6月14日上午消息，近兩周圍繞余承東口中“嚇人的技術”GPU Trubo圖形處理技術外界有著許多猜測與解讀?；诖?，華為召開了一場EMUI主題溝通會。從系統到新技術做了講解。

一、GPU Trubo是個多層級的梳理技術

首先是數據上的一些分享，目前EMUI的日活用戶接近3.4億人；華為為老機型用戶提供EMUI 8.0的用戶數達到了8000萬。而站在發展歷史角度，EMUI 5.0則是華為內部對系統的分水嶺。

GPU Trubo技術講解

談到優化，就不得不分層講解：手機由硬件底層到可以看到的系統，由內到外分為硬件、內核、驅動、配套、中間件和框架層。因為安卓開源的問題，沒層里面都彼此混亂，應用調用的代碼層級不同、無用代碼、同一個數據調用位置不一樣，這些都是巨大的耗損。就好比糯米諾骨牌，這些環節層層相連，哪個環節出問題都不能達到流暢。

華為說的GPU Turbo，就是針對完整的一套優化，而中間層由于代碼量最大、最為混亂的部分，也是優化的主要位置。譬如在EMUI 4.0時代華為做了SensorHub LiteOS層面整理、EMUI 5.0時代則完成了虛擬機、數據庫、文件系統以及Ultra Memory的優化。

到了EMUI 8.0時代，優化則涉及iAware，人工智能、機器學習、資源分組調用等。這些共同構成了GPU Trubo，比如一個游戲應用在調用不同層級的數據，發覺這一幀與下一陣畫面的變化只有20%，所以只需要做20%內容的處理。而在整體梳理以前，則需要完全渲染一幀畫面。

GPU Trubo技術講解

完成這些優化需要的是大量的數據測試，華為設有武漢中端軟件自動化測試中心、北京中端開放實驗室、北京終端軟件自動化測試中心，每個測試中心都有大量手機在做24小時的測試運行。這些數據是EMUI優化的基礎。

二、建立應用的生態

開放是優化的另一個思路，華為擁有終端實驗室Openlab。這一平臺針對第三方應用開發者，他們不需要購買華為終端，只需要在這個平臺上，就能做和手機的適配與優化。目前能實現為第三方開發者提供應用遠程調試優化的標準，評測維度包括安全、穩定、兼容性、等五大標準。開發者的應用是否完整好用，用Openlab就能得到答案。相應的，一方面這些應用會對華為以及安卓手機有更好的適配；反過來，華為也能更好地了解新的應用趨勢，儲備數據。

GPU Trubo技術講解

華為還把這種思路放到了AI平臺，稱之為HiAI平臺。運用獨有NPU的技術，開放DDK給第三方應用，讓應用的運行效率更高?，F場展示了Prisma、WPS等圖片處理軟件，利用NPU和AI在圖形處理上的優勢，其渲染圖片會快很多。

并且華為在現場還宣布會在6.22和6.23召開“2018華為終端。全球合作伙伴及開發者大會”，數據梳理、生態、閉環、似乎是華為在OS層面的下一步。

點評：華為內部對余承東說嚇人的技術有個平實的解讀：我們把長期梳理的成果給余承東看，他說結果很嚇人并且發到了微博上，這才有了如今“嚇人的技術。

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至于動因，華為也承認，自己在GPU硬件核心上的弱勢。所以長期以來的系統數據的梳理思路就自然而然引入到GPU層面，也難怪對外講解的時候很難獨立說清。

會上另一個關鍵點是華為把這種生態數據的梳理運用到了多方面：Openlab和HiAI兩個平臺就是把自身硬件和第三方數據適配的兩個環節。這思路其實并不新鮮，蘋果iOS的優秀體驗本身就來閉環生態；而安卓開放留下的軟肋，就留給了手機廠商自己。