把算力集中到硬體上

『壹』 超級算力的作用，你認為有哪些呢

引言：超級算力的作用，你認為有哪些呢？讓我們一起來看看吧。

超級算力還有這樣的作用

超級算力的初心和使命是要改變中心化公司不合理的利益分配方式、讓一切有價值的行為獲得合理的回報，所有人在超級算力裡面付出的一點一滴都能得到合理回報，多勞多得少勞少得，沒有套路沒有上下級之分，這是我們參與其他項目或者在公司工作是不能實現的。

『貳』 算力涵蓋gpu+cpu+fpga和各種各樣的asic專用晶元嗎

是的，算力可以涵蓋 GPU、CPU、FPGA 以及各種各樣的 ASIC 專用晶元。
GPU（圖形處理單元）是一種專門用於處理圖形和視頻的晶元，常用於游戲、視頻編輯、人工智慧等領域。
CPU（中央處理器）是計算機的核心處理器，負責執行計算機程序中的指令。
FPGA（可編程邏輯門陣列）是一種可以在硬體層面上實現各種邏輯功能的晶元，在機器學習、通信、計算機視覺等領域有廣泛應用。
ASIC（專用集成電路）是為特定應用而設計的集成電路，具有高度專業化、高效率、低成本的優勢。在區塊鏈、密碼學等領域有廣泛應用。
總的來說，算力可以涵蓋各種計算資源，包括 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 等，用於處理各種不同的計算任務。

『叄』 硬體與演算法融合成行業趨勢，淺談聯發科與虹軟的合作

隨著手機市場進入存量時代，作為差異化賣點，AI成為晶元/終端廠家們繼5G之後又一個發力點。日前，虹軟對外表示，其與聯發科保持戰略協作，通過「晶元+演算法」的深度適配，將給行業帶來更大的活力和想像力。對此業內人士也指出，虹軟已經為聯發科的多款處理器提供演算法支持，例如配合天璣晶元的APU實現諸如景深增強、AI色彩處理、暗光環境自動降噪等強化拍攝功能，二者接下來或將醞釀更大動作。

聯發科和虹軟的近期的動態十分頻密，例如聯發科日前新發布的天璣920/天璣810均搭載虹軟演算法，主打攝影賣點的天璣810即使用來自虹軟的AI-Color技術，可通過演算法實現銳利邊緣的自然過度虛化。讓拍攝的人像更突出，實現「主角光環」效果。實際上這並不是聯發科與虹軟的第一次合作，稍早發布的天璣1200就採用了虹軟的超級全景AI夜景演算法，實現了低光場景下也能獲得高質量和准確的拼接效果，同時對噪音和細節進行大幅度的提升，另外在此之前的 Helio P90、P70 等產品也均有虹軟的身影。

聯發科與虹軟的合作，其實只是聯發科「演算法+硬體」戰略的其中一環。要實現AI的可用化，強有力的硬體首先必不可少。聯發科在AI硬體上的發力其實已經耕耘數年，例如早在2018年，聯發科推出的 Helio P60就搭載了專門負責AI運算的APU單元，以及對應的NeuroPilot AI平台，率先在行業開啟了AI專核專用。歷經多代產品的迭代，聯發科在APU的運算性能、多核協作、功耗優化都有明顯提升搭載APU的聯發科多款晶元更多次登頂蘇黎世AI-benchmark平台，其研發實力可見一斑。

除了強勁的AI硬體性能以外，聯發科進一步協同產業夥伴完善其 AI 生態，例如在軟體、演算法和應用方面就攜手虹軟、曠視、商湯等國內外知名AI演算法企業。通過引入包括加密人臉識別、3D人體姿態識別追蹤等諸多演算法層面技術。通過這些演算法，APU能支持包括支付級人臉解鎖識別、全自動視頻瘦體美顏等諸多功能，大大拓展了AI的使用領域，強力普及了近些年AI 在智能設備上的應用。

