华为GPU Trubo技术讲解,开放是优化的另一个思路

华为GPU Trubo技术讲解,开放是优化的另一个思路,第1张

6月14日上午消息,近两周围绕余承东口中“吓人的技术”GPU Trubo图形处理技术外界有着许多猜测与解读。基于此,华为召开了一场EMUI主题沟通会。从系统到新技术做了讲解。

一、GPU Trubo是个多层级的梳理技术

首先是数据上的一些分享,目前EMUI的日活用户接近3.4亿人;华为为老机型用户提供EMUI 8.0的用户数达到了8000万。而站在发展历史角度,EMUI 5.0则是华为内部对系统的分水岭。

GPU Trubo技术讲解

谈到优化,就不得不分层讲解:手机由硬件底层到可以看到的系统,由内到外分为硬件、内核、驱动、配套、中间件和框架层。因为安卓开源的问题,没层里面都彼此混乱,应用调用的代码层级不同、无用代码、同一个数据调用位置不一样,这些都是巨大的耗损。就好比糯米诺骨牌,这些环节层层相连,哪个环节出问题都不能达到流畅。

华为说的GPU Turbo,就是针对完整的一套优化,而中间层由于代码量最大、最为混乱的部分,也是优化的主要位置。譬如在EMUI 4.0时代华为做了SensorHub LiteOS层面整理、EMUI 5.0时代则完成了虚拟机、数据库、文件系统以及Ultra Memory的优化。

到了EMUI 8.0时代,优化则涉及iAware,人工智能、机器学习、资源分组调用等。这些共同构成了GPU Trubo,比如一个游戏应用在调用不同层级的数据,发觉这一帧与下一阵画面的变化只有20%,所以只需要做20%内容的处理。而在整体梳理以前,则需要完全渲染一帧画面。

GPU Trubo技术讲解

完成这些优化需要的是大量的数据测试,华为设有武汉中端软件自动化测试中心、北京中端开放实验室、北京终端软件自动化测试中心,每个测试中心都有大量手机在做24小时的测试运行。这些数据是EMUI优化的基础。

二、建立应用的生态

开放是优化的另一个思路,华为拥有终端实验室Openlab。这一平台针对第三方应用开发者,他们不需要购买华为终端,只需要在这个平台上,就能做和手机的适配与优化。目前能实现为第三方开发者提供应用远程调试优化的标准,评测维度包括安全、稳定、兼容性、等五大标准。开发者的应用是否完整好用,用Openlab就能得到答案。相应的,一方面这些应用会对华为以及安卓手机有更好的适配;反过来,华为也能更好地了解新的应用趋势,储备数据。

GPU Trubo技术讲解

华为还把这种思路放到了AI平台,称之为HiAI平台。运用独有NPU的技术,开放DDK给第三方应用,让应用的运行效率更高。现场展示了Prisma、WPS等图片处理软件,利用NPU和AI在图形处理上的优势,其渲染图片会快很多。

并且华为在现场还宣布会在6.22和6.23召开“2018华为终端。全球合作伙伴及开发者大会”,数据梳理、生态、闭环、似乎是华为在OS层面的下一步。

点评:华为内部对余承东说吓人的技术有个平实的解读:我们把长期梳理的成果给余承东看,他说结果很吓人并且发到了微博上,这才有了如今“吓人的技术。

GPU Trubo技术讲解

至于动因,华为也承认,自己在GPU硬件核心上的弱势。所以长期以来的系统数据的梳理思路就自然而然引入到GPU层面,也难怪对外讲解的时候很难独立说清。

会上另一个关键点是华为把这种生态数据的梳理运用到了多方面:Openlab和HiAI两个平台就是把自身硬件和第三方数据适配的两个环节。这思路其实并不新鲜,苹果iOS的优秀体验本身就来闭环生态;而安卓开放留下的软肋,就留给了手机厂商自己。

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原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/2601489.html

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