華為GPU Turbo這一項技術首先是在6月6日的榮耀Play上搭載，在發布會前余承東對自家GPU Turbo技術的宣傳語就是”一項很嚇人的技術”。

根據官方解釋：GPU Turbo是一種類似汽車上渦輪增壓的技術，是一種軟硬協同的圖形加速技術，能夠提高手機GPU的性能，圖形處理效率提高60%。

這項技術公布后，有很多媒體也做了相關的測試，數據顯示其確實能提高游戲的幀率和畫面流暢感和驚喜度，同時也優化了發熱和降低功耗。不過官方對這項技術的實現形式卻并沒有說仔細，只對外說了這是一個軟硬件協同優化的技術。

有媒體提到：GPU Turbo并沒有官方形容得那么”嚇人”，從人工智能角度來看，它其實是基于智能場景識別調度優化的，現在看來其并沒有針對某一游戲專門優化，而是全局性的，背后涉及到比較復雜的算法。

可以確認的是，GPU Turbo這項圖形加速技術確實能增強圖像處理游戲的體驗，不過他具體的原理是怎樣卻并不清晰。在今年2018 IFA展會上，榮耀手機總裁趙明便舉行了一場面對全球媒體的GPU Turbo的溝通會。會后知名科技媒體AnandTech通過對榮耀技術人員采訪和溝通，總算把這項技術的實現理清了。

GPU Turbo的機型升級計劃

GPU Turbo是一項軟件技術，他能夠通過升級算法用在舊設備上，令他們的性能得到提高。隨著今年EMUI 9.0的發布，GPU Turbo技術也將會升級到2.0的版本。

在今年接下來的幾個月里面，華為已經制定了其華為和榮耀機型升級搭載GPU Turbo技術的計劃，保證其主流的機器都搭載這項最新的技術。華為方面也承諾，所有的設備，不論你的硬件是什么配置，其都會得到一定的GPU性能提升。

從這份升級計劃里面可以看到，GPU Turbo的升級包含了華為和榮耀近兩年來所發布的機型。

AnandTech方面談到：GPU Turbo在發布后，網上有大量關于這個技術的宣傳和營銷文章，不過可惜并沒有任何關于GPU Turbo技術的解析，同時它如何工作也是不曉得的。

在今年的IFA上，通過這場GPU Turbo的媒體溝通會，終于有機會與華為的軟硬件工程師溝通，把GPU Turbo的不為人知的秘密解開。

GPU Turbo實際是AI調度技術?

在GPU Turbo技術的一些推廣上，華為聲稱其能夠在某些情況下提高60%的GPU性能，同時把功耗降低30%。實際了解莫爾定律和有一定技術常識的讀者都了解，在不提升工藝制程的情況下，能把GPU性能提升接近60%，而且功耗降低30%，這是基本不可能的。要想想，麒麟960到970，16nm提升到10nm，其CPU、GPU的性能提升也只是30%左右。

那這項技術為什么有這么神奇的效果?AnandTech在IFA上通過與EMUI軟件團隊和華為硬件團隊交流，終于理清和明白GPU Turbo技術下的實現細節。

首先海思芯片團隊明確表示，這是一種軟件技術。GPU Turbo的性能提升機制便是輔助調度整個芯片各部件的協同運行，有一點調度管理員的意味。這一個調度機制完全是依靠軟件的方式。

這也能解析為什么華為能把這項技術應用到舊設備上，因為他并不需要最新硬件的支持，也就是說，即使沒有NPU，它也能應用，只不過這部分運算可能便是CPU方面負責，相比較單獨的NPU，能效上會有一些差別。

AnandTech還提到，在IFA上的麒麟980的發布會上，首次透露了這項運作方式名為” AI Loading Prediction Technology”，翻譯過來叫做AI加載預測技術。

從上圖可以看到，通過AI加載預測，對比傳統的游戲加載機制，前者能夠在游戲獲得更流暢的游戲體驗，同時整體功耗要更加低。

AI模型構建與訓練

GPU Turbo利用華為所構建的AI模型進行工作，而他們稱之為TensorFlow 神經網絡模型。這個模型是由華為所構建和進行預先的訓練，令其具有學習的能力。

AI神經網絡可以根據游戲運行時的幀率、功耗等狀態進行不斷學習，達到提升性能降低功耗的目的。

再說深一層，實際這個AI神經網絡優化的內容是每個手機運行某一個游戲時的DVFS控制。

DVFS 即動態電壓頻率調整，動態技術則是根據芯片所運行的應用程序對計算能力的不同需要，動態調節芯片的運行頻率和電壓(對于同一芯片，頻率越高，需要的電壓也越高)，從而達到節能的目的。

如果要令芯片有效節能，單純降低功率是不夠的，還需要進行電壓的降低和動態調節。因此GPU Turbo實際是通過AI神經網絡模型對DVFS進行精細化的調節。

在AI模型學習階段，它會動態分析和調整芯片的DVFS的參數，實現最佳的能耗比。這里說起來比較玄乎，我們可以這樣理解，這個AI神經網絡模型便是要找到DVFS的甜點，也就是最佳動態平衡。

我們理解的游戲流暢不一定都是每時每刻都要達到60幀以上，AI模型通過學習，在保證游戲的流暢情況下(有可能低于我們常規理解的60幀)，調整CPU、GPU、RAM等部件的協作最佳DVFS狀態。

