第403章 实地测试

    杨颜在魅族被收购后,就已经进入了天宇的高管权限体系。他早就知道天芯半导体在独立协处理器上的研发布局,也知道这两颗芯片在年中流片成功的数据非常亮眼。

    他这次来,就是要在真机测试板上,亲自感受一下自研硬件的威力。

    “吴总那边的进度很快。”许晨回答道,“这俩芯片不仅年中流片成功,良率也远超预期。经过这几个月的压力测试和工艺优化,目前已经具备了大规模量产的条件,随时可以向产线供货。”

    杨颜身后的几名工程师听了,都松了一口气。硬件能量产,他们的软件开发才算有了真正的着陆点。

    “不过,主芯片这块,咱们内部的规划目前是什么情况?”杨颜问道,“天芯自己的手机SOC还要等多久?”

    许晨敲了敲桌子,如实说道:“手机SOC的集成度太高了。目前天芯的研发进度,CPU的架构设计和GPU的图形渲染还在攻坚阶段。而且,目前马上要进入5G时代,5G基带的专利壁垒我们需要时间去绕开或者交叉授权。所以,下一款魅族的旗舰新机,咱们还用不了完全自研的SOC。”

    听到这里,杨颜点了点头,并没有感到意外。

    芯片研发本来就不是一朝一夕的事,能把NPU和ISP单独拿出来就已经很逆天了。

    “那咱们下一代新机用谁的芯片?还是高通?”杨颜问。

    “对,还是高通的骁龙旗舰平台。”许晨回答道,“天宇和高通的关系一直不错,无界汽车的智能座舱都在用他们的芯片。高通那边已经承诺,下一代旗舰芯片,可以给魅族首批供货。除了这颗主芯片,其他的核心组件,屏幕、电池、协处理器,我们全部用自研或者国产。”

    “主芯片用高通保证绝对性能,影像和AI用天芯的协处理器打出差异化。”杨颜在脑海里过了一遍这个产品定义,“这个思路非常稳。许总,走吧,带我们去天芯的实验室,我们团队迫不及待想看看真东西了。”

    “走。”许晨站起身。

    半小时后,许晨带着杨颜和Flyme的工程师团队,来到了天芯半导体的研发中心。

    天芯负责人吴汉明早就在实验室里准备好了测试平台。

    “吴老,久仰大名。”

    杨颜也是见到了这位天芯半导体的大神,一脸尊敬的伸出手。

    吴汉明笑着和杨颜握了握手:“杨总,Flyme系统也是十分的不错!”

    寒暄结束后,一行人经过一系列消杀,穿上专门服装,被引到了测试台前。

    测试台上摆放着几块复杂的工程主板,上面密密麻麻地插着各种排线和传感器。

    “杨总,既然你们都知道了,我也就不兜圈子了。”吴汉明指着主板上两颗指甲盖大小的芯片,“这就是量产版本的自研NPU(神经网络处理器)和二代ISP(图像信号处理器)。目前的硬件固件已经刷到了最新版。”

    杨颜身后的Flyme相机算法主管立刻凑了上来。

    “吴总,我们之前在其他芯片平台上调优暗光算法,每一帧降噪都要消耗大量的算力,主频稍微低一点,取景器就会卡顿。这颗二代ISP的具体吞吐量是多少?”相机主管问道。

    吴汉明没有报那些枯燥的参数,而是直接在测试台上演示。

    他将一个装有高端摄像模组的暗箱打开,里面只有微弱的星光级别的光源,肉眼看进去几乎是一片漆黑。

    吴汉明将工程主板上的镜头对准暗箱内部。

    “看屏幕。”吴汉明按下了测试板上的拍摄键。

    几乎是瞬间,“咔嚓”一声,旁边的显示器上不到一秒钟跳出了一张照片。没有转圈,没有几秒钟的后台处理等待。

    杨颜和相机主管凑过去一看,全都倒吸了一口凉气。

    屏幕上的照片不仅亮度极高,把暗箱里的微缩模型拍得清清楚楚,而且暗部的细节保留得非常完整,边缘没有涂抹感,噪点被压制得几乎看不见。

    “这速度……零延迟?”相机主管瞪大了眼睛,有些不敢相信,“就算是用目前高通最顶级的ISP,处理这种极暗环境下的多帧合成,也至少需要一到两秒的时间才能出图。这颗二代ISP是怎么做到瞬间出图的?”

    吴汉明笑了笑,解释道:“这就是专用硬件的优势。高通的ISP要兼顾各种通用场景,而我们这颗二代ISP,是专门针对极致影像计算定制的底层硬件架构。它的数据通道比市面上的公版宽了三倍。”

    吴汉明拿出一份技术文档递给相机主管:“在按下快门的瞬间,它能同时抓取多帧RAW格式的原始图像数据,直接在底层硬件级别完成多帧对齐、降噪和色彩映射。不需要占用主CPU的算力,出图速度自然就快。”

    “太强了……”相机主管看着技术文档,喃喃自语,“如果有这颗硬件做底层支撑,我们Flyme的相机算法根本不需要去抠那些边角料的性能优化,我们可以直接把最复杂的夜景算法和HDR算法常驻在后台。下一代魅族的对焦速度和成片质量,绝对能碾压友商!”

    “不仅如此。”许晨看着兴奋的Flyme团队,接着说道,“你们再看看那颗NPU。”

    吴汉明切换了测试平台,调出了NPU的测试数据面板,并连接了一个麦克风。

    “这颗自研NPU,主攻端侧AI算力。”吴汉明介绍道,“杨总,你们做语音助手的都知道,目前的智能语音,大部分需要把语音数据上传到云端处理,然后再返回手机。这中间有网络延迟,而且在地铁、电梯这种没网的地方,语音助手就成了弱智。”

    “但这颗NPU,它的算力足以支撑你们把百兆级别的自然语言处理大模型,直接塞进手机的本地内存里。”

    吴汉明拿起麦克风,直接说了一句极其复杂的复合指令:“帮我定一张明天上午九点的闹钟,顺便把明天下午三点的会议推迟到后天上午十点,然后给许总发个短信说我明天不在郑州。”

    如果是以前,语音助手需要一段反应时间来拆解这句包含闹钟、改日程、发短信的复合长句。

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