去年底联发科新一代AI旗舰芯片Helio P90的发布意外让ETHZ Benchmark苏黎世跑分这款AI测试平台由幕后走到台前。这款跑分软件凭借其巨细靡遗的测试项目，成为了在AI性能测试方面超越安兔兔、鲁大师等在内的传统跑分软件°按制程工艺来看骁龙855采用7纳米技术，跑分理应高于联发科Helio P90的12纳米, 然而Helio P90在其发布会期间凭借升级版APU 2.0，最终以25654分的成绩问鼎移动端AI处理平台，成功击败骁龙855。

　　日前，二者的博弈得到了反转，根据ETHZ Benchmark苏黎世跑分在官网公布的最新数据显示，骁龙855有了一个新的测试成绩被上传至官网，分数是27356分，不仅拿下了榜首位置，而且比初期的成绩（21526分）提升高达21%左右，同为开发者平台的骁龙855做了怎样的改变？我们也来简单分析一下。

　　作为当今移动端最权威的AI测试软件，ETHZ Benchmark的测试项目繁杂超乎消费者想象。简单来说，这款软件提供了8大项的核心测试环节，具体如下：

　　MobileNet-V1神经网络的目标识别/分类 对象识别/初始分类-V3神经网络 人脸识别 图像去模糊 基于CPU、NPU、DSP的VG-19神经网络图像超分辨率 仅在CPU上的SRGAN神经网络的图像超分辨率 语义图像分割 照片增强

　　ETHZ Benchmark所使用到的深度学习模型的项目特征。（图/网络）

　　首先我们从产品思路来看，这几年高通和联发科其实有了很大的不同。高通的优势依旧在于传统的CPU、GPU以及基带通信方面，可以说在计算性能和图形还原方面，高通俨然是公开市场的最强者，即便是三星、海思这样的巨头也无法与之比拟。不过似乎也是为了保证传统的性能优势，高通近些年的AI策划似乎略有踌躇。例如在各大厂商争先推出神经网络引擎、AI专核、NPU等专属平台的同时，高通仍以传统的CPU和GPU运算来推动AI的计算，先天AI硬件的缺失也导致其AI性能的不足，例如之前的苏黎世跑分中，骁龙855就不敌麒麟980，而后者则拥有专属NPU人工智能模块。

　　联发科的策略则显得比较有意思，这家厂商虽然此前在处理器的浮点运算性能方面做到了主流，但是在图形领域则一直令用户有所遗憾，不过联发科这两年则跟进新技术，在人工智能领域狠推AI专核，历经三代产品的铺垫，联发科以AI成功实现了性能反转。同样以苏黎世跑分来说，12纳米的联发科Helio P90此前就一举超越骁龙855，其AI专核的策略正在逐渐奏效，而这也成为其产品转型的重要推手。

　　而近日苏黎世跑分中高通骁龙855排名的提升也让我们看到其对AI性能的重视，例如在考验移动端AI性能中的第4，第5，第6和第8四大核心项目，这几大项都围绕着神经网络进行超分辨率的图形运算，涉及到SRCNN超分辨率卷积神经网络算法、VGG-19视觉几何组运算、SRGAN、DPED、ResNet深度残差网络等技术，这四大测试子项目涉及到当今移动端AI视觉运算的最前沿领域，而在这部分高通即便二次优化以后，仍然提升有限，而我们猜测本质原因就是在于AI专核的硬件缺失。

　　利用AI实现的图片增强去噪功能极为考验算力。（图/网络）

　　所以从目前的成绩来看，即便骁龙855在榜首位置，但是它在AI核心项目上的测试水平依旧全面低于Helio P90，而主要原因就是联发科AI专核已更新三代产品，APU 2.0的算力再度增强，具备了天生的优势。既然如此，为什么骁龙855的得分可以在优化后领先联发科Helio P90，难道芯片真的可以通过优化来实现大规模的性能提升吗？实则不然，这主要是跟运算机制有关系。

　　例如ETHZ跑分测试中的第1、2、3、7项涉及的是主要由Android神经网络API（NN API）支持的CNN模型，测试会对设备进行硬件加速，主要测试的部分围绕着视觉感知来进行，包括常见的目标识别、目标分类和人脸识别等抽象级图形部分。这些测试中所说的硬件加速基本都是系统调用了传统的CPU+GPU的功能来参与AI运算，而这恰巧是高通在传统运算性能上的优势，因此高通在本次ETHZ上的分数拉升其实是CPU和GPU的功劳，但本质上又是陷入了一种“跑分为王”思维，在核心的AI成绩上其实并没有太大的改变。

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