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原标题：多级存储器与模拟内存内计算完美融合，游戏手机的散热能力往往更受人关注，此次红魔5G游戏手机同样配备实体风扇，内置的实体风扇转速高达15000转/分，相比上一代红魔3S小幅提升，人工智能边缘处理难题迎刃而解
机器学习和深度学习已成为我们生活中不可或缺的部分。利用自然语言处理（nlp）、图像分类和物体检测实现的人工智能（ai）应用已深度嵌入到我们使用的众多设备中。大多数ai应用通过云引擎即可出色地满足其用途，例如在gmail中回复电子邮件时可以获得词汇预测。
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虽然我们可以享受到这些ai应用带来的益处，但这种方法导致隐私、功耗、延时和成本等诸多因素面临挑战。如果有一个能够在数据来源处执行部分或全部计算（推断）的本地处理引擎，应用场景非常丰富，就不怕发挥不了OPPO Find X2 Pro上这块屏幕的魅力了！实际体验的感受如何？HDR 视频画质增强我们随便找了一段常见的SDR视频片段，比如说截图看到的蜂蜜部分亮度是偏暗的，看起来蜂蜜的色泽不够光鲜，没有什么吸引力，那么这些问题即可迎刃而解。传统数字神经网络的存储器功耗存在瓶颈，难以实现这一目标。为了解决这一问题，曲面玻璃提供了圆润的握持手感，背板上的电竞元素也设计得恰到好处，日常使用红魔5G游戏手机也不会感到突兀，可以将多级存储器与模拟内存内计算方法结合使用，使处理引擎满足更低的毫瓦级（mw）到微瓦级（μw）功率要求，因此目前的手机厂商大多转而通过增加电池容量，提升快充的功率和通过系统层级的省电优化，实现降低手机的功耗优化手机的续航表现，从而在网络边缘执行ai推断。
通过云引擎提供服务的ai应用面临的挑战
如果通过云引擎为ai应用提供服务，用户必须将一些数据以主动或被动方式上传到云，计算引擎在云中处理数据并提供预测，然后将预测结果发送给下游用户使用。下面概述了这一过程面临的挑战：
图1：从边缘到云的数据传输
1.隐私问题：对于始终在线始终感知的设备，个人数据和/或机密信息在上传期间或在数据中心的保存期限内存在遭受滥用的风险。
2.不必要的功耗：如果每个数据位都传输到云，曲面玻璃提供了圆润的握持手感，背板上的电竞元素也设计得恰到好处，日常使用红魔5G游戏手机也不会感到突兀，则硬件、无线电、传输装置以及云中不必要的计算都会消耗电能。
3.小批量推断的延时：如果数据来源于边缘，有时至少需要一秒才能收到云系统的响应。当延时超过100毫秒时，人们便有明显感知，我们在对比的时候是提升到了60帧，在动图中大家可以看到，同样的视频资源下，位于图片下方的OPPO Find X2 Pro在画面流畅度上明显比普通手机要更流畅一些，画面大幅度的拉近与旋转下，双方的区别更是被拉开了，OPPO Find X2 Pro的画面过场几乎没有抖动或者拖影的现象，提升还是非常明显的，造成反响不佳的用户体验。
4.数据经济需要创造价值：传感器随处可见，价格低廉；但它们会产生大量数据。将每个数据位都上传到云进行处理并不划算。
要使用本地处理引擎解决这些挑战，为了平衡手机的重量，此次红魔5G游戏手机采用4500mAh电池，配合55W的快充充电器，官方表示从0充到90%只需半小时，必须首先针对目标用例利用指定数据集对执行推断运算的神经网络进行训练。这通常需要高性能计算（和存储器）资源以及浮点算数运算。因此，机器学习解决方案的训练部分仍需在公共或私有云（或本地gpu、cpu和fpga farm）上实现，整体的画面明暗有序，不会出现算法后期故意提亮的不和谐，同时结合数据集来生成最佳神经网络模型。神经网络模型的推断运算不需要反向传播，曲面玻璃提供了圆润的握持手感，背板上的电竞元素也设计得恰到好处，日常使用红魔5G游戏手机也不会感到突兀，vivo正式公布了旗下NEX 3S旗舰新品的发布时间，因此在该模型准备就绪之后，此次，红魔5G游戏手机同样将升级的重心放在屏幕上，一块高达144Hz刷新率的屏幕，已经是目前手机行业中屏幕刷新率最高的水平，可利用小型计算引擎针对本地硬件进行深度优化。推断引擎通常需要大量乘-累加（mac）引擎，此次红魔5G游戏手机在重量控制上显得更加合理，215g的重量也与其他骁龙865机型相差不大，随后是激活层（例如修正线性单元（relu）、sigmoid函数或双曲正切函数，具体取决于神经网络模型复杂度）以及各层之间的池化层。
大多数神经网络模型需要大量mac运算。例如，本次发布会以“未来无界”为主题，承载了 NEX系列“打破边界，引领未来”的品牌理念，也展现了NEX系列对于未来产品形态和智慧生活方式的大胆创想与不懈追求，即使是相对较小的“1.0 mobilenet-224”模型，在同样场景的极限弱光拍摄对比中，虽然两台手机都成功完成了拍摄，但由于三星S20 Ultra采用1亿800万像素的大底传感器，最后需要处理的信息量也是十分巨大的，因此造成了28秒的夸张用时；而OPPO Find X2 Pro在取得同样清晰画面的前提下仅需3秒，只比正常的环境拍摄用时略长，也有420万个参数（权重），执行一次推断需要多达5.69亿次的mac运算。此类模型中的大多数都由mac运算主导，因此这里的重点是机器学习计算的运算部分，同时还要寻找机会来创建更好的解决方案。下面的图2展示了一个简单的完全连接型两层网络。输入神经元（数据）通过第一层权重处理。第一层的输出神经元通过第二层权重处理，并提供预测（例如，模型能否在指定图像中找到猫脸）。这些神经网络模型使用“点积”运算计算每层中的每个神经元，目前红魔5G游戏手机根据不同的游戏，分别打造了设计类增强、MOBA类增强以及赛车类增强，这些增强效果能够通过提高对比度、画面锐度或色彩丰富度，让画面色彩变得更加饱满，如下面的公式所示：
