所謂的HiAI移動(dòng)計(jì)算架構(gòu)，主要有四部分組成，CPU、GPU、ISP/DSP和NPU。作為全球第一枚集成專用NPU的移動(dòng)芯片，華為重點(diǎn)介紹NPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，聲稱在HiAI架構(gòu)下AI性能密度大幅優(yōu)于CPU和GPU，能夠用更少的能耗更快的完成更多任務(wù)，大幅提升芯片的運(yùn)算效率。

AI芯片能夠以人類的思考方式來理解人類訴求，具備高處理速度，高密度和高能效比，而麒麟970只是個(gè)開始，并超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

CPU部分，麒麟970與上一代麒麟960一樣為八核心設(shè)計(jì)，由4個(gè)主頻為2.4GHz的Cortex-A73大內(nèi)核與4個(gè)主頻1.8GHz的Cortex-A53內(nèi)核組成，性能上無變化，畢竟同樣架構(gòu)頻率，傳聞所說的2.8GHz主頻吊打驍龍835并沒能實(shí)現(xiàn)，但跑分上追平驍龍835應(yīng)該沒問題，并且得益于10納米工藝的進(jìn)步能效提升20%。

更具體來說，在16位浮點(diǎn)數(shù)（即FP16）時(shí)，麒麟970內(nèi)置的NPU運(yùn)算能力達(dá)到1.92 TFLOPs，在AI人工智能深度學(xué)習(xí)下，所有硬件能夠協(xié)調(diào)芯片內(nèi)部的各個(gè)組件及手機(jī)硬件，如ISP、DSP，保持處理某些特定任務(wù)時(shí)，提升速度并低功耗運(yùn)作。例如有了NPU的加成，在圖像識(shí)別任務(wù)上，對(duì)比Cortex-A73 CPU 性能提升25倍，能效提升50倍之多，拍攝1000張照片僅僅消耗4000mAh電池手機(jī)0.19%的電量，圖像識(shí)別速度可達(dá)到約2000張/分鐘。

相比之下，三星S8使用CPU處理每分鐘僅95張，蘋果iPhone 7 Plus同時(shí)使用CPU和GPU，每分鐘也僅能識(shí)別487張，華為完勝。

簡(jiǎn)而言之，麒麟970有了NPU單元之后，至少在拍照和圖像處理上，比之前單純依賴CPU和GPU要快得多。而對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，麒麟970最直接的就是保持高效率，并且更加的省電。未來AI獨(dú)立單元內(nèi)置于芯片一定是趨勢(shì)，蘋果也在做，只是華為搶先開了個(gè)頭.

日前，美國知名科技媒體Android Authority主筆Gary Sims對(duì)麒麟970進(jìn)行了深度解讀，講述了麒麟970的人工智能NPU的工作原理，對(duì)芯片設(shè)計(jì)的深遠(yuǎn)影響，以及為用戶使用場(chǎng)景帶來的跨越式體驗(yàn)。

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）”和“機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）”是近兩年移動(dòng)處理器領(lǐng)域最流行的兩個(gè)詞。華為麒麟970的NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）、Google Pixel 2內(nèi)置的IPU（圖像處理器），以及蘋果A11 Bionic，都是實(shí)現(xiàn)上述功能特性的專用硬件解決方案。

既然華為、Google和蘋果都在都在探索神經(jīng)引擎處理器，你可能以為機(jī)器學(xué)習(xí)需要特定的硬件。其實(shí)不然，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在任何形式的處理器上運(yùn)行，從微處理器到CPU、GPU甚至是DSP。

所以，問題的根本不在于處理器是否能利用神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)，而在于它到底有多快，能提升多少效率。

如果時(shí)間倒退回30年前，當(dāng)年的桌面處理器是沒有的FPU（浮點(diǎn)運(yùn)算單元）芯片的，在486之后，Intel把FPU集成到了CPU內(nèi)部，浮點(diǎn)運(yùn)算性能大幅提升。而在很多實(shí)例計(jì)算中，全都是浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算。這樣以來，有FPU和沒有FPU，運(yùn)算效率天差之別。

而如今，移動(dòng)處理器中的NPU也是類似的情況。你可能覺得我們并不需要NPU，就能使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但實(shí)時(shí)情況是，華為正在用事實(shí)案例證明，當(dāng)遇到實(shí)時(shí)處理運(yùn)算的情況，NPU是必須的。

