Mobile Prozessoren von 2018: Der Aufstieg der Funktionen für maschinelles Lernen

Es überrascht nicht, dass die diesjährigen Smartphones über schnellere Prozessoren verfügen als die des letzten Jahres - das passiert jedes Jahr. Neu in diesem Jahr ist jedoch die Dominanz von Funktionen für maschinelles Lernen, die praktisch jeder Prozessoranbieter als Differenzierungsmerkmal für seine Geräte ankündigt. Dies gilt sowohl für die Telefonanbieter, die ihre eigenen Chips entwickeln, als auch für die unabhängigen oder kommerziellen Chipanbieter, die Prozessoren an Telefonanbieter verkaufen, und sogar für die IP-Hersteller, die die Kerne für die Prozessoren selbst entwickeln.

Hintergrund

Zunächst ein kleiner Hintergrund: Alle modernen Anwendungsprozessoren enthalten Designs (oft als geistiges Eigentum oder IP bezeichnet) von anderen Unternehmen, insbesondere Firmen wie ARM, Imagination Technologies, MIPS und Ceva. Solche IP-Adressen können in verschiedenen Formen auftreten. ARM verkauft beispielsweise alles von einer Basislizenz für seine 32-Bit- und 64-Bit-Architektur bis hin zu speziellen Kernen für CPUs, Grafiken, Bildverarbeitung usw., die dann von Chip-Designern verwendet werden können Prozessoren erstellen. In der Regel kombinieren die Chiphersteller diese Kerne mit ihren eigenen Designs und treffen verschiedene Entscheidungen in Bezug auf Speicher, Verbindungen und andere Funktionen, um die Leistung mit den Leistungsanforderungen, der Größe und den Kosten in Einklang zu bringen.

Auf der CPU-Front haben die meisten Chips eine Kombination aus größeren Kernen, die leistungsfähiger und schneller und heißer sind, und kleineren Kernen, die effizienter sind. In der Regel verwenden Telefone die kleineren Kerne die meiste Zeit, bei anspruchsvollen Aufgaben wechseln sie jedoch zu den leistungsstärkeren Kernen und verwenden eine Kombination aus Kernen und GPU sowie anderen Kernen, um die Leistungsanforderungen und thermischen Überlegungen optimal zu verwalten (dies ist nicht möglich) Führen Sie die Hochleistungskerne sehr lange aus, da sie überhitzen würden und Sie dies normalerweise nicht tun müssen. Die bekanntesten Beispiele für die großen Kerne sind die Kerne Cortex-A75 und A73 von ARM; die passenden kleineren Kerne wären der A55 und der A53. In den heutigen High-End-Telefonen sehen Sie häufig jeweils vier in einem sogenannten Octa-Core-Layout, obwohl einige Anbieter andere Ansätze gewählt haben.

Bei Grafiken gibt es mehr Abwechslung: Einige Hersteller entscheiden sich für die Mali-Linie von ARM, andere für PowerVR von Imagination Technologies und wieder andere entscheiden sich für das Design ihrer eigenen Grafikkerne. Und es gibt noch mehr Vielfalt, wenn es um Dinge wie Bildverarbeitung, digitale Signalverarbeitung und spätere AI-Funktionen geht.

Apfel

Apple begann, seine KI-Fähigkeiten in seinen Herbst-Telefonankündigungen zu verbessern, darunter insbesondere den "A11 Bionic" -Chip, der im iPhone 8 und 8 Plus verwendet wird, sowie das iPhone X.

Der A11 Bionic ist eine Sechs-Kern-Architektur mit zwei Hochleistungskernen und vier Effizienzkernen. Apple entwirft seine eigenen Kerne (unter einer ARM-Architekturlizenz) und hat traditionell die Single-Thread-Leistung vorangetrieben. Dies ist ein Fortschritt gegenüber dem A10 Fusion mit vier Kernen, und Apple gab an, dass die Leistungskerne im A11 bis zu 25 Prozent schneller sind als im A10, während die vier Effizienzkerne bis zu 70 Prozent schneller sein können als der A10 Fusion-Chip. Der Grafikprozessor sei bis zu 30 Prozent schneller.

