驍龍660 AIE首次露面是在vivo X21的發布會上，幾天前發布的努比亞Z18 mini同樣搭載的是驍龍660 AIE。相信很多人對於660很熟悉，但對於660 AIE，只聽說是加入了AI功能。所以，這次就來談談驍龍660 AIE到底是個什麽處理器。

人工智能引擎

驍龍660 AIE處理器（移動平台）中的AIE全稱是Artificial Intelligence Engine，看著這麽長的英文字母略感玄乎。其實就是AI Engine，人工智能引擎，翻譯成中文就有點俗套了，畢竟這個詞是最近手機行業嚴重濫用的詞語之一，在今年的MWC上，高通推出了AIE人工智能引擎，官方解釋說，AIE是在驍龍移動平台上加速終端側人工智能用戶體驗實現的硬體與軟體組件的集合。

看著挺拗口，一句話只看懂了硬體與軟體組建的集合。要想明白這個定義，首先要了解終端側人工智能，其實就是運算人工智能算法的終端設備-手機。這裡就要多說一句了，在終端側人工智能之前，只有雲端側人工智能。比如很早之前的語音識別技術，基本上都是通過上傳至雲端伺服器，伺服器處理完成之後，再返回手機這樣一個過程。但隨著技術以及需要的發展，終端側對人工智能處理的需求也在不斷增加。所以就需要手機計算平台加入新的處理器單元，來進行本地化的人工智能運算，而驍龍660 AIE處理器採用的是另一種方式，簡單來說還就是，就是一套軟硬體的集合。

硬體無更新

既然是軟硬體的結合，先來看看最受關注的硬體部分。從一般的性能上看，驍龍660 AIE跟驍龍660在CPU、GPU、製程、基帶等方面完全相同，依然是14nm工藝，4個2.2GHz A73大核、4個1.8GHz A53小核（均為Kryo 260架構核心），GPU為Adreno 512，DSP（數字信號處理器）為Hexagon 680。所以在平時使用、跑分上，都沒有任何差別。

高通AIE的硬體並不像麒麟970那樣單獨加入一個NPU協處理器，而是充分利用了驍龍660上的Kryo 260 CPU、Adreno 512 GPU和Hexagon 680向量處理器，來實現多核異構的計算核心群，用來計算深度複雜的人工智能運算。這種整合協同工作的方式甚至要比單獨的NPU運算能力還要強。畢竟處理人工智能需要的計算能力，僅憑手機的一個處理器核心是遠遠不夠的。所以在本地化運算的深度學習上，採用多核異構是更加合理、高效的方式。

所謂多核異構的運算，就是將架構不同的CPU、GPU、DSP等具備運算能力的硬體，按照一定的技術標準，在不同異構內核之間實現協同運算。意思就是，驍龍660 AIE在基礎硬體上沒有更新，只是加入了一套可以調動CPU、GPU、DSP等核心來協同進行AI運算的方案。

好用不好用還得看廠商

至於軟體，是提供給開發者的一組套件。包括驍龍神經處理SDK（軟體開發包）、由谷歌提供的Android NN（神經網絡） API、以及Hexagon NN庫。而這其中的重點就是驍龍神經處理引擎SDK，是首個面向驍龍移動平台設計的深度學習軟體框架，可以讓開發者根據體驗選擇最佳的內核。

說白了，以上介紹的東西，基本上都是給開發者看的。而對於咱們這些消費者來說，驍龍660 AIE在性能上並不能帶來提升，也就是說，吃雞遊戲40幀並不能升到50幀。至於AI體驗，並不能像性能那樣，至少還有一個跑分作為參考。不過，可以肯定的是，AI體驗的大部分決定權是在手機廠商手裡，驍龍平台提供人工智能算法需要的硬體和軟體支持，能不能利用好完全取決於廠商。