[問題] 為何手機的ai算力每年可以提升這麼多

看板MobileComm作者 (joe)時間1年前 (2023/01/07 16:59), 編輯推噓8(9推 1噓 31→)
留言41則, 19人參與, 1年前最新討論串1/1
每年蘋果或高通端出新的晶片，都會吹一下比去年提升了多少效能，通常cpu的能耗有比去 年高個20%就已經很厲害了，gpu了不起也只有30%。但是ai處理器動不動就是100多趴，為什 麼會差這麼多呢 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.254.178.144 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MobileComm/M.1673081985.A.2DD.html
→
01/07 17:01, 1年前 , 1F
反正都無感隨便吹
01/07 17:01, 1F
→
01/07 17:03, 1年前 , 2F
你蒜粒多少
01/07 17:03, 2F
推
01/07 17:15, 1年前 , 3F
因為之前的很爛啊...
01/07 17:15, 3F
→
01/07 17:16, 1年前 , 4F
而且ai計算跟gpu差不多，其實沒有很必要額外做一個
01/07 17:16, 4F
→
01/07 17:17, 1年前 , 5F
沒有太實際的應用場景根本就隨便吹
01/07 17:17, 5F
→
01/07 17:27, 1年前 , 6F
感知不強是軟體跟不上，開發者不夠積極，不過最強大還是
01/07 17:27, 6F
→
01/07 17:27, 1年前 , 7F
照相錄影上
01/07 17:27, 7F
→
01/07 17:28, 1年前 , 8F
這領域還比較新吧
01/07 17:28, 8F
→
01/07 17:28, 1年前 , 9F
看手機計算攝影跟傳統相機對比就知道ai很重要，其它運
01/07 17:28, 9F
→
01/07 17:28, 1年前 , 10F
用好像比較無感
01/07 17:28, 10F
→
01/07 17:35, 1年前 , 11F
相機是所見即所得,真實的,手機相機期望是所見即所思,修的
01/07 17:35, 11F
→
01/07 17:49, 1年前 , 12F
降低精度跟功耗，蒜粒翻倍
01/07 17:49, 12F
噓
01/07 17:55, 1年前 , 13F
1到100 和 100到10000 都是一百倍 哪個比較難?
01/07 17:55, 13F
→
01/07 18:02, 1年前 , 14F
前面有個NVIDIA玩AI玩很久了
01/07 18:02, 14F
→
01/07 18:02, 1年前 , 15F
從0~100這部分N家搞了很久。
01/07 18:02, 15F
推
01/07 18:13, 1年前 , 16F
什麼時候手機用上DLSS
01/07 18:13, 16F
→
01/07 18:56, 1年前 , 17F
怎麼會有人覺得軟體跟不上...現在軟體跑到硬體都看不
01/07 18:56, 17F
→
01/07 18:56, 1年前 , 18F
到車尾燈了= =拍照疊圖疊到卡頓發熱的一卡車
01/07 18:56, 18F
推
01/07 19:08, 1年前 , 19F
沒有深度整合高一千倍都沒有用。重點是有多少功能
01/07 19:08, 19F
→
01/07 19:08, 1年前 , 20F
能把ai算力發揮好。
01/07 19:08, 20F
推
01/07 19:39, 1年前 , 21F
不知道成果在哪
01/07 19:39, 21F
推
01/07 22:59, 1年前 , 22F
只有拍照一個應用的話做到1000%也不會成為殺手應用的
01/07 22:59, 22F
推
01/07 23:58, 1年前 , 23F
不只拍照啊 你日常使用效能調度也有影響
01/07 23:58, 23F
→
01/07 23:58, 1年前 , 24F
所以前幾循環通常都比較耗電
01/07 23:58, 24F
推
01/08 01:21, 1年前 , 25F
因為AI晶片架構很好翻倍
01/08 01:21, 25F
推
01/08 11:09, 1年前 , 26F
就功能單一的問題啊 你會發現效能換代漲幅是NPU>GP
01/08 11:09, 26F
→
01/08 11:09, 1年前 , 27F
U>CPU 運算通用性是反過來的 NPU處理的資料型別固
01/08 11:09, 27F
→
01/08 11:09, 1年前 , 28F
定 功能固定 就更好優化
01/08 11:09, 28F
→
01/08 12:18, 1年前 , 29F
因為AI推算可以低精度 佔的面積很小
01/08 12:18, 29F
→
01/08 12:19, 1年前 , 30F
一般CPU/GPU核心佔面積太大 很難多塞翻倍
01/08 12:19, 30F
→
01/08 12:23, 1年前 , 31F
佔2-5mm2的小東西 容易翻倍
01/08 12:23, 31F
→
01/08 12:23, 1年前 , 32F
佔20-50mm2的大東西 不易翻倍
01/08 12:23, 32F
→
01/08 12:24, 1年前 , 33F
因為晶片面積關係成本 不能大幅度變化
01/08 12:24, 33F
→
01/08 12:25, 1年前 , 34F
像當初a11到a12號稱npu塞3倍
01/08 12:25, 34F
→
01/08 12:25, 1年前 , 35F
其實只是不到2mm2變成5mm2多
01/08 12:25, 35F
→
01/08 12:27, 1年前 , 36F
仍只是CPU/GPU/記憶體的小零頭
01/08 12:27, 36F
推
01/08 17:21, 1年前 , 37F
可以低精度不代表他只設計給低精度 data path widt
01/08 17:21, 37F
→
01/08 17:21, 1年前 , 38F
h都是比照單精度下去設計的 是否支援低精度實質上
01/08 17:21, 38F
→
01/08 17:21, 1年前 , 39F
和面積沒什麼關係
01/08 17:21, 39F
→
01/08 23:45, 1年前 , 40F
你賺一千提升十倍很容易，你賺十萬提升十分之一就不錯
01/08 23:45, 40F
→
01/08 23:45, 1年前 , 41F
了，基數不同直接比倍率，你數學體育老師教的？
01/08 23:45, 41F
‣ 更多 bf000777966 的文章
文章代碼(AID): #1ZkJI1BT (MobileComm)