Apple spricht davon, dass der Chip eine Dual-Core "Neural Engine" hat, die bei der Szenenerkennung in der Kamera-App helfen kann, und Face ID und Animoji auf dem iPhone X. Das Unternehmen hat auch eine API namens CoreML veröffentlicht, um Drittanbietern zu helfen Entwickler erstellen Anwendungen, die dies nutzen.

Apple gibt in der Regel nicht viele Informationen über seine Prozessoren aus, gibt jedoch an, dass der A11 Bionic Neural Engine ein Dual-Core-Design ist, das für die Echtzeitverarbeitung bis zu 600 Milliarden Vorgänge pro Sekunde ausführen kann.

Im Gegensatz zu den meisten anderen Prozessorherstellern integriert Apple das Modem nicht in seine Anwendungsprozessoren und verwendet stattdessen eigenständige Qualcomm- oder Intel-Modems. Es gab einige Kontroversen darüber, ob Apple nur die Funktionen seiner Qualcomm-Modems unterstützt, die auch von Intel unterstützt werden. In der Praxis bedeutet dies, dass iPhones die 3-Wege-Carrier-Aggregation unterstützen, nicht jedoch einige der erweiterten Funktionen.

Huawei

Huawei war auch früh am KI-Push und nannte sein Kirin 970, das es auf der IFA im vergangenen Herbst angekündigt hatte, "die weltweit erste mobile KI-Verarbeitungseinheit". Das Kirin 970 wird derzeit im Huawei Mate 10 verwendet. Es enthält vier Cortex-A73-CPU-Kerne mit bis zu 2, 4 GHz und vier A53-Kerne mit bis zu 1, 8 GHz sowie die Mali G72 MP12-GPU von ARM.

Besonders neu im 970 ist das, was Huawei als NPU oder Neural Processing Unit bezeichnet. Das Unternehmen hat angegeben, dass die Tasks, die auf diesen Prozessor ausgelagert werden können, die 25-fache Leistung und die 50-fache Effizienz im Vergleich zu denen auf dem CPU-Cluster aufweisen. Dies zielt insbesondere auf eine schnellere Bilderkennung und eine bessere Fotografie ab. Auf der Messe sagte Huawei, dass das Telefon 1, 92 16-Bit-TeraFLOPs verarbeiten kann.

Der Kirin 970 verfügt über einen Dual-Image-Signalprozessor, ein LTE-Modem der Kategorie 18 mit 5-Carrier-Aggregation und ein 4-mal-4-MIMO, das eine maximale Download-Geschwindigkeit von 1, 2 Gbit / s ermöglichen sollte.

Auf dem Mobile World Congress kündigte Huawei sein erstes 5G-Modem an, das Balong 5G01, das als erstes 5G-Modem ausgeliefert werden soll. Es ist wahrscheinlich, dass einige zukünftige Anwendungsprozessoren dieses Modem ebenfalls einsetzen werden, aber das wurde noch nicht angekündigt. Technisch werden alle diese Produkte von der HiSilicon-Tochter des Unternehmens hergestellt.

Qualcomm

Der Chip, der in diesem Jahr wahrscheinlich das Herzstück der meisten Flaggschiff-Android-Telefone in den USA bildet, ist der Snapdragon 845 von Qualcomm. Dies ist ein Upgrade des Snapdragon 835, der in den meisten der 2017er Premium-Android-Telefone verwendet wurde und bereits in Verwendung ist die nordamerikanischen Versionen des Galaxy S9.

Wie bei den meisten anderen Anbietern treibt Qualcomm neuronale Netze und KI als einen der größten Verbesserungsbereiche für den diesjährigen Chip voran, zusammen mit einem verstärkten Fokus auf "Immersion" - was im Wesentlichen eine bessere Bildgebung bedeutet.

Im KI-Bereich spricht Qualcomm gerne von einer Multi-Core-NPE (Neural Processing Engine), die eine neue Version ihres Hexagon-DSP sowie die CPU und die GPU als Inferenz verwendet.

