华为GPU Trubo技术讲解，开放是优化的另一个思路

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。