把算力集中到硬件上

『壹』 超级算力的作用，你认为有哪些呢

引言：超级算力的作用，你认为有哪些呢？让我们一起来看看吧。

超级算力还有这样的作用

超级算力的初心和使命是要改变中心化公司不合理的利益分配方式、让一切有价值的行为获得合理的回报，所有人在超级算力里面付出的一点一滴都能得到合理回报，多劳多得少劳少得，没有套路没有上下级之分，这是我们参与其他项目或者在公司工作是不能实现的。

『贰』 算力涵盖gpu+cpu+fpga和各种各样的asic专用芯片吗

是的，算力可以涵盖 GPU、CPU、FPGA 以及各种各样的 ASIC 专用芯片。
GPU（图形处理单元）是一种专门用于处理图形和视频的芯片，常用于游戏、视频编辑、人工智能等领域。
CPU（中央处理器）是计算机的核心处理器，负责执行计算机程序中的指令。
FPGA（可编程逻辑门阵列）是一种可以在硬件层面上实现各种逻辑功能的芯片，在机器学习、通信、计算机视觉等领域有广泛应用。
ASIC（专用集成电路）是为特定应用而设计的集成电路，具有高度专业化、高效率、低成本的优势。在区块链、密码学等领域有广泛应用。
总的来说，算力可以涵盖各种计算资源，包括 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 等，用于处理各种不同的计算任务。

『叁』 硬件与算法融合成行业趋势，浅谈联发科与虹软的合作

随着手机市场进入存量时代，作为差异化卖点，AI成为芯片/终端厂家们继5G之后又一个发力点。日前，虹软对外表示，其与联发科保持战略协作，通过“芯片+算法”的深度适配，将给行业带来更大的活力和想象力。对此业内人士也指出，虹软已经为联发科的多款处理器提供算法支持，例如配合天玑芯片的APU实现诸如景深增强、AI色彩处理、暗光环境自动降噪等强化拍摄功能，二者接下来或将酝酿更大动作。

联发科和虹软的近期的动态十分频密，例如联发科日前新发布的天玑920/天玑810均搭载虹软算法，主打摄影卖点的天玑810即使用来自虹软的AI-Color技术，可通过算法实现锐利边缘的自然过度虚化。让拍摄的人像更突出，实现“主角光环”效果。实际上这并不是联发科与虹软的第一次合作，稍早发布的天玑1200就采用了虹软的超级全景AI夜景算法，实现了低光场景下也能获得高质量和准确的拼接效果，同时对噪音和细节进行大幅度的提升，另外在此之前的 Helio P90、P70 等产品也均有虹软的身影。

联发科与虹软的合作，其实只是联发科「算法+硬件」战略的其中一环。要实现AI的可用化，强有力的硬件首先必不可少。联发科在AI硬件上的发力其实已经耕耘数年，例如早在2018年，联发科推出的 Helio P60就搭载了专门负责AI运算的APU单元，以及对应的NeuroPilot AI平台，率先在行业开启了AI专核专用。历经多代产品的迭代，联发科在APU的运算性能、多核协作、功耗优化都有明显提升搭载APU的联发科多款芯片更多次登顶苏黎世AI-benchmark平台，其研发实力可见一斑。

除了强劲的AI硬件性能以外，联发科进一步协同产业伙伴完善其 AI 生态，例如在软件、算法和应用方面就携手虹软、旷视、商汤等国内外知名AI算法企业。通过引入包括加密人脸识别、3D人体姿态识别追踪等诸多算法层面技术。通过这些算法，APU能支持包括支付级人脸解锁识别、全自动视频瘦体美颜等诸多功能，大大拓展了AI的使用领域，强力普及了近些年AI 在智能设备上的应用。

