燃爆了✎﹏求合体最新版下载●金铲铲一体直装「合体」20个月,卷出安卓最强野兽X90!这颗国产「V2」,又把发哥带飞了

文章来源:卡密网 时间:22-11-17 12:48:54 阅读数:152人阅读

原标题:「合体」20个月,卷出安卓最强野兽X90!这颗国产「V2」,又把发哥带飞了

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新智元报道 编辑:好困 David【新智元导读】蓝厂发布新旗舰X90,最支棱的就是发哥!懂不懂什么叫「合体」啊? 等下,苹果芯片的性能竟然被「秒」了?而且这次出手的还是「发哥」?看起来,这次联发科与vivo深度合作开发的新旗舰,不仅要颠覆安卓老格局,这是想连苹果都要一起拉下马了。

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真·地表最强:蓝厂带着发哥,支棱起来了 这次发哥新推出的天玑9200配备了1+3+4八核CPU架构,是首款台积电第二代4nm制程工艺平台,也是首款第二代Armv9架构CPU:1个最高主频达到3.05GHz的X3超大核,3个2.85GHz的穿越火线雷达辅助A715,4个1.8GHz的A510,外加8MB三级缓存和6MB系统缓存,功耗比天玑9000降低25%。

GPU:11核G715 ,支持硬件光追,GPU性能提升32%,功耗降低41% 。

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从极客湾放出的Geekbench 5 CPU跑分显示,天玑9200多核跑分为4459分,比天玑9000有一定提升,不过,极客湾测试使用的是工程机,分数仅供参考从CPU多核性能看,整体略强于苹果A14水平,距离A15和A16还有一定距离。

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来源:极客湾而在GPU上,天玑9200表现惊艳在极客湾给出的GFX Bench 5.0测试结果中,天玑9200一枝独秀,不仅将安卓一众对手甩在身后,甚至超过了苹果A16的GPU表现穿越火线雷达辅助,而且优势明显虽然这与苹果这一代连牙膏都懒得挤有很大关系,但不管怎么说,发哥这回支棱得确实是有点生猛。

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来源:极客湾对于一般手机用户而言,说到跑分排行榜,说一千道一万,没有「那个软件」的排行榜,都是野榜据联发科方面自己公布的9200平台跑分图,这个分数为126万+,比天玑9000提高了25%以上相比之下,高通骁龙的8+Gen只有111万。

这还不算什么,蓝厂和联发科联合深度调校的vivo史上最强旗舰X90系列,更是在安兔兔v9上跑出了突破128万分的成绩。

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而且,无论是哪个,都击败了内置苹果M1芯片(跑分为125万)的苹果iPad Pro真就是,发哥战未来?连架构都改?自研芯片叒升级 更「可怕」的是穿越火线雷达辅助,这帮人除了调校出了地表最强的天玑9200,竟然还带来了全新的自研芯片V2。

而这距离上一代V1+的推出,才刚刚过了7个月……简单来说,V2是一颗从场景事件出发,针对AI大密度算法算力需求,量身定制的「低功耗AI加速芯片」。

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要实现这一点,就需要深入底层技术,甚至对芯片的架构「动刀」对于手机AI计算而言,大致可分为平台和外挂两种解决方案:外挂芯片可减少软件调度,高效专注于大密度AI运算,但在特定场景下的运算缺乏灵活性; 平台SoC软件部署灵活,NPU峰值算力上限高,但难以满足大密度运算的算力需求。

但是问题来了,这两种芯片不仅架构不同,而且指令集也完全不同于是,在尝试了若干种芯片间高速通信的方案之后穿越火线雷达辅助,vivo的系统架构师和工程师终于设计出FIT(Frame Info Tunneling)双芯互联技术。

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FIT的原理其实很简单,首先需要把大型复杂算法模块进行拆分然后,把算力密度小、网络结构复杂的小模型部分,通过软件部署在平台NPU上同时,把算力密度大、数据吞吐密集的大模型部分,部署在自研芯片V2硬件上,让其中的三个单元处理各自擅长的运算内容。

最终,实现了在1/100秒内完成双芯互联同步的高速协同计算。

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而FIT双芯互联的最直接应用,就是vivo最擅长的计算摄影了由于传统ISP的滤波器普遍是手工设计的,虽然能以极低延时处理大量的数据流水,但是只能解决已知的、特定的问题那么对于那些复杂、未知的问题穿越火线雷达辅助来说,最好的解决方案就是救助于人工智能。

