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2017高通骁龙峰会还在继续,在今天上午的会议中,高通从沉浸式体验、AI、安全、性能、连接5大方面,详解了年度旗舰移动平台骁龙845的主要特性。至于搭载骁龙845的手机什么时候会发布,按照惯例高通并没有公布。

本文引用地址: http://embed.21ic.com/news/technology/201712/49476.html

从以往的经验来看,三星是全球首发,小米是国内首发。昨天雷军在接受采访时已经透露,小米7将搭载骁龙845,将会在明年年初发布。

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骁龙845

上一代骁龙835一样,这代的骁龙845依旧是采用三星代工的10nm工艺制程。和之前网上的曝光一样,它搭载Kryo 385 CPU,2MB缓存,由4个2.8GHz的大核A75和4个1.8GHz的小核A53组成,其中大核性能比上一代提升25%-30%,小核性能提升15%。

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Kryo 385 CPU

骁龙845的图形处理器升级到了Adreno 630,高通称之为视觉处理子系统。它的图形处理能力比上一代提升30%,图形吞吐速度提升2.5倍,功耗降低30%。在连接方面,骁龙845搭载了最新的X20 LTE调制解调器,最高下载速度达1.2Gbps,支持双卡双4G VoLTE,Advanced 11ac WiFi启动连接速度提升16倍。

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Adreno 630

以往一颗旗舰芯片发布之后,人们更多关心的是跑分比上一代提升多少,功耗比上一代降低多少。但这次高通对于骁龙845的讲解,主要集中在多场景下体验提升的具体表现如何。

沉浸式体验是骁龙845这次的重点之一。高通提出了“XR”(扩展显示)的说法,把虚拟现实VR、增强现实AR、混合现实MR等都放在了一起。骁龙845是首款支持室内空间定位(room-scale)六自由度(6DoF)和即时定位与地图构建(SLAM)的移动平台,从而实现诸如避免墙壁碰撞等特性。与前代产品相比,骁龙845所引入的“Adreno视觉聚焦”可以显著降低功耗,提升视觉质量,并增强XR应用性能。

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Ultra HD Premium画质视频拍摄和观看

另外,骁龙845这次集成的Spectra 280 ISP升级到了第二代,能够捕捉高达64倍的高动态范围色彩信息,可以为移动设备提供Ultra HD Premium画质视频拍摄和观看,同时还支持720P、480fps的慢动作视频拍摄。

“Ultra HD Premium”实际上是4K+HDR画质的一种认证,支持这一认证的除了LG、三星、松下、索尼这样的电视厂商,更有华纳兄弟、20世纪福克斯、环球这样的好莱坞电影制片厂,以及制定标准的技术公司杜比、DTS等,还有DIRECTTV、Netflix这样的内容运营商。

简而言之,高通想要传达的是有了骁龙845之后,今后手机也可以拍出好莱坞画质的视频。拍照方面,高通倒是没有花太大篇幅介绍,只是拿近期几大手机厂商都在用的评测机构DxOMark的评分来举例,未来搭载骁龙845的手机推出后,有信心综合评分突破100分。目前得分最高的是谷歌Pixel 2,为98分。

关于人工智能:比骁龙835提升3倍

不只是全面屏,人工智能也是今年手机的新风口。从今年9月份开始,苹果、华为、vivo、OPPO等手机厂商不约而同地在新品中加持人工智能这个亮点,苹果和华为甚至已经把人工智能做到了终端侧,即推出人工智能芯片。 高通这次也把骁龙845的重点放在了人工智能上。据高通介绍,去年各大手机厂商就已经开始在云端做人工智能算法,但1年前没想到人工智能会在这么短的时间内有这么快的发展,从云端快速转到终端侧。 所谓的端侧智能,指的是数据的采集、计算、决策都在前端设备进行。和云智能相比,端智能的优势在于稳定、时延小,同时能够保护用户隐私等,缺点就是存储计算力没有云智能强大。高通也认可不能只有在联网的情况下才能享受人工智能。

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CPU、GPU和DSP都支持AI

事实上,从骁龙820开始,高通的移动平台就已经支持人工智能了。那个时候主要是通过开放SDK给手机厂商,为他们在云端提供人工智能算法支持。到了这次的骁龙845,其实已经是高通的第三代移动AI平台,骁龙845的CPU、GPU和DSP都可以支持端侧的人工智能。

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支持谷歌等人工智能网络框架

作为一家面向全球各大手机厂商提供芯片的厂商,高通走的是提供通用平台的技术路线,骁龙845提供的SNPE神经网络引擎SDK兼容谷歌TensorFlow Lite以及微软等平台的人工智能网络。各大厂商研发能力层次不同,并不是每家都有类似苹果、华为这样大厂的实力,因此高通需要去平衡各大厂商的需求。

这次骁龙845所搭载的CPU、GPU、DSP均支持人工智能,AI性能相比上一代骁龙835提升3倍。虽然这种做法在计算能力上会与苹果A11、华为麒麟970分别针对GPU和CPU做人工智能算法有一定的速度差异,但优势就在于高通专注于内核优化,会均衡地针对不同的AI算法需求进行处理单元的合理分配,带来更好的效能。

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