紫光展锐拓展边缘计算 创新异构双核NPU提升AI能力

提到智能终端的计算平台,很多用户目前耳熟能详的或许有高通、有联发科技、有英特尔、有英伟达等等等等。而你是否知道,家中的智能电表里也是有芯片的。如今帮你实现移动支付的扫码机内,也是有芯片的,而这些芯片来自哪?在此之前,笔者可能也并不清楚,今天,笔者则可以告诉你,这些芯片都来自一家我国集成电路设计业标杆企业——紫光展锐。

紫光展锐是一家全球领先的移动通信及物联网核心芯片供应商,其一直致力于移动通信和物联网领域核心芯片的自主研发及设计。旗下产品涵盖2G/3G/4G/5G移动通信基带芯片、物联网芯片、无线连接芯片、安全芯片、电视芯片,是全球全面掌握2G/3G/4G/5G移动通信技术以及IoT等全场景通信技术的少数企业之一。

8月27日,紫光展锐再度推出两款移动平台产品,分别是虎贲T618、虎贲T710。两款新品均通过AI技术来提升智能终端设备的整体能力,同时,进一步完善了紫光展锐的产品线。

虎贲T618——影像与AI能力的全面升级

虎贲T618是一款采用12nm制程工艺,由两颗2.0 GHz的Arm Cortex-A75 CPU 和六颗1.8 GHz的Arm Cortex-A55 处理器组成,配置Mali G52 GPU,可提供更高品质的图像显示效果。

此外,虎贲T618的影像处理能力全面升级,采用紫光展锐自主研发的第五代影像引擎Vivimagic解决方案,搭载了全新3核ISP,支持时下最流行的4800万像素,图像算法全面升级,结合创新的AI调试工具,将为用户带来全新智能、媲美专业级的出色拍照体验。其主要体现在以下四个方面:

无缝变焦:全新3核ISP加持,同时处理超广角、广角和长焦三路图像数据,可实现无延时切换,拍出更远、更清晰、色彩更鲜明的照片。

远近高清:采用了“超广角+广角+长焦”的三摄解决方案,支持三段式混合变焦,搭配长焦摄像头的无损变焦,结合展锐新一代多摄图像融合技术,大幅提升了拍摄远距离物体的画面清晰度。

精准还原:利用超广角镜头去畸变算法,对图像进行有效校正,使图像更真实、还原度更高;高动态场景下仍然保留高亮区域细节,提升了暗处亮度、对比度并还原颜色;室内逆光场景下采用高精度算法,有效改善图像分层。

AI增强:虎贲T618的AI功能进一步升级,集成了视觉信息处理器(VDSP),将更好的满足高要求的边缘视觉和AI处理需求,支持图库照片智能分类、场景识别、人脸解锁、AI美颜拍照与录像、AI人像背景虚化拍照与录制、AI修图等功能。同时,虎贲T618通过Android NN支持Android平台开源AI引擎加速,使第三方应用程序更高效部署多种AI功能。

紫光展锐推出的虎贲T618

虎贲618主要还是要在4G时代到5G时代的转变过程中的一颗常青树,在现有的常用网络状态下,尽可能提升终端设备(如智能手机)在影像与AI方面的能力。

其诞生后更大的意义在于,在高通和联发科技之外,国内智能手机厂商可以获得一个全新的选择!

虎贲T710——高性能AI边缘计算平台

虎贲T710则采用8核CPU架构,由4颗2.0GHz的Arm Cortex-A75及4颗1.8GHz的Arm Cortex-A55组成,搭载工作频率为 800MHz 的IMG PowerVR GM 9446 图形处理器。虎贲T710包含了 CPU、GPU、NPU、ISP、VDSP等处理单元,为各类丰富的AI应用提供了高效能、低功耗的技术基矗

其中,虎贲T710最大的特色在于,采用了创新的异构双核架构NPU,以应对越来越多、越来越复杂的AI应用场景与算力需求。其性能更是得到了第三方权威机构的认证,苏黎世联邦理工学院AI Benchmark在7月31日,公布了最新的全球AI芯片的测试榜单,虎贲T710以28097的优异成绩夺魁。

除了架构和算力,虎贲T710在能效和商用成熟度上也领先业界,其中:能效 ≥ 2.5TOPS/W,超过业界平均水平30%;支持多种AI训练框架, 如TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe……;支持多种AI模型量化方式,包括INT4、INT8、INT16和FP16……;支持Android NN,并且提供紫光展锐自研SDK,使第三方应用程序更高效部署AI功能。

此外,在采访中,紫光展锐方面还透露,今年还将通过虎贲T710与春藤510的组合助力更多智能手机厂商来提供5G手机的开发解决方案。

写在最后

我国的芯片一直以来总是处于一个被人诟病的地位,但近年来,更多的国内芯片厂商凭借技术方面的大胆创新,已经获得了迎头赶上的趋势。尤其是紫光展锐,其率先提出的异构双核NPU,极大程度的提升了AI边缘计算的能力,这样能力的提升,不仅仅是在智能手机,更多的是在更多的AI智能终端的一种赋能,加之未来搭配春藤510,相信在5G+AI的时代,可以取得更多OEM的信任,进而,开始赶上原有的全球芯片巨头们。

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