Der Chip verfügt über den Hexagon 685 DSP, der laut Qualcomm die AI-Verarbeitungsleistung mehr als verdoppeln kann. eine Kryo 385-CPU, die laut eigenen Angaben eine Leistungssteigerung von 25 bis 30 Prozent für ihre Leistungskerne (vier ARM Cortex-A75-Kerne mit einer Geschwindigkeit von bis zu 2, 85 GHz) und eine Leistungssteigerung von bis zu 15 Prozent für ihre "Effizienzkerne" (vier) bietet Cortex-A55-Kerne mit einer Geschwindigkeit von bis zu 1, 8 GHz, die sich alle einen 2 MB großen L3-Cache teilen, und eine Adreno 630-GPU, die laut Qualcomm eine 30-prozentige Leistungsverbesserung oder eine 30-prozentige Leistungsreduzierung sowie das 2, 5-fache unterstützen wird schnellere Anzeigen.

Im KI-Bereich unterstützt der Chip eine große Anzahl verschiedener Frameworks für maschinelles Lernen. Dies funktioniert nach Angaben des Unternehmens beispielsweise für die Objektklassifizierung, Gesichtserkennung, Szenensegmentierung, Sprechererkennung usw. Zwei hervorgehobene Anwendungen sind Live-Bokeh-Effekte (für Porträts mit unscharfem Hintergrund) und aktiver Tiefenabtastung und strukturiertem Licht, die eine verbesserte Gesichtserkennung ermöglichen sollen. Durch die Verlagerung von Inferenzen von der Cloud auf das Gerät können Sie laut Qualcomm die Vorteile geringer Latenz, Datenschutz und verbesserter Zuverlässigkeit nutzen.

Im Bildbereich verfügt der Chip über eine neue Version von Qualcomms Spectra ISP, eine verbesserte Ultra HD-Videoaufnahme mit Rauschunterdrückung für mehrere Bilder, die Möglichkeit, 16-Megapixel-Video mit 60 Bildern pro Sekunde und 720p-Zeitlupen-Video mit 480 Bildern aufzunehmen Bilder pro Sekunde. Für VR unterstützt der 845 Displays mit einer Auflösung von 2K x 2K bei 120 Bildern pro Sekunde, ein großer Fortschritt gegenüber den vom 835 unterstützten 1, 5K x 1, 5K bei 60 Bildern pro Sekunde.

Zu den weiteren Funktionen gehört eine sichere Verarbeitungseinheit, die mithilfe ihres eigenen Kerns Sicherheitsinformationen außerhalb des Kernels speichert und mit der CPU und der TrustZone-Funktion von Qualcomm zusammenarbeitet.

Der 845 integriert das X20-Modem, das Qualcomm im vergangenen Jahr eingeführt hat und das LTE-Kategorie 18 (mit Geschwindigkeiten von bis zu 1, 2 Gbit / s), bis zu 5 Carrier Aggregation und 4X4 MIMO unterstützen kann, und verwendet Techniken wie Licensed-Assisted Access, um den Zugriff zu beschleunigen Geschwindigkeiten in mehreren Bereichen möglich.

Der Chip wird im 10-nm-Low-Power-Verfahren von Samsung hergestellt.

Qualcomm stellt auch die Snapdragon 600-Familie von Anwendungsprozessoren her, angeführt vom 660, der von vielen chinesischen Anbietern, einschließlich Oppo und Vivo, verwendet wird. Im Vorfeld des Mobile World Congress wurde die Snapdragon 700-Familie vorgestellt, die viele der gleichen Funktionen wie die 800-Familie aufweist, einschließlich Hexagon DSP, Spectra ISP, Adreno-Grafik und Kryo-CPU. Verglichen mit dem 660 bietet Qualcomm eine zweifache Verbesserung der AI-Anwendungen auf dem Gerät und eine 30-prozentige Verbesserung der Energieeffizienz.

Samsung

Während in den meisten nordamerikanischen Telefonen Qualcomm-Prozessoren verwendet werden, verwendet Samsung in vielen anderen Märkten eigene Exynos-Prozessoren und beginnt, diese Prozessoren anderen Telefonherstellern zur Verfügung zu stellen.

Das neue Spitzenmodell ist das Exynos 9810, das Samsung in internationalen Versionen des Galaxy S9 und S9 + einsetzen wird.

Auch hier setzt Samsung auf neue Funktionen für "Deep Learning-basierte Software", die dem Prozessor dabei helfen soll, Objekte oder Personen im Telefon genau zu identifizieren, und die Tiefenerkennung für die Gesichtserkennung unterstützen.

