AI處理器是什麼？為什麼華為，蘋果爭相研發

來到2017年，本以為大家發布的旗艦機又是按慣例的硬體升級和系統更新，還是以前老套路，原本沒有抱有什麼驚喜。但是卻悄悄的來了一個新名詞」AI處理器「。先是華為發布了世界首款AI處理器麒麟970，後來又是前段時間蘋果的A11Bionic處理器。似乎手機上下一個熱點便是AI處理器。目前公開使用了 AI 處理器的廠商只有這兩家。

蘋果的 A11 Bionic 處理器不僅僅CPU 性能強悍，就跑分來說依然是最強的手機處理器。但這次還支持了雙核架構神經網路處理引擎，也就是發布會上說的 Neural Engine。但是這個有什麼用，據蘋果提供的信息，我們大概可以了解到這個引擎可以為面部解鎖等功能提供性能支撐，新 iPhone 的人像光效模式用的也是這個。對於人像識別是需要極大的運算力的。正因為有了足夠的運算能力，很多對與圖形相關的處理才能得以實現。要知道，iPhone X 的 Face ID 需要一次處理 30000 個面部特徵點，而 vivo X20 所謂的面部識別，只會判斷 128 個面部特徵，相對來說iPhone的安全性和效率都比X20高不少。

而華為的 Kirin 970也不是華為完全自己研發的，它使用的是寒武紀 NPU，官方宣傳的是其 AI 性能密度大幅優於 CPU 和 GPU，圖像識別速度可達到大約 2000 張/分鐘，傳統的 CPU 運算只能達到每分鐘 95 張的速度。

華為之所以把麒麟 970 稱為 AI 計算平台，也正是因為有這個 NPU。通過 NPU 的機器學習能力，就能執行一些對於傳統計算架構非常吃力的運算，最典型的就是圖像特徵數據。所以，NPU 可以看成是一個能進行機器學習定製模塊，類似 CPU，DSP,GPU 等具有運算能力的定製模塊。不過，就目前來看，移動AI應用開發還很少，華為現場展示的AI功能也集中在降噪、拍照美化等方面，快則快矣，沒有什麼雞蛋。在應用缺失的情況下，麒麟970、驍龍835、甚至性能再弱些的晶元使用起來也會讓用戶感覺相差不大。

沒有說現在其他晶元的CPU＋GPU＋DSP架構在人工智慧應用方面效果差到哪裡去了，恰恰相反，現在的眾多手機廠商都在這個架構上對AI功能進行優化。從高通到聯發科，都在人工智慧的晶元應用上進行了大力優化。比如高通在驍龍800和600系列晶元上做了一個軟體的神經處理引擎，高通也承諾未來也會出專門用來做神經網路運算的核——比如NPU。，AI 處理器要想成為趨勢，還是需要相關應用和整個生態鏈的成熟。

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