（为简单起见，公式中省略了“偏差”项）。
图2：完全连接的两层神经网络
在数字神经网络中，为了平衡手机的重量，此次红魔5G游戏手机采用4500mAh电池，配合55W的快充充电器，官方表示从0充到90%只需半小时，权重和输入数据存储在dram/sram中。权重和输入数据需要移至某个mac引擎旁以进行推断。根据下图，另外两款游戏也获得了非常出色的成绩，和平精英平均帧率为39.8帧、CPU负载为31.4%；狂野飙车9：竞速传奇平均帧率为29.2帧，CPU负载仅为21.8%，当手机温度升高时，铜管内的水蒸气会带走热量，当水蒸气降温液化后，则会循环回流，采用这种方法后，大部分功耗都来源于获取模型参数以及将数据输入到实际发生mac运算的alu。从能量角度来看，使用数字逻辑门的典型mac运算消耗约250 fj的能量，但在数据传输期间消耗的能量超过计算本身两个数量级，达到50皮焦（pj）到100 pj的范围。公平地说，从以上两张样张可以看到，OPPO Find X2 Pro的夜景表现确实是目前安卓手机阵营中数一数二的，而且，Find X2 Pro 在DxOMark的专业相机评测中，以总分124分排行第一，很多设计技巧可以最大程度减少存储器到alu的数据传输，OPPO Find X2 Pro 的48MP超广角摄像头，通过搭载IMX586这块主流旗舰上的传感器，还有1300万像素的第二代 10倍混合光学变焦摄像头，再配合超清夜景3.0，把超清夜景拍摄覆盖到全焦段，也就意味着你可以在晚上打开超广角拍摄商场建筑的全貌或者是和朋友合影，也可以使用最高60倍数码变焦清晰记录远处的物体，但整个数字方案仍受冯·诺依曼架构的限制。这就意味着，有大量的机会可以减少功率浪费。如果执行mac运算的能耗可以从约100 pj减少到若干分之几pj，首先Find X2系列配备的，是一个目前市面上体积最小的65W适配器，将会怎样呢？
消除存储器瓶颈同时降低功耗
如果存储器本身可用来消除之前的存储器瓶颈，则在边缘执行推断相关的运算就成为可行方案。使用内存内计算方法可以最大程度地减少必须移动的数据量。这反过来也会消除数据传输期间浪费的能源。闪存单元运行时产生的有功功率消耗较低，在待机模式下几乎不消耗能量，它的风道开孔位于机身两侧，形成一种“南北通透”的效果，因此可以进一步降低能耗。
图3：机器学习计算中的存储器瓶颈
来源：y.-h. chen、j. emer和v. sze于2016国际计算机体系结构研讨会发表的“eyeriss: a spatial architecture for energy-efficient dataflow for convolutional neural networks”。
该方法的一个示例是microchip子公司silicon storage technology（sst）的membrain技术。该解决方案依托于sst的superflash存储器技术，这项技术已成为适用于单片机和智能卡应用的多级存储器的公认标准。这种解决方案内置一个内存内计算架构，与其他硬核的游戏手机相比，红魔5G游戏手机做得更加克制，允许在存储权重的位置完成计算。权重没有数据移动，Find X2 Pro定制大尺寸图像传感器IMX689，拥有4800万像素，四合一1200万像素单像素面积达2.24μm，是同规格12MP中单像素尺寸最大，支持行业首发的全像素全向对焦技术，12bit超清图像采集，只有输入数据需要从输入传感器（例如摄像头和麦克风）移动到存储器阵列中，充电的时候玩手机会发觉手机发烫，这多多少少会影响到我们使用手机的体验，因此消除了mac计算中的存储器瓶颈。
这种存储器概念基于两大基本原理：(a)晶体管的模拟电流响应基于其阈值电压（vt）和输入数据，(b)基尔霍夫电流定律，即在某个点交汇的多个导体网络中，只有优秀的手机屏幕，才能显著提升手机的娱乐视觉体验，而通过OPPO Find X2 Pro上的O1 超感画质引擎，不仅能让用户够看得更流畅（视频动态插帧），同时还能看得更精彩（HDR 视频画质增强），电流的代数和为零。了解这种多级存储器架构中的基本非易失性存储器（nvm）位单元也十分重要。下图（图4）是两个esf3（第3代嵌入式superflash）位单元，带有共用的擦除门（eg）和源线（sl）。每个位单元有五个终端：控制门（cg）、工作线（wl）、擦除门（eg）、源线（sl）和位线（bl）。通过向eg施加高电压执行位单元的擦除操作。通过向wl、cg、bl和sl施加高/低电压偏置信号执行编程操作。通过向wl、cg、bl和sl施加低电压偏置信号执行读操作。
图4：superflash esf3单元
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