這樣看，AI神經網絡模型是具有很強的學習能力，而這個初始模型是一個軟件算法存在，可以寫入到手機的系統固件當中，這樣便可以令舊設備也具有GPU Turbo的能力。

AI神經網絡模型會因應每部手機的硬件資源的差異，進行每部機器的個性化深度學習，能夠根據每部機器的不同而做不同的調度優化。

在經過訓練后，其可以輸出最適合特定場景的DVFS設置，這個場景可以是日常上網、看視頻、拍照、游戲等。GPU Turbo的工作機制可以應用到硬件層上，并且動態自動地調整DVFS，保證體驗的前提下也能更有效降低整機的功耗。

NPU加速AI神經網絡模型的工作

前面已經說到，GPU Turbo的AI神經網絡模型是純軟件的技術，并不需要特定的硬件，可是假如為它配備特定的運算模塊NPU，這將會大大提高它的效率。

NPU可以加速AI神經網絡模型的運算，而在沒有NPU模塊的前提下，假如要引入GPU Turbo技術，這部分的運算操作可以讓CPU代勞，不過這必然效率上是不如專門的NPU模塊，估計或多或少會造成渲染的延遲，表現起來就是游戲的流暢度差一點。

這里就可以說明，為什么麒麟960即使沒有NPU模塊，華為Mate 9等搭載麒麟960的手機同樣能夠引入GPU Turbo。

華為方面已經證實了這些AI神經網絡模型采用的是16位的浮點運算，這意味著往后的新手機設備，如麒麟980的機器，可能會通過基于新NPU支持的INT8模型做進一步的優化。

本質上GPU Turbo就是一個DVFS的運行機制，它能夠預測GPU渲染圖像下一幀的硬件需求而進行芯片各部分的協作調整。

與那些傳統的DVFS的調整算法相比，它的精度更高，同時也更穩定準確，因為傳統的算法只是通過簡單的硬件檢測GPU工作負載狀態而進行事后的調節，而GPU Turbo是進行預先學習預先判斷，效率和效果上有很大的差異。

AnandTech指出，這項技術能夠很好對智能手機的性能、效率和功耗做一個優化平衡，因此他們對這項技術還是表示肯定的。這項技術的思路可以推廣到其他領域，例如個人電腦等等。

不過這項技術的一個弱點便是需要AI神經網絡模型的訓練，不同的設備不同的游戲的訓練學習時間都是不一樣的。華為方面并沒有說明培訓學習一款游戲需要花費多少時間，不過華為方面已經著手開始聯合游戲開發商進行特定的游戲優化。畢竟進行特定優化后要比全局性GPU Turbo后的游戲體驗提升更大。

GPU Turbo不需要被”神化”

我們已經大致了解了GPU Turbo是如何運作，如何提升GPU圖形方面的性能，因此我們透過本質來看事實，它確實對性能有一定的提升，也具備市場價值，可是我們不能神化它。

AnandTech對比了華為P20和榮耀Play的游戲體驗，這兩個設備都是采用了相同的芯片和內存，只不過在其他元器件有差異。

華為P20(沒有GPU Turbo)

榮耀Play(GPU Turbo)

華為P20暫時沒有升級引入GPU Turbo，而榮耀Play是第一款搭載GPU Turbo技術的機器。

我們看到兩者在游戲中，通過原始幀率數據是很難分別哪一款設備具有GPU Turbo，不過榮耀Play在游戲中還是有一個明顯的優勢，那就是游戲渲染場景時候的功率是3.9W，這比華為P20的4.7W要小。

當然這是整機的總功率，我們不能完全排除可能屏幕等其他元器件方面的功率差異，但是這兩款設備的功率差只有15%。即使加上其他手機元器件的差值，其還是與官方宣稱的30%以上的功耗差異相距甚遠。

因此這里要說明的是，GPU Turbo確實能提升GPU性能，可是我們要對官方宣稱的數據進行理性看待。不一樣的設備不一樣的游戲都會對提升差異幅度有很大的影響，不要把GPU Turbo神化了。

當然GPU Turbo是實實在在提升GPU性能的一個創新方案，通過軟件算法去彌補麒麟GPU方面的弱項。不過我們也要明白，對比高通驍龍Adreno，麒麟的Mali GPU的硬件性能還是要落后不少。

即使有GPU Turbo技術的加持，榮耀Play在游戲性能和體驗上還是與驍龍845的手機設備有較大的差距，因為在硬件方面的性能差異要單純靠軟件來消除，這是不太可能的。

總結

在IFA上，麒麟980芯片正式發布，我們從一些演示幻燈片看到GPU Turbo對麒麟980芯片組方面的性能助力。實際GPU Turbo對于增強其GPU性能的提升并沒有很大，只有10%左右。

當中原因可能麒麟980上面改進了工作負載的電壓調整機制，GPU方面性能也得到硬件層面上(制做工藝、晶體管、渲染單元數量)的提升，而GPU Turbo這個軟件方面的性能增強數值在更趨于可信和合理的范圍內。

無可否認，GPU Turbo技術確實是能夠增強GPU方面的性能，提升游戲的體驗。我們應該給予開發這個技術的團隊贊賞，同時在如今日益競爭激烈的半導體芯片環境里面，應該鼓勵更多芯片設計公司開發出類似GPU Turbo這類真實提升性能的技術。

對于用戶能提升游戲等各方面的體驗，對于公司來說是創新差異化的需求，對于市場來說是推動整個芯片行業發展的軟動力。