近日高通在财报下滑的压力下一连发布了三款新处理器芯片，分别是骁龙665、骁龙730和骁龙730G，他们可以看作是高通目前主力芯片骁龙660和710的正式升级版，其中上市近两年时间的骁龙660终于“挤”出了一个升级版，而这三款处理器的也意外引发网友对其AI性能的热议。

高通最新发布的骁龙665、骁龙730和骁龙730G处理器。(图/网络)

首先从性能上说，这三款处理器除了对CPU、GPU的例行升级外，最大的改变就是强化了AI的性能。根据高通官方宣称，骁龙665的AI性能比前作骁龙660提高了2倍，而骁龙730采用高通第四代的AI Engine(人工智能引擎)，AI性能相比于骁龙710也提升了2倍，从理论数值来看高通还是有在持续优化的，不过IC业内人士也指出，高通这三款芯片依旧没有改变其AI性能不够主流的状况。

AI专核依旧缺席，高通新处理器没有根本改进

简单分析下，骁龙665和骁龙730的AI性能提升其实是源自于高通自家AI Engine(人工智能引擎)的优化，虽然高通对外并没有进一步阐释相关细节，但可以得知的是其依旧是是通过CPU+GPU+DSP协作的方式来实现人工智能AI运算(例如骁龙665使用A73+A53架构，DSP为Hexagon 686，骁龙730使用A76和A55的设计，DSP为Hexagon 688)，相比于海思、联发科和苹果来说高通依旧没有使用专门的硬件(AI专核)NPU或APU来处理人工智能运算任务。

高通的AI引擎目前仍是通过CPU+GPU+DSP的方式驱动。(图/网络)

这里其实能看出一个很有意思的产品思路，即高通实际上已经知道单纯的运算性能提升其实是相当有限，所以这几款处理器在CPU方面并没有大的改进，其中骁龙665的CPU主频甚至还不如骁龙660，而骁龙730也只是对骁龙710的例行性升级，高通升级的重心似乎是在GPU和DSP方面，也就是要以二者的提升来带动AI的表现。不过不得不说高通的做法并不聪明，首先其AI Engine通过CPU+GPU+DSP协作处理的方式效率较低，对人工智能的处理也无法做到像AI专核一样的实时响应，当然最实际的问题也是设备长时间的进行运算会导致功耗过高，这也是目前诸如苹果、海思、联发科等厂商为什么要使用AI专核方案的原因。

AI专核才是主流之选，华为联发科AI策略成功

实际上要实现AI专核也并非是一蹴而就，不仅需要对市场的前瞻性把握，而且还要大胆对产品进行重新设计。目前除高通还在坚持用传统的CPU+GPU+DSP来打造AI Engine外，其他几大芯片厂商都已经开启了AI专核的布局，例如华为海思麒麟980和三星Exynos 9820上的NPU，联发科Helio P90上的APU和苹果A12的神经网络处理单元。

联发科最新的Helio P90芯片就以AI性能实现了性能突破(图/网络)

为什么需要AI专核?这其实已经不是一个新话题了。就如大家熟知的CPU、GPU一样，AI专核是一个专门针对人工智能运算任务而研发的处理单元。由于目前CPU/GPU无法高效地处理神经网络算法及机器学习需要的海量信息，因此需要AI专核来进行专门的处理。简单地说：虽然CPU/GPU也能处理AI运算任务，但随着人工智能运算需求加大，GPU/GPU的处理性能与功耗会受限，并且会削弱CPU/GPU自身的处理性能。而AI专核的处理速度快功耗低，对性能影响较小，可以让CPU和GPU做自己更擅长的事情，提升手机的体验流畅度。

AI专核的代表作可以用联发科最新推出的Helio P90芯片为例，它就采用了全新的独立APU 2.0架构，其内置的双核AI处理单元可以带来更强的AI性能表现，在知名AI评测机构ETHZ苏黎世AI Benchmark跑分上，联发科Helio P90就通过8大核心项的测试拿下了25645的高分，与高通今年的旗舰芯片骁龙855不相伯仲，而考虑到它使用的是12纳米制程，就已经能对标7纳米的骁龙855，可见AI专核确实能带来巨大的性能提升。