但是,当你把AI软件算法部署到NPU上时,就需要以帧或块为单位进行处理信号相比之下,传统的ISP却是以行为单位与此同时,由于绝大部分平台SoC片上SRAM容量有限,大量AI算法在接入ISP 管道后,要通过外部DDR来完成数据暂存和交互。

这就会造成运算与数据分离,牺牲了高性能AI运算至关重要的Data-Locality要求,进一步降低了性能为了解决这一问题,vivo在自研芯片V2上,把传统的ISP架构升级为AI-ISP架构进而通过FIT双芯互联,第一次将平台ISP-NPU与自研芯片V2的ISP-DLA作为一个整体,设计出了目前来说最合理的AI算法处理架构。穿越火线雷达辅助

而这,也是在异构多芯片计算方向上,迈出的至关重要的第一步。

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从结构上来看,V2的可以分为三个部分:图像处理单元 AI计算单元 片上内存单元

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具体来说,对于移动端的AI处理,有三个 相互关联且共同决定能力上限的要素—— 算力容量,算力密度和数据密度平台SoC算力容量大,适合部署网络结构复杂的模型,但能效比不高,无法满足对大密度AI运算的需求于是,vivo在自研芯片V2的设计中,加入了近存深度学习加速器(DLA)。

其中,近存DLA通过全硬化MAC设计和大容量专用片上SRAM,强化算力密度和数据密度,从而释放算力容量的潜力。

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在算力密度上,得益于全硬化MAC设计,V2的近存DLA在实际AI运算中,能够达到穿越火线雷达辅助100% MAC利用率相比在平台SoC软件部署AI运算,8bit算力密度提升了2-3倍此外,vivo还针对专业视频的10bit处理需求,在自研芯片V2中专门硬化了10bit的MAC单元——相比平台SoC软件部署所采用的合并运算方式,10bit算力密度提升了4-6倍。

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另一方面,数据密度受到传统架构von Neumann内存墙的制约,大密度运算会遇到数据填喂不足、运算等待数据的问题,极大限制了计算性能为保证数据密度与算力密度的完美匹配,自研芯片V2在近存DLA内配套设计了 。

速度高达1.3万亿bit/s的专用片上SRAM,并把容量提升到了 等效45MB,比前一代的V1大了 40%这种近存DLA的设穿越火线雷达辅助计,大幅减少了数据寻址和搬运的功耗,与通常NPU采用的DDR外存设计相比,SRAM数据吞吐功耗理论最大可减少99.2%。

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算力密度和数据密度的双重提升,以及多项低功耗电路设计方法的加持,让自研芯片V2的近存DLA在同等芯片制程条件下的表现远超同行竞品也就是说,内核每瓦算力在运行8bit MAC和10bit MAC时,分别达到了16.3TOPS/W和10.4TOPS/W。

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如此一来,在部署相同算法时,自研芯片V2相比传统NPU,能效比提升了200%不出意外的话,在全新的AI-ISP架构下,配合FIT双芯互联、近存DLA、专用片上SRAM等多项突破性设计,全新的V2又会让手机计算摄影再次「起飞」。

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给我穿越火线雷达辅助翻译翻译什么叫「专业摄影」 说到效果,也是显而易见:长焦不抖了,暗光不糊了,就连按快门也没延迟了要知道,专业相机的快门延迟在30ms左右,而手机的快门延迟一般在170-300ms结果就是,同时按下的快门,相机都出完片了,手机这边可能还没开始曝光。

于是,vivo全面优化了图像处理管线,通过提升Sensor启动速度,将快门延迟低到了专业相机的30ms。

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手机长焦拍摄通常存在两个问题:拍摄倍率过大时画面会模糊(拍不清)、手持运镜导致画面剧烈抖动(拍不稳)为此,vivo借鉴科研领域天文望远镜和高端显微镜的图像处理流程,带来全新的超清画质引擎超清画质引擎从底层改写了ISP图像处理链路,将图像处理AI化,包穿越火线雷达辅助含了Denoise降噪、Demosaic细节恢复、Deblur去模糊三大重要模块,以及蔡司光学超分算法。

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其中,核心便是vivo和蔡司联合研发的蔡司光学超分算法这套算法,能根据每个手机的模组特性做建模分析,通过逆运算动态调整,补偿光学信息,突破镜头工艺的上限在蔡司光学超分算法的加持下,5倍以上的焦段,拍摄解析力最高提升35%。

