紫光展銳2019年8月發(fā)布的4G移動(dòng)平臺(tái)虎賁T618，8核架構(gòu)，集成了視覺信息處理器（以下簡稱VDSP），將更好的滿足高要求的邊緣視覺和AI處理需求。

多個(gè)VDSP，有啥不一樣？VDSP不僅能針對(duì)圖像和AI處理任務(wù)加速運(yùn)算，為性能加速，同時(shí)會(huì)顯著降低終端的功耗。

先來張簡潔明了的規(guī)格表重溫下虎賁T618：

可以看到，AI的參數(shù)一欄，虎賁T618配置了具有強(qiáng)大運(yùn)算能力的專用VDSP，可以更好的解決復(fù)雜的Camera視覺和AI處理任務(wù)。

VDSP最重要的特性是支持寬向量的SIMD（單指令多數(shù)據(jù)），VDSP能通過一條指令來并行處理大量的數(shù)據(jù)流，圖像處理、視頻處理、計(jì)算視覺、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等功能的實(shí)現(xiàn)都需要用到這一點(diǎn)。在獲得高性能計(jì)算的情況下，VDSP還具有低功耗優(yōu)勢(shì)，與ISP（圖像信號(hào)處理）結(jié)合，可獲得更多差異化的性能體驗(yàn)，比如HDR（高動(dòng)態(tài)范圍圖像）和FDR（全動(dòng)態(tài)范圍圖像）。

通過專門的VDSP相比通過CPU來處理圖像和視頻等大數(shù)據(jù)流，兩者能有多大差異？速度和功耗兩方面都有顯示優(yōu)勢(shì)。以經(jīng)典輕量級(jí)圖像語義分割模型deeplabV3模型為例，（這是一種非常先進(jìn)的基于深度學(xué)習(xí)的圖像語義分割方法，可對(duì)物體進(jìn)行像素級(jí)分割）。

輸入分辨率為512×512，實(shí)測(cè)VDSP和CPU的不同功耗及性能數(shù)據(jù)如下：

從測(cè)試數(shù)據(jù)可以看出，對(duì)密集乘加運(yùn)算：4個(gè) CPU核心全速運(yùn)行帶來的功耗，大約是1個(gè)VDSP核全速運(yùn)行的4倍。VDSP處理模型速度快2.5倍。能效比上，VDSP是CPU 4核的10倍！

虎賁T618不僅針對(duì)AI應(yīng)用，在HDR、實(shí)時(shí)美顏、語義分割等應(yīng)用上，性能上有更好的提升?；①ST618提供的實(shí)時(shí)人像背景替換，滿足了趣味換景、視頻會(huì)議濾除換景等個(gè)性化需求。

虎賁T618由VDSP加持可提供實(shí)時(shí)美顏，滿足短視頻實(shí)時(shí)美顏需求，再加上HDR/FDR算法加速，可以拍出高動(dòng)態(tài)、高清晰度的超高畫質(zhì)圖像。