Der 9810 ist auch ein Octa-Core-Chip mit vier A55-Kernen für mehr Energieeffizienz und vier benutzerdefinierten CPU-Designs für mehr Leistung. Laut Samsung haben diese neuen Kerne, die mit bis zu 2, 9 GHz betrieben werden können, eine breitere Pipeline und einen optimierten Cache-Speicher, wodurch sie doppelt so viel Single-Core-Leistung und 40 Prozent mehr Multi-Core-Leistung bieten als ihr Vorgänger 8895 aus dem Vorjahr. (Veröffentlichte Benchmarks zeigen Verbesserungen in der realen Welt, aber nicht so viel wie behauptet, ich bin an dieser Stelle skeptisch gegenüber allen mobilen Benchmarks.)

Weitere Funktionen sind Mali-G72 MP18-Grafik, Unterstützung für bis zu 3840 x 2400 und 4096 x 2160 Bildschirme, ein Dual Image Signal Processor (ISP) und Unterstützung für 4K-Erfassung mit 120 Bildern pro Sekunde. Das 9810 verfügt auch über ein Modem der Kategorie 18 mit 6 Carrier Aggregation und 4 x 4 MIMO für Downlink (2 CA für Uplink) mit einer maximalen Downlink-Geschwindigkeit von 1, 2 Gbit / s und Uploads von 200 Mbit / s. Auf dem Papier entspricht dies den Modems der Kategorie 18, die sowohl Qualcomm als auch Huawei in ihren aktuellen Top-Chips haben. Wie der Snapdragon 845 wird er im 10-nm-FinFET-Prozess der zweiten Generation von Samsung hergestellt.

MediaTek

MediaTek war eher ein Player für Telefone der mittleren Preisklasse und darunter. Im vergangenen Monat wurde mit dem Helio P60 ein neuer Chip für den "New Premium" -Markt eingeführt - Telefone der mittleren Preisklasse im Bereich von 200 bis 400 US-Dollar, die alles bieten Grundfunktionen der High-End-Telefone. Das erste angekündigte Telefon, das diesen Chip verwenden wird, ist das Oppo R15.

Der im vergangenen Jahr angekündigte Top-Prozessor des Unternehmens ist der Helio X30, ein Deca-Core-Prozessor für Premium-Handys. Dazu gehören zwei ARM Cortex-A73-CPU-Kerne mit bis zu 2, 5 GHz, vier Cortex-A53-Kerne mit bis zu 2, 2 GHz und vier A35-Kerne mit bis zu 1, 9 GHz sowie die PowerVR Series 7XT Plus-Grafik von Imagination 800 GHz und ein LTE-Modem der Kategorie 10, das über die Downlink-Verbindung eine Aggregation mit drei Trägern ermöglicht. Es ist ein interessanter Chip, der im 10-nm-Verfahren von TSMC hergestellt wird und die Idee vorantreibt, dass mehr Kerne flexibler sein können. Zu den Handys, die diese Funktion nutzen, gehören das Meizu Pro 7 Plus mit zwei Bildschirmen und das Vernee Apollo 2 (8-Megapixel-Frontkamera, 16-Megapixel- und 13-Megapixel-Heckkamera).

Im vergangenen Jahr kündigte MediaTek mit dem Helio P23 und P30 zwei Prozessoren für den Mittelstand an, die speziell für den globalen Markt und für China entwickelt wurden und jeweils acht Cortex-A53-Kerne mit 2, 53 GHz und Mali G71 MP2-Grafik enthalten. Dies sind die Chips, die das P60 ersetzen, mehr Leistung bieten und eine Reihe neuer Funktionen ermöglichen soll.

Das P60 bietet mehr Leistung und ist eine Rückkehr zur Big.LITTLE-Konfiguration, die ARM und MediaTek in den vergangenen Jahren vorangetrieben haben. Sie kombinieren vier der leistungsstärkeren ARM Cortex-A73 mit bis zu 2, 0 GHz mit vier der effizienteren Cortex-A53 Kerne auch bei 2, 0 GHz. Dazu kommt eine ARM Mali G72 NMP3-GPU mit bis zu 800 MHz, die alle von der vierten Version der CorePilot-Technologie von MediaTek für die Planung von Aufgaben gesteuert werden. Im Vergleich zu P23 und P30 bietet das P60 laut MediaTek eine Leistungssteigerung von 70 Prozent bei CPU- und GPU-Vorgängen.