根據信息顯示，目前聯發科的APU平台目前已經迭代到3.0版本，主流的天璣 5G 移動晶元均有搭載相關功能，可以說為終端設備提供了可靠的AI算力支持。落地在應用方面，常見的AI場景識別、智能翻譯、AI攝影輔助等功能均是來自 AI專核的支持，當然更值得一提的是，APU 3.0針對5G網路的特別優化才是最大的特色。以當前流行的短視頻為例，通常系統都會對原片進行壓縮，而搭載APU 3.0的天璣5G 移動晶元則可以通過APU演算法實現「畫質提升」效果，讓低畫質視頻高清化，大大提高了短視頻用戶的觀看體驗。

除了畫質提升外，聯發科的 APU 還進一步擴展到系統應用上，例如最新的天璣820搭載的 APU 就能支持獨家多任務排程技術，將任務排程進行切割，讓兩個任務可以兼顧完成，例如用戶錄制視頻的時候，視頻錄制和拍照可以同時進行互不幹擾，還能保證視頻和拍照的品質。此外，AI視頻模糊消除功能也十分強大，通過AI演算法對視頻的畫面影像進行切割、去模糊，可實時還原模糊的影像，即便拍視頻時手抖也不怕出現模糊的畫面，讓用戶在拍攝短視頻時不懼抖動。

在應用和系統的基礎上，聯發科進一步完善 AI 生態，例如其就實現了API層面的開放，通過NeuroPilot SDK，終端廠家的開發人員可以用更貼近硬體的方式編碼開發，為充分發揮APU的潛力提供了有力支持。譬如小米通過將天璣820的APU 3.0與其自研的MACE深度學習框架集合，成功讓Redmi 10X系列5G手機擁有了AI場景識別、AI人像留色、AI實時背景虛化等豐富的攝影應用，讓用戶們的拍攝體驗有了不錯的提升。

除了手機晶元外，聯發科還將AI平台延伸到了智能家居、電視、AIoT、平板電腦等諸多應用場景，打算形成一套完整的AI生態應用場景鏈條。當下，聯發科的AI產業夥伴涵蓋了終端廠家、演算法企業、軟體巨頭，包括騰訊、阿里、亞馬遜等知名企業均在其中，可見聯發科在AI方面確實投入了不少資源。

總的來說，聯發科的「演算法+硬體」戰略目前來看是取得了不錯的成效。根據CINNO Research的數據，聯發科在六月的SoC出貨量持續上升，同比增長56.5%。但誠如上文所言，手機為首的消費電子產品已經進入存量時代。三星、蘋果、英特爾等大廠都在盡力拓展AI技術的使用場景，從AIoT到智能 汽車 ，一場AI競賽正在緊鑼密鼓地進行。目前聯發科已經強力布局其 5C 市場，我們預估其也會在AI領域展開新一輪的動作，我們不妨靜觀其表現。

『肆』 哪吒再提L4，數據量不夠，堆算力和硬體的方案已經過時

頭部新勢力們已經不太會給自己定落地L3、L4級自動駕駛這樣的目標了。因為它們看得出來，雖然有能力，但是話語權和決定權並不在它們自己。

哪吒汽車近期亮出了自己的智能駕駛落地規劃圖，上面展示了哪吒NETA PILOT的未來發展項目節點和搭載車型計劃。從上面我們會清晰地看到，從明年開始，哪吒會著手落地L4級自動駕駛。

蔚小理們已經逐漸保持了剋制，而哪吒開始加快自己的落地速度，只因它背靠著華為，就有了這樣的底氣嗎？

總結：

雖然硬體和算力方面，哪吒之後的輔助駕駛和自動駕駛規劃中已經堆得很高，但其實在數據量和模型方面的差距，靠堆硬體是很難追得上蔚小理它們的。當然，一些基礎的功能肯定是不會有什麼大問題，但是對於一些老生產談的邊角案例或者極特殊的情況，這就要反映在日常的訓練積累之中了，即便你是硬體的大滿貫，但依舊有可能出現感知優先順序的這類問題。

開頭我們提到，自動駕駛的落地時間其實並不掌握在車企們手中，頭部新勢力們目前其實是打著L2的旗號，去實現L3或者L4的功能和體驗，但它們還不敢越出輔助駕駛這一個范圍之內，其實在現階段誰提L4，都是一種有些不成熟的表現。

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