在应对「手抖」方面,就到了Ultra Zoom EIS出场的时候了这项技术包含了IMU(惯性测量单元)、OIS光学防抖与EIS电子防抖三大模块其中,IMU负责检测抖动,OIS/EIS负责抵消抖动,软硬协同防抖。

如此一来,手机就能在20X以上倍率实现抖动抵消,让被摄主体在画面穿越火线雷达辅助中趋于平稳不会晃动为了确保在暗光场景下也能实现这样的能力,vivo做了多个算法的叠加,在手机摄影的全链路上都进行了大幅优化首先,vivo和Sensor厂商深度合作,将Sensor ISO高感从上一代的16000提升到102400,暗光场景下的感光能力大幅提升。

其次,在运动抓拍时采用运动自适应多帧融合技术,一次快门生成多帧运动画面,叠加vivo自研的RawEnhance2.0算法,可以把每一帧有用信息叠加在一起,让暗光运动也无拖影结果就是,在5lux的暗光环境下,画面的细节表现提升17.3%的同时,噪声降低了46%。

此外,vivo这类拍摄上还采用了新一代运动测量与跳跃检测算法,运动画面定格能力相穿越火线雷达辅助较于上一代提升58%什么是产品力?我可以不用,你不能没有 「发哥」的芯片再厉害,最终的载体还是手机而一部好用的手机,往往是芯片厂商和手机厂商精诚合作的结晶。

作为一个主打年轻用户的手机厂商,这些年vivo一直在探索一个问题:年轻人用手机,最看重什么?流畅游戏、动画丝滑、光速加载、屏幕不伤眼、多任务切换不卡、拒绝「杀后台」、续航不拉胯......即使有些佛系用户的要求要低得多,但手机行业卷了这么多年,「我可以不用,你不能没有」早已成为衡量旗舰安卓机的产品力的一个基准。

作为国内手机大厂之一,早在20个月之前,vivo与联发科就已经展开密切合作双方在影像、游戏、AI、显示、通信、功耗、UX性能等多领域穿越火线雷达辅助展开深度联合研发此次,双方加深合作深度,带来了5个联合研发的重磅功能:MCQ多循环队列、王者荣耀自适应画质模式、芯片护眼、APU框架融合、AI机场模式。

MCQ多循环队列:多核场景,高速传输MCQ多循环队列,是业内针对未来多核场景考量,为发挥CPU极致性能,重新定义的一款全新处理引擎MCQ最多可为CPU和UFS之间的数据交换提供8条通道传输,有效提升CPU的数据并发处理能力,让应用软件切换和后台下载唤醒更快、更流畅。

经测试,搭载MCQ技术后,随机写入速度增加了16.7%以上,安兔兔跑分近5000分,而在更多更实用的场景的体验也有明显提升——比如大型APP的安装速度在vivo和联发科的联合开发下,穿越火线雷达辅助天玑9200旗舰平台成为行业首个支持MCQ的平台,相信越来越多的平台会频繁使用到这一功能。

王者荣耀自适应画质模式:提升续航,控制温度该模式由vivo携手联发科、王者荣耀三方联合研发,是基于MAGT游戏自适应循环开发的一项黑科技vivo透过平台服务,与游戏应用间的即时信息交换,游戏应用可针对信息即时逐帧调控,达到一个「自适应闭循环」。

经实测,开启自适应模式后,在26℃环境下,在王者荣耀120+极致配置下运行1小时,游戏帧率接近满帧(119.9),均方差仅有0.92,达到了业界顶级水平这个成绩,有点顶了芯片护眼:实时侦测,实时降蓝光视力健康现在越来越被大家重视,护眼也成为年轻人选购手机时的重要考量穿越火线雷达辅助因素。

最伤眼的「蓝光」,自然成为了vivo想方设法要对抗的天敌芯片在「降蓝光」上的角色至关重要vivo和联发科共同在天玑 9200旗舰平台上开发的智能降蓝光技术,能够实时侦测画面的蓝光占比,通过创新性的算法并硬化成IP的方式,实时降低蓝光。

让高能可见蓝光占比小于5%,色偏程度降低12%同时,能够根据检测结果动态调整画面色彩效果,在降低蓝光的同时保证屏幕不偏色,实现了行业性突破APU联合调优:能效骤增,优化协同天玑9200旗舰平台的第六代APU690算力高达30TOPS,能效比相较上代提升了45%。