Auch MediaTek steigt in die KI ein. Der P60 verfügt über eine NeuroPilot-Plattform für die Hardwarebeschleunigung neuronaler Netzwerke. Dies unterstützt das Google Android Neural Network (NN) und die gängigen AI-Frameworks, einschließlich TensorFlow, TensorFlow Lite, Caffe und Caffe 2. Dies ist ein spezialisierter digitaler Signalprozessor, der 280 GMACs (Milliarden von Multiplikationsoperationen pro Sekunde) verarbeiten kann. Es wurde entwickelt, um beispielsweise die Gesichtserkennung zum Entsperren eines Telefons (was wir bisher bei High-End-Telefonen, aber nicht bei Telefonen mit mittlerer Reichweite, gesehen haben) und die Objekterkennung, selbst bei Videos, bei 60 Bildern pro Sekunde zu verwenden.

Darüber hinaus verfügt der P60 über eine Reihe neuer Bildfunktionen, darunter drei Bildsensorprozessoren, die eine Doppelkamerakonfiguration mit 16 und 20 MP-Sensoren oder eine Einzelkamera mit bis zu 32 MP unterstützen. (Ich habe noch kein Telefon in der Produktion mit einem Kamerasensor mit so vielen Megapixeln gesehen, aber sie sollen noch kommen.) Diese Sensoren bieten Funktionen zur Rauschunterdrückung und Echtzeit-Bokeh (die Unschärfe des Hintergrunds im Porträtmodus)..

Der Chip enthält ein Modem, das Downloads der Kategorie 7 (bis zu 300 Mbit / s) und Uploads der Kategorie 13 (bis zu 150 Mbit / s mit 2 Carrier Aggregation) unterstützt. Es basiert auf dem 12-nm-FinFet-Prozess von TSMC, der laut Angaben des Unternehmens zu einer Energieeinsparung von 25 Prozent bei energieintensiven Anwendungen wie Spielen und einer Gesamtenergieeinsparung von 12 Prozent beiträgt.

Spreadtrum

Spreadtrum, bei dem die meisten Modems auf dem chinesischen Markt verkauft werden, hat eine Partnerschaft mit Intel angekündigt, die Intels 5G-Modem und ARM-kompatible CPUs einsetzen wird. Dies ist noch ein paar Jahre entfernt, daher sind noch keine Details verfügbar.

Beachten Sie, dass Spreadtrum in den USA zwar nicht sehr gut sichtbar ist, jedoch nur Qualcomm und MediaTek auf dem Handelsmarkt für Anwendungsprozessoren nachverfolgt werden. Es verkauft hauptsächlich Produkte mit ARM-CPUs und einem eigenen 4G-Modem, hat jedoch mit Intel zu tun und befindet sich im Minderheitsbesitz von Intel. Dies hat zu einem Chip mit Intel-CPUs und Spreadtrum-Modem geführt (das Gegenteil der neuen Ankündigung).

ARM

Natürlich sind es nicht nur die Chiphersteller, die AI als die nächste große Welle ansehen, und die Unternehmen, die das IP herstellen, haben auch in diesem Bereich einen großen Schub gemacht.

ARM, der erfolgreichste der IP-Hersteller, kündigte letzten Monat eine Reihe von IP für maschinelles Lernen an, einschließlich Hardware und Software, und hat dies auf dem Mobile World Congress vorangetrieben.

Das so genannte Projekt Trillium umfasst Prozessordesigns (IP) für maschinelles Lernen (ML) und Objekterkennung (OD) sowie eine neue Softwarebibliothek.

Der ML-Prozessor befindet sich in einem Anwendungsprozessor und wird neben der CPU, der GPU und dem Anzeigekern ausgeführt. Die als ARM NN (neuronales Netzwerk) bekannte Softwarebibliothek unterstützt Frameworks wie TensorFlow, Caffe und Android NN. Auf diese Weise können diese Anwendungen nur auf vorhandenen Prozessoren mit ARM-CPUs und -Grafiken über Software ausgeführt werden. Auf Prozessoren mit ML-Kernen wird dies natürlich erheblich beschleunigt. Software von Drittanbietern funktioniert auch auf dem Prozessorkern. Laut ARM wurde der ML-Core von Grund auf speziell für den Betrieb von neuronalen Netzen entwickelt. Es können sowohl 8-Bit- als auch 16-Bit-Anwendungen ausgeführt werden, wobei der Einfachheit halber der Schwerpunkt auf 8-Bit liegt.