根据信息显示，目前联发科的APU平台目前已经迭代到3.0版本，主流的天玑 5G 移动芯片均有搭载相关功能，可以说为终端设备提供了可靠的AI算力支持。落地在应用方面，常见的AI场景识别、智能翻译、AI摄影辅助等功能均是来自 AI专核的支持，当然更值得一提的是，APU 3.0针对5G网络的特别优化才是最大的特色。以当前流行的短视频为例，通常系统都会对原片进行压缩，而搭载APU 3.0的天玑5G 移动芯片则可以通过APU算法实现“画质提升”效果，让低画质视频高清化，大大提高了短视频用户的观看体验。

除了画质提升外，联发科的 APU 还进一步扩展到系统应用上，例如最新的天玑820搭载的 APU 就能支持独家多任务排程技术，将任务排程进行切割，让两个任务可以兼顾完成，例如用户录制视频的时候，视频录制和拍照可以同时进行互不干扰，还能保证视频和拍照的品质。此外，AI视频模糊消除功能也十分强大，通过AI算法对视频的画面影像进行切割、去模糊，可实时还原模糊的影像，即便拍视频时手抖也不怕出现模糊的画面，让用户在拍摄短视频时不惧抖动。

在应用和系统的基础上，联发科进一步完善 AI 生态，例如其就实现了API层面的开放，通过NeuroPilot SDK，终端厂家的开发人员可以用更贴近硬件的方式编码开发，为充分发挥APU的潜力提供了有力支持。譬如小米通过将天玑820的APU 3.0与其自研的MACE深度学习框架集合，成功让Redmi 10X系列5G手机拥有了AI场景识别、AI人像留色、AI实时背景虚化等丰富的摄影应用，让用户们的拍摄体验有了不错的提升。

除了手机芯片外，联发科还将AI平台延伸到了智能家居、电视、AIoT、平板电脑等诸多应用场景，打算形成一套完整的AI生态应用场景链条。当下，联发科的AI产业伙伴涵盖了终端厂家、算法企业、软件巨头，包括腾讯、阿里、亚马逊等知名企业均在其中，可见联发科在AI方面确实投入了不少资源。

总的来说，联发科的「算法+硬件」战略目前来看是取得了不错的成效。根据CINNO Research的数据，联发科在六月的SoC出货量持续上升，同比增长56.5%。但诚如上文所言，手机为首的消费电子产品已经进入存量时代。三星、苹果、英特尔等大厂都在尽力拓展AI技术的使用场景，从AIoT到智能 汽车 ，一场AI竞赛正在紧锣密鼓地进行。目前联发科已经强力布局其 5C 市场，我们预估其也会在AI领域展开新一轮的动作，我们不妨静观其表现。

『肆』 哪吒再提L4，数据量不够，堆算力和硬件的方案已经过时

头部新势力们已经不太会给自己定落地L3、L4级自动驾驶这样的目标了。因为它们看得出来，虽然有能力，但是话语权和决定权并不在它们自己。

哪吒汽车近期亮出了自己的智能驾驶落地规划图，上面展示了哪吒NETA PILOT的未来发展项目节点和搭载车型计划。从上面我们会清晰地看到，从明年开始，哪吒会着手落地L4级自动驾驶。

蔚小理们已经逐渐保持了克制，而哪吒开始加快自己的落地速度，只因它背靠着华为，就有了这样的底气吗？

总结：

虽然硬件和算力方面，哪吒之后的辅助驾驶和自动驾驶规划中已经堆得很高，但其实在数据量和模型方面的差距，靠堆硬件是很难追得上蔚小理它们的。当然，一些基础的功能肯定是不会有什么大问题，但是对于一些老生产谈的边角案例或者极特殊的情况，这就要反映在日常的训练积累之中了，即便你是硬件的大满贯，但依旧有可能出现感知优先级的这类问题。

开头我们提到，自动驾驶的落地时间其实并不掌握在车企们手中，头部新势力们目前其实是打着L2的旗号，去实现L3或者L4的功能和体验，但它们还不敢越出辅助驾驶这一个范围之内，其实在现阶段谁提L4，都是一种有些不成熟的表现。

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