基于APU硬件特性,联发科提供了NeuronRuntime软件加速框架,vivo将NeuronRu穿越火线雷达辅助ntime底层通用能力封装到自研的VCAP异构计算加速平台中从芯片底层到框架层,VCAP在访存处理、动态量化、指令流水线等维度实现深度优化,让算法在多个处理器之间协同调度,带来显著的能效提升。

基于这套方案,vivo在APU上实现了相机超清文档、实况文本、离线语音输入法等多项应用上的性能优化以离线语音输入法为例,vivo支持全离线语音输入,确保数据不出端,用户隐私安全不外泄这是行业首次实现语音转换算法NPU优化落地。

对比行业通用的CPU方案,功耗优化30%,性能提升50%AI机场模式:飞行节能,落地速连AI机场模式包含两大AI引擎:感知AI引擎、搜网AI引擎在这一模式下,手机通过感知AI引擎准确穿越火线雷达辅助感知用户进入机场与飞机的起飞降落,再通过搜网AI引擎来准确识别目的地,并智能调控搜网策略。

开启这个模式,若手机开启飞行模式,起飞后至降落前平均可以节能 30%关闭飞行模式后,捕获网络的速度也大幅优化由7.41秒缩短至1.52秒,提速79%用了30多年的底层算法,改了! 天玑9200旗舰平台的惊艳表现离不开底层的优化,vivo与联发科一道,对计算、存储等底层能力进行了内核级创新。

完美适应多极限场景,4K60帧视频录制功耗大降此次,vivo与MediaTek「双芯联调」的效果首先体现在影像功能的表现上经过双方共同优化,新平台多种拍摄场景下的表现大幅提升,并首次以极低的功耗实现了先进的循环视差网络,穿越火线雷达辅助大幅优化能效表现,能耗降低了15%。

尤其是在4K 60帧极限录像场景中,天玑9200的功耗相比天玑9000,足足降低了25%游戏:全流程提速,帧数稳定温度低在游戏场景下,新发布的Origin OS3不仅带来了游戏超分等「黑科技」,还通过疾速启动引擎和网络加速引擎增强游戏表现,对游戏的下载、启动、加载、运行等多个环节进行全方位优化。

而王者荣耀在120帧+极致画质下,能接近满帧地运行1小时,就是对冷劲、全速最好的解释研发竟要脚踏「两条船」 那么,自研芯片的效果到底如何呢?抛开更长远的战略不谈,就单从销量上来看,完全称得上是「效果拔群」。

报告显示,2022年第二季度在X80的推动下,vivo在600穿越火线雷达辅助美元到799美元(约合人民币4100元到5470元)区间段销量同比增长504%,vivo的整体销量同比增长91%,取代华为排到了第二位不论是影像技术迭代,还是芯片架构升级,亦或是屏幕显示优化,单纯的硬件堆叠和算法配置都无法真正让人满意。

实际上在去年,在vivo首颗自研影像芯片V1推出时,vivo的手机影像正式迈入了硬件级算法时代硬件调校自然是硬件厂商的拿手绝活,为了发挥出硬件的极致潜力,vivo叫上了联发科——把自己的算法、架构固化到芯片层面,与联发科开展深度联调。

vivo与联发科双方的合作,从一开始就确立了一个目标,软硬协同,实现平台性能全方面的突破一年后,当性能和功耗同时具备惊人表现的天玑穿越火线雷达辅助9200,遇上vivo的自研芯片,结果就是,「焕然一新」的天玑9200不仅有了更高的能效比、更快的响应速度,而且还拥有更强的游戏体验。

围绕这一目标,双方都投入了精英开发团队,经过超过20个月的开发周期,大幅革新了软件通路架构,实现了1+1>2的效果如果说,自主研发是vivo有别于他人的赛道选择,联合研发则是vivo突破技术边界的坚定尝试。

与硬件厂商深度合作,走软硬件联合开发,双管齐下之路,对于构建可持续的健康生态圈、培养用户使用习惯,乃至扩展合作和产业链渠道而言,都是一种追求长远的战略布局在这方面,软硬件高度一体化的苹果,早已经走到了行业的最前头。

而现在,在这条已经被无数成功验证过的道路上,出穿越火线雷达辅助现了越来越多的前行者vivo和联发科都知道,合作越深,步子越大,未来才有前途正是一直以来的坚持,让vivo努力做得比别人更好,在这条路上,vivo走得比别人更踏实、更长远。

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