能效比|OPPO自研影像专用NPU背后，成为AI赛道黑马的野心( 二 ) 腾讯系|腾讯公司|App|QQ音乐|i

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比如在成像的动态范围方面，马里亚纳 X最高能够支持20bit Ultra HDR成像、覆盖100万:1的最大亮度范围，这样的能力已经媲美“人眼级”，也是目前行业中如骁龙8、天玑9000这类主流移动SoC HDR能力的4倍。
根据OPPO给出的拍摄样例对比可以看到，在人像拍摄和静物拍摄两类场景中，采用马里亚纳 X方案的机型拍出的视频，可以明显提升暗部的细节，同时高光部分也没有过曝现象。

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在强劲AI性能和对影像体验的直观改善背后，马里亚纳 X芯片在架构层面也进行了大胆突破。
马里亚纳 X采用了AI时代的DSA架构理念，简单来说，DSA就是“应用在特定领域的架构”，马里亚纳 X的“特定领域”，显然就是手机计算影像。
目前在通用手机SoC中也有用于提升AI算力的模块，不同的厂商或许叫法不同，但可以广泛地看作一类通用NPU，这种通用NPU要兼顾很多不同场景中的算法模型。
相比之下，马里亚纳 X的DSA架构更加专用，针对OPPO自研的AI模型去硬化对应的算子，这也是OPPO影像专用芯片与传统NPU的核心区别之一。

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可以看到，OPPO在通过一种“专芯专用”的芯片设计思路，弥合传统硬件和AI算力鸿沟。而在核心的AI性能领域，马里亚纳 X已经具备足够能力突破目前手机计算摄影的“天花板”。
二、AI赋能千行百业之下，OPPO成AI赛道黑马马里亚纳 X的发力点是手机计算影像，而放眼整个AI行业，AI落地的大潮已经在千行百业中快速渗透。
“AI芯片将无处不在”的预言正在成为现实。从智能手机到智能家居，从数据中心到边缘设备，我们的生活正在被AI芯片全面入侵。
仅仅在智能手机领域，AI技术已经深入移动游戏、视觉识别、音频交互、通信优化、智能充电等各个角落。

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业内通常将AI产业分为应用层、技术层和基础层，其实OPPO目前面向万物互融时代的“3+N+X”战略，包含了软件硬件基础技术、AI技术以及以充电、影像为代表的差异化技术，在AI产业的应用层和技术层，OPPO已有较多储备。
而此次的马里亚纳 X，显然是OPPO面向AI芯片领域的一次大胆探索和前瞻性布局，AI芯片也是目前AI产业基础层中愈发重要的一环。
在AI芯片中的通用CPU、GPU领域，由于GPU擅长重复性高的大规模并行计算任务，因此可以作为AI加速器使用。
在这一领域，英伟达因其成熟高效的GPU解决方案，在AI训练芯片市场中独领风骚，其各类AI加速器产品在业内被广泛应用于云端和终端侧。

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NVIDIA A100 GPU
如英伟达、AMD、英特尔这样的头部玩家，通过定制化CPU和GPU提供AI加速器解决方案，成为了全球AI领域基础设施建设的最大获益者，不过他们的产品鲜有涉及移动端，主要以面向桌面端平台为主。
在移动端，手机AI芯片目前还主要以NPU模块的形式存在于通用手机SoC中，这也与手机的算力需求以及功耗要求密切相关。
由于能效比要求更高，并且定制化需求更加“千人千面”，移动端也需要有针对性的AI芯片产品出现。
从过去两年来看，手机AI芯片市场格局基本稳定，由苹果、华为、高通三大巨头牢牢把控高端市场，联发科、展锐等厂商在中端及入门级市场中表现亮眼。

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但实际上，随着手机功能越来越丰富，以计算影像为代表的应用场景对于算力和功耗的要求越来越苛刻，这些通用手机AI芯片应对某个特定领域的AI需求已经有些捉襟见肘。
此时OPPO无疑成为了手机AI芯片领域的一位新晋玩家，用三年时间，经过上千人研发团队的努力，终于将马里亚纳 X这枚影像专用NPU带到了我们的视野中，并即将于明年落地在旗舰级Find X系列中。

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除了对于AI产业基础层AI芯片的突破，OPPO也把握住了一次AI产业中的重要趋势变革，也就是软硬件的深度结合，将算法写入硬件中，做“硬件级的算法”，也一直是OPPO致力实现的目标。
在终端AI芯片在移动领域的应用侧，OPPO在特定领域率先实现了突破。