几大公司的AI智能芯片性能对比

　　人工智能芯片在手机中的应用为手机扩展了不同的功能，各手机厂商对智能芯片的开发方向也存在差异，这些方向会直接影响芯片的市场发展。

　　寒武纪A1

　　华为海思麒麟970处理器中的人工智能芯片来自于初创公司寒武纪，这家成立于2016年的人工智能领域独角兽企业在短短的时间内已经推出了多款智能芯片产品，麒麟970中的NPU正是出自它家的寒武纪A1处理器(Cambricon-1A)，这颗发布于2016年的人工智能芯片是全球首款商用的深度学习专用处理器，官方称其在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU。

　　从参数上看，寒武纪A1的浮点性能可达1.9T，即每秒钟可以完成1.9万亿次运算，性能着实强悍，然而这颗性能强大的NPU在华为手机上似乎有些“浪费”，未能完全释放其卓越的性能。那么，华为利用这颗NPU开发了什么功能呢?

　　华为挖掘NPU的第一个功能即是“AI慧眼识物”和“AI精准虚化”。“AI慧眼识物”即指智能识别十余种拍照场景，自动调校拍照参数，获得更佳的拍摄效果;“AI精准虚化”即通过芯片的自主学习，更加精准抠图，使得虚化效果更真实自然。

　　第二个功能即是“随行翻译”。华为选择与微软翻译合作，通过AI芯片，加速文本、语音、照片的翻译速度，提供更加优秀的用户体验。

　　华为麒麟970

　　华为声称麒麟970是全球第一款人工智能系统级芯片，Kirin 970选择了异构计算架构来大幅提升AI的运算能力，内置独立的神经网络处理单元。据说这种专用硬件处理单元源自寒武纪NPU IP授权，专门用于机器学习和一般的AI应用程序。

　　Kirin970采用台积电10ns芯片组制程技术(耗电量减少20%，体积减少 40%)，主要规格如下：8 核心 CPU(时脉最高达2.4GHz)，新世代12核心GPU(Mali G72MP12)、Kirin NPU(1.92T FP16 OPS)、Image DSP(512bit SIMD)、Dual Camera ISP(具备脸部、动作侦测)、HiFi Audio(32bit/384k)、UFS 2.1、安全引擎(inSE&TEE)、全球通用4.5G数据机(1.2Gbps@LTE Cat 18)、4K影像(HDR10)、LPDDR 4X、i7感应处理器。

　　华为宣布将在美国上市的Huawei Mate 10 Pro会搭载麒麟970芯片，另外华为荣耀(Honor V10)也会采用。相较之下，高通骁龙845也把大部分焦点集中在AI，而普及率无疑会比麒麟970高，骁龙845支持众多Android 旗舰智能手机，当中包括三星、Sony、LG 和小米的高端产品。

　　Pixel Visual Core

　　Pixel Visual Core的核心是Google设计的图像处理单元(IPU)—这是从零开始设计的特定领域可编程处理器，以低功耗提供最高性能。它有八个Google设计的定制内核，每个内核具有512个算术逻辑单元(ALU)，在移动设备上，ALU每秒能进行超过3万亿次运算。Pixel Visual Core将HDR+计算的速度提升了5倍，与在应用处理器上运行相比，功耗只有1/10 。IPU有这样的能效的一个关键因素是硬件和软件的紧密耦合 – 与传统的处理器相比，IPU用软件控制了硬件的更多细节。这带来了更简洁的设计和更高的能效，但是，这种紧密耦合也让IPU难以用传统的编程语言进行编程。为了避免这种情况，IPU利用定制的语言来减轻开发人员和编译器的负担：用Halide来进行图像处理，用TensorFlow处理机器学习。Google还定制了一个编译器，用来优化底层硬件的代码。

　　苹果利用这颗人工智能芯片发掘了了一些特有功能。首先自然是iPhone X上独一无二的Face ID。Face ID功能是通过原深感摄像头来实现，其会投射超过30000个肉眼不可见的光点，并对它们进行分析，绘制出精确细致的深度图。苹果宣称，即便你戴着帽子，留起胡须，或者佩戴眼镜，甚至是不同款式的墨镜，Face ID同样能够认出你。而完成这写自主学习的背后就是A11 Bionic内置的神经网络引擎，利用先进的机器学习识别用户样貌的变化。其次，与Google、华为一样，苹果也将神经网络引擎运用于手机相机成像中。由于原深感摄像头和仿生芯片的加持，iPhone X上前置单摄也能够实现双摄的背景虚化功能，同时还能实现人像光效模式和Animoji动画表情。

　　在结构方面，各人工智能芯片存在优点和缺点，针对不同的结构开发实际功能是开发芯片功能的重要方向。