趋势,你会想到哪些关键词?

手机硬件方面,或许更多人会首先想到2021年“自研芯片”的井喷:不仅是小米的澎湃处理器,四年后回归后,又发布了澎湃的C1 ISP芯片配备MIX FOLD; vivo首款ISP芯片vivo V1也在X70系列上亮相; 10月,首款搭载自研SoC-Chip的Pixel 6系列正式发布。

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从手机体验来看谷歌服务器框架,“自研处理器”今年可能并没有引起太大的话题:除了实际发布的SoC之外,小米和vivo都只用在自家的新机上。定位服务手机成像功能的ISP芯片;但这还是很有可能的,将是未来5-10年手机厂商硬件研发的一个重要趋势。

为什么会有这样的结论?或许我们可以从目前自研SoC的进展中找到这个问题的答案。

自主研发的芯片很重要

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早在Pixel 6系列发布之前,我们就从多方曝光的消息中了解到,这款SoC无论是从CPU还是整体SoC架构上都选择了非常“特立独行”的设计。硬件设计风格一致,但外界对具体芯片设计的取舍却知之甚少。

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发布几周后,内部芯片研发部副总裁兼总经理菲尔接受外媒采访,透露了很多选择自研SoC的理由。

今年的旗舰SoC架构,包括S21系列使用的2100,以及今年国内大部分旗舰手机使用的高通骁龙888,都采用了“1+3+4”核心设计方案:即CPU由1个-X1大核、3个A78中核、4个A55小核组成。这也是ARM在授权芯片厂商时给出的指导设计。

当然,这种“公版设计”也不是万能的:比如今年高通发布了新的旗舰SoC骁龙888,就是因为这款2.84GHz X1核心缺少更多的调整使得今年的旗舰配备888或多或少在上市初期都存在功耗/散热问题。

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但是在CPU架构的设计上,却恰恰相反。它不仅避开了这个雷区,反而选择在CPU架构中加入两个-X1大核,另外两个A76中核和四个A55小核共同组成了Chip的CPU架构阵容。

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对于软件,定制硬件

“这一切都归结为你想要完成的任务。”

关于芯片架构的设计,内部芯片研发部副总裁在接受采访时表示:而不是让CPU获得更高的单线程基准分数(俗称“跑分”) ,它配备了一个更高频率的内核,在实际使用中最好使用两个频率稍低的大内核以获得更快的响应速度。

"() 单核性能比上一代快 80%;GPU 性能比上一代快 370%。用户往往最关心这些纸面数据,但对我们来说,这从来都不是真正的重点。”解释:现实生活中的使用场景不像跑分。他们往往需要面对更复杂的性能调度场景:比如,当你打开相机准备拍照时,SoC中的CPU、GPU、ISP和自研TPU都会受到影响。安排履行职责;这些硬件组合的性能是决定你[拿起手机-拍照]最终速度的真正因素。

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使用两个降频的大X1核心来计算过去需要两个A76中核才能完成的工作,然后更高效地完成过去需要更多时间才能完成的计算。这种“天机赛马”的手法,之前没有其他手机厂商可以效仿,正是因为处于产业链下游的手机品牌,实际上在成本的限制下,很难遵循其自身系统/功能的性能要求。定制包括手机 SoC 在内的硬件。

尽管Pixel系列一直是移动计算摄影领域的佼佼者,但从2017年发布的Pixel 2开始,已经连续四代Pixel手机采用了相同的12MP传感器作为主摄像头配置;原因不是不愿意基于新硬件重新训练算法成本太高,更换传感器芯片成本太高,最终实现效果甚至不如现有传感器。

此后,每年在介绍新Pixel机在影像功能上的重点时,重点都只有一个计算摄影:从Pixel 2/3开始,依靠单摄实现“人像虚化”,而“Pixel 4时代的“天文摄影模式”,对于Pixel 5中可以手动补全人像照片的“人像灯”,每一次为Pixel相机增加新的功能,都是在摄影领域的新突破。计算摄影。

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然而,仅仅依靠计算摄影算法的演进,开发团队很快就遇到了几乎无法逾越的硬件天花板:虽然计算摄影算法可以让第四代Pixel在同一个主线下每年都有新的改进摄像头传感器,同样的“魔法”不能直接应用到视频拍摄部分:由于手机计算能力弱,无法支持机器学习实现的曝光叠加算法用于视频拍摄。这也是使用高通SoC的Pixel手机视频拍摄质量不是很好的原因。

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在到货的硬件上,Pixel团队终于可以在有针对性的定制硬件上运行更多的计算摄影效果:作为这个新的视频录制算法的一部分——通过集成计算单元,不仅实现了视频中HDR效果的应用录制,同时也解决了视频拍摄时发热严重的问题:过去只能拍摄4-5分钟,但在Pixel 6系列上至少可以拍摄20分钟。

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终极解决方案

其实在智能手机的芯片设计这件事上,我们也经历了一个类似于现在小米/vivo的阶段:负责研发的团队其实已经在之前的Pixel手机上加了协处理器。 , 提高手机某部分的性能。

比如Pixel 2/3时代用来提高计算摄影/HDR+算法处理速度的Pixel Core,Pixel 4上迭代版的Pixel Core,整个时代的Titan M系列安全芯片都是在涉足 SoC 芯片之前。尝试将这些原本需要额外主板空间的协处理器以更高效的方式进一步集成到 SoC 中,以最终在 Pixel 6 系列上实际应用。

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过去,在Pixel 5加入“环境光”功能后,我已经在科技博客中抱怨“让手机的算力支持后期拍摄所需的算力是一件很头疼的事。 ”重新训练模型,使补光算法在搭载高通骁龙765G的Pixel 5上可以正常使用。

这不仅仅是缺乏计算能力。在开发团队看来,现有Pixel手机采用的高通骁龙SoC,从架构到功能,都不​​足以满足Pixel各种AI应用场景的需求。好久不见”。

同样,随着硬件定制化的提升,Pixel 6 也加入了很多 AI 带来的效率提升:比如在 Pixel 6 中大幅提升了识别准确率和速度的离线语言转文本功能通过机器学习,在手机内存中预制构建好的语音识别模型,利用内置的TPU模块,实现比传统算力更高效的识别效果;实时翻译功能不再局限于翻译App,而是集成到更多应用中。

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如今,随着越来越多手机厂商对计算摄影的尝试逐渐成熟,一直困扰着越来越多手机厂商的问题也成为越来越多手机厂商的共识:为软件功能量身定制硬件,进而进一步提升软件的运行效率,或许是未来手机上更现实的解决方案。

小米和vivo在ISP芯片领域的尝试,不是纸上的性能,也不是优点和处理器一样。

虽然定制SoC对于大多数手机厂商来说仍然是一种极其耗资的行为谷歌服务器框架,但是定制ISP等协处理器也可以打破目前智能手机体验甚至拍摄效果的“同质化”。跑分决定胜负的现状,将给用户带来更多不一样的体验。只要这条路被证明行之有效,就会有越来越多的厂商效仿,加入自研处理器的行列。

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