移动Soc革命!麒麟970 NPU最深度解读:终于明白华

2020-12-27 21:43 admin

今天,美国闻名科技媒体Android Authority编缉Gary Sims对麒麟970进行了深度解读,叙述了麒麟970的人工智能NPU的作业原理,对芯片规划的深远影响,以及为用户运用场景带来的跨越式体会。

神经网络 和 机器学习 是近两年移动处理器范畴最盛行的两个词。华为麒麟970的NPU、Google Pixel 2内置的IPU,以及苹果A11 Bionic,都是完成上述功用特性的专用硬件解决方案。

所以,问题的底子不在于处理器是否能使用神经神经网络和机器学习,而在于它到底有多快,能提高多少功率。

假如时刻倒退回30年前,当年的桌面处理器是没有的FPU芯片的,在486之后,Intel把FPU集成到了CPU内部,浮点运算功能大幅提高。而在许多实例核算中,全都是浮点数运算。这样以来,有FPU和没有FPU,运算功率天差之别。

神经网络 由许多 神经元 组成,这些 神经元 能够接纳输入信号,然后经过网络再向外传达信号,这取决于输入的强度和本身阈值。

那么问题来了,神经网络怎样知道是该输出0仍是该输出1呢?没有规矩或许程序能告知神经网络,输出咱们想得到的逻辑答案。

仅有的方面便是对神经网络进行练习。很多的 样本 和预期成果一同被注入到神经网络中,各式各样的阈值重复微调,不断发生挨近预期的成果。这个阶段能够称为 练习阶段 。

神经网络练习成功后,本质上就成了一种静态神经网络模型,它就能应用在数以百万计的设备上用于推理,在CPU、GPU乃至是DSP上运转。这个阶段能够称为 推理阶段 。

Gary Sims指出, 推理阶段 的难度要低于 练习阶段 ,而这正是NPU发挥特长的当地。

这关于一款移动处理器来说尤为重要。首要,NPU的参加不会显着增大处理器的尺度、本钱,这就意味着,NPU不仅能放入旗舰手机,一些中端手机也能适用。在未来5年,NPU将对Soc规划发生深远影响。

试想,一名游客直接经过相机App就能认出当地地标,App能智能辨认你的食物并给出相应的卡路里数值、提示食物过敏......

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