簡(jiǎn)單來說，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”可以理解為“機(jī)器學(xué)習(xí)”中“教”一臺(tái)機(jī)器區(qū)別分辨不同“事物”的一系列技術(shù)中的一種。上述“事物”可以是一張照片、一個(gè)單詞甚至是一種動(dòng)物的聲音，諸如此類。

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”由很多“神經(jīng)元”組成，這些“神經(jīng)元”可以接收輸入信號(hào)，然后通過網(wǎng)絡(luò)再向外傳播信號(hào)，這取決于輸入的強(qiáng)度和自身閾值。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在監(jiān)測(cè)一組燈其中一個(gè)的開關(guān)，但在網(wǎng)絡(luò)中，這些燈的狀態(tài)只能0或者1來表達(dá)，但不同的燈可能會(huì)出現(xiàn)一樣的開關(guān)狀態(tài)。

那么問題來了，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么知道是該輸出0還是該輸出1呢？沒有規(guī)則或者程序能告訴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出我們想得到的邏輯答案。

唯一的方面就是對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。大量的“樣本”和預(yù)期結(jié)果一起被注入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，各種各樣的閾值反復(fù)微調(diào)，不斷產(chǎn)生接近預(yù)期的結(jié)果。這個(gè)階段可以稱為“訓(xùn)練階段”。

這聽起來很簡(jiǎn)單，但實(shí)際上相當(dāng)復(fù)雜，尤其是遇到語言、圖像這種復(fù)雜樣本的時(shí)候。一旦訓(xùn)練達(dá)成，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)自動(dòng)學(xué)會(huì)輸出預(yù)期結(jié)果，即便輸入的“樣本”之前從來沒有見過。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成功后，本質(zhì)上就成了一種靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它就能應(yīng)用在數(shù)以百萬計(jì)的設(shè)備上用于推理，在CPU、GPU甚至是DSP上運(yùn)行。這個(gè)階段可以稱為“推理階段”。

Gary Sims指出，“推理階段”的難度要低于“訓(xùn)練階段”，而這正是NPU發(fā)揮專長的地方。

所以，華為麒麟970最大的不同是，專門設(shè)置了NPU硬件芯片，它在處理靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方面有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，不僅更快，還更有效率。事實(shí)上，NPU甚至能以17-33fps實(shí)時(shí)處理智能手機(jī)攝像頭拍攝的“直播”視頻。

從架構(gòu)來看，麒麟970像是一臺(tái)“發(fā)電站”，內(nèi)置8顆CPU和12顆GPU，另有移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)連接以及多媒體處理模塊，晶體管規(guī)模達(dá)到了史無前例的55億顆。據(jù)華為透露，NPU大約內(nèi)含1.5億晶體管，不到整個(gè)芯片的3%。

這對(duì)于一款移動(dòng)處理器來說尤為重要。首先，NPU的加入不會(huì)明顯增大處理器的尺寸、成本，這就意味著，NPU不僅能放入旗艦手機(jī)，一些中端手機(jī)也能適用。在未來5年，NPU將對(duì)Soc設(shè)計(jì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

其次是功耗和效率。NPU并非“電老虎”會(huì)犧牲手機(jī)的續(xù)航，相反它能高效的幫CPU承擔(dān)大量推理運(yùn)算的任務(wù)，反而能節(jié)省不少功耗。

在最后的總結(jié)中，Gary Sims表示，如果華為能吸引更多第三方App開發(fā)者使用NPU，其前景不可限量。想象一下，當(dāng)App在使用圖像、聲音、語音識(shí)別的時(shí)候，全部都能本地處理，不再需要網(wǎng)絡(luò)連接或者云服務(wù)，App的使用體驗(yàn)將大大提升和加強(qiáng)。

試想，一名游客直接通過相機(jī)App就能認(rèn)出當(dāng)?shù)氐貥?biāo)，App能智能識(shí)別你的食物并給出相應(yīng)的卡路里熟知、提醒食物過敏......

你認(rèn)為，NPU會(huì)像當(dāng)年FPU之于CPU一樣，成為移動(dòng)Soc芯片的標(biāo)準(zhǔn)嗎？不妨在評(píng)論中發(fā)表自己的看法。