Der OD-Prozessor ist so konzipiert, dass er sich neben einem Bildsignalisierungsprozessor (ISP) befindet, um eine Objekterkennung mit geringem Stromverbrauch zu ermöglichen, insbesondere für Anwendungen wie Gesichtserkennung und Verfolgung von Bewegungen. Dies ist ein dedizierter Hardwareblock, der für die Verwendung mit neuen Sensortechnologien wie Stereoskopiekameras entwickelt wurde.

ARM gab bekannt, dass die neue IP im April für die Entwicklervorschau verfügbar sein und im Laufe dieses Jahres allgemein verfügbar sein wird. Angesichts eines typischen Zeitzyklus ist es jedoch unwahrscheinlich, dass die neuen Prozessorkerne bis 2019 oder später in Chips erscheinen. Natürlich könnte die Software, die auf vorhandenen Kernen funktioniert, viel früher bereitgestellt werden.

ARM forcierte auch einige neue Lösungen für das Internet der Dinge, einschließlich einer neuen SIM-Lösung namens Kigen, die in SoCs für Geräte mit geringem Stromverbrauch eingebaut werden soll, um die heutigen physischen SIM-Karten zu ersetzen.

Imagination Technologies

Imagination, bekannt für seine PowerVR-Grafik, kündigte im vergangenen Herbst seine IP für neuronale Netzwerke an, die PowerVR 2NX Neural Network Acceleration (NNA). Hierbei handelt es sich um eine flexible Architektur mit ein bis acht Kernen, von denen jeder 256 8-Bit-MACs (Multiplay-Accumulate Units) haben kann. Der Imagination zufolge kann es mehr als 3, 2 Billionen Operationen pro Sekunde ausführen.

Ceva

Andere IP-Anbieter drängen ebenfalls auf den Markt. Ceva, bekannt für seine DSP-Kerne, kündigte gerade NeuPro an, eine Familie von AI-Prozessorkernen, die für Edge-Geräte entwickelt wurden. Diese bauen auf Prozessoren auf, die das Unternehmen im Bereich Computer Vision verkauft hat, und verwenden das CDNN-Framework für eine Vielzahl von "AI-Prozessen". Dies funktioniert mit den gängigen Frameworks für maschinelles Lernen und konvertiert diese zur Inferenz auf mobile Prozessoren. Das Unternehmen plant Prozessoren im Bereich von 2 bis 12, 5 Teraops pro Sekunde (TOPS) für Verbraucher-, Überwachungs- und ADAS-Produkte (für autonome Fahrzeuge). Ceva sagte, dass ein großer Automobilkunde plant, 100 TOPS Leistung mit weniger als 10 Watt Leistung zu ermöglichen. Die Lizenzierung beginnt in der zweiten Hälfte dieses Jahres.

Ceva kündigte auch seine PentaG-Plattform von DSPs für 5G-Basisbandmodems an. Das Unternehmen gibt an, dass seine aktuellen DSPs in 40 Prozent der Mobilteile der Welt, die ungefähr 900 Millionen Telefone pro Jahr abdecken, und in Modems von Intel, Samsung und Spreadtrum enthalten sind. Die neue Plattform verfügt über mehr KI, die insbesondere zur "Linkanpassung" verwendet wird. In der 5G-Welt können Mobilteile über mehrere Verbindungen zu einer Basisstation verfügen. Laut Ceva hilft die Hardware und Software dabei, alle paar Millisekunden die beste Verbindung zu ermitteln. Dies kann im Vergleich zur alleinigen Verwendung von Software viel Strom sparen. Dies ist kein Allzweck-DSP oder neuronaler Netzwerkchip, sondern ein speziell für die Kommunikation entwickelter Chip. Es wurde gerade angekündigt und sollte im dritten Quartal verfügbar sein.

Ceva treibt DSPs auch auf dem 5G-Basisstationsmarkt stark voran und gab bekannt, dass bis zu 50 Prozent der neuen 5G-Funkinfrastruktur die DSP-IP des Unternehmens verwenden wird, einschließlich der Systeme von Nokia und ZTE.

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