深度揭秘麒麟970 人工智能处理器，它的强大超出你想象！
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深度揭秘麒麟970 人工智能处理器，它的强大超出你想象！
编者按：有了人工智能能力的手机，不但可以解析出用户的语言，更能分辨情绪，当手机能够分辨你在哪里，你是谁，并“猜”到你的心意，这样的手机真的更贴心了。
　　日，消费者业务CEO余承东在德国柏林IFA2017大会官方论坛发表“Mobile AI. The Ultimate Intelligent Experience”为主题的演讲，全面阐释了消费者业务的人工智能战略，并正式发布了麒麟970芯片。这款有55亿晶体管、全球首款内置神经网络处理单元(NPU)的人工智能处理器震撼了产业，震撼了全球!从公布的数据来看，NPU运算能力达到1.92T FP16 OPS!是同等CPU处理器能力的25倍!能效是其50倍!这款处理器让一举站在了全球移动人工智能(AI)领域的最前沿!本文引用地址：　　AI处理器对人工智能产业发展有何意义?它对智能手机发展有何重要意义?为何在两年前定义的这款芯片能赶上了全球人工智能大潮?结合我和产业人士的交流谈谈自己的感受。　　一、异构与端云结合实现人工智能非常有价值 & &几年前，产业都在讨论如何在云端实现人工智能，而华为探索了新的模式，就是端云结合实现人工智能，云端智能的优势在于强大的运算能力，基于大数据给出大智慧，在策略性输出上有极大优势。而端侧在具备了强大的感知能力之后，手机就会成为帮助用户思考的分身和伙伴。两者达成平衡与协调，才是未来终端发展的出路。这次麒麟970也是人工智能处理器从服务器走向便携化的一个重要里程碑，意义非常重大，借用一位大佬的评论：“这也许是手机的一小步，但是一定是人类生活的一大步。”　　由于人工智能处理器需要进行大量的计算因此需要消耗大量功耗，按照以前的思路，人工智能处理器需要将在云端处理利用服务器的计算资源完成处理，但是显然这不现实，因为大量数据需要上传不仅占用带宽还有延时问题，不能实现真正的实时人工智能处理器，在麒麟970之前，移动端还没有一款可以真正支持人工智能出来的ASIC芯片，因此这个探索意义非常大。　　麒麟970采用异构架构完成人工智能处理，芯片括了CPU、GPU、NPU、ISP、DSP。以前大家从人工智能角度来看，认为NPU是做AI的，AI就是要靠NPU去实现的，但从麒麟970来看不完全是。NPU在实现AI上承担了很多主要工作，但是CPU、GPU也参与了处理，例如ISP也参与很多相关工作。所以，未来以异构架构实现人工智能将成为主流，这个异构SoC将成为一个AI计算平台。　　从余承东公布的华为人工智能战略来看，在未来终端上的人工智能实现需通过端云协同，华为构建芯、端、云协同发展，通过结合云端和终端的能力，实现手机从智能终端到智慧终端的跨越，给用户带来颠覆性的体验。这可能引发智能手机巨大的新变革。　　二、吹响智能手机“十年一变”号角 & &在手机产品界及手机领域有个“十年一变”的规律，1997年11月诺基亚发布了全球首款内置游戏的移动电话诺基亚6110，其贪吃蛇游戏是有史以来第一款手机游戏，这款手机相信很多人都买过，它成为诺基亚在功能机时代封王的奠基者。　　日，安卓系统正式发布，Android一词最早出现于法国作家利尔亚当(Auguste Villiers de l'Isle-Adam)在1886年发表的科幻小说《未来夏娃》(L'ève future)中。他将外表像人的机器起名为Android。这个绿色小机器人颠覆了功能机，也是在2007年，苹果iPhone惊艳面市，以此为标志，我们正式进入了智能手机时代。　　时间到了2017年，智能手机将再次面临重大分化，人工智能在2017年将成为智能手机的分水岭，未来手机将只有人工智能手机和非人工智能手机两种。　　从现在往前看，原来的手机是纯粹的通信工具，后来加入计算器、录音机等一堆硬件。到了智能手机，本质上其还是工具属性较强，把互联网变成了移动互联网，同时具有一个开放生态，可以往里做各种各样的应用创新。但是智能手机对人的理解，对环境的理解还没有本质的变化，所以智能手机还是一个升级版的工具。但当人工智能引进以后，手机本身有足够强的处理能力，有传感器，才有可能把手机从工具属性变成更加类似像宠物一样的东西，具备理解能力，一开始做不到那么懂你，但是慢慢还是能懂的。不同的手机拿到不同的人手里，表现也会不同。　　因为手机有了人工智能，它带来了无限可能。人工智能应用场景非常多，几乎无所不包，以手机拍照为例，就像单反里基本的光学部分都很好，但如何设置出恰当的参数是很麻烦的事情，未来AI手机在这方面可以更加有效，能够对环境有足够的了解，对拍摄对象有识别，进行一定的校正，可以说AI手机成了一部懂得拍照的手机。降噪方面，以前我们理解降噪就是做相位对消，而采用了人工智能处理以后，它能使用我们目前还未知的方式进行消噪，就如同图像识别，人工智能CNN卷积神经网络，经过逐层的神经网络卷积等运算，自动提取和发现了我们目前难以理解的特征值一样，这个确实令人非常兴奋。　　有了人工智能能力的手机，不但可以解析出用户的语言，更能分辨情绪，当手机能够分辨你在哪里，你是谁，并“猜”到你的心意，这样的手机真的更贴心了，人工智能手机还能基于用户画像和过往行为习惯及结合当前的使用场景，推测出用户的行为意图。以这样的路径发展下去，未来手机一定非常强大，它可以成为人的伙伴甚至教练，例如阿法狗就完全可以成为围棋教练。　　在专业知识背景和本地结合下，可以把手机作为教练级伙伴。随着手机性能的不断提升，用户不断的使用，手机会不停的进化学习，到某一天，手机能全面与互联网结合，直接帮助人、甚至可能陪伴人。　　不过，人工智能技术发展后，手机将变成了一部值不值得去偷的手机，因为它只服务特定的用户，这个变化也是挺有意思。　　三、开放人工智能开发环境，让华为手机超越苹果成为可能 & &余承东在9月2日的演讲中说：“华为将会把麒麟作为人工智能移动计算平台开放给更多的开发者和合作伙伴，让开发者利用麒麟970的强大AI算力，开发出更具想象力和全新体验的应用，共同造就移动AI计算应用的美好未来。”，华为一位技术大牛也说：“我们今年不只是发布一款芯片，还要发布整个开发环境，第三方可以尽早参与开发。”由此可以想象，华为凭借领先的人工智能平台，构建一个开放的人工智能开发环境，让更多第三方可以开发人工智能应用，这个有点类似目前的APP开发，未来开发者可以为华为人工智能开发不同的算法，一起开发AI应用。　　这样的开发环境和先发优势让华为在人工智能生态系统建设上占领了优势，未来华为凭借这个优势完全有超过苹果的可能。(三星已经不在考虑范围之内了)　　四、 谈点产品定义的思路 & &麒麟970是两年前定义的产品，为何在当时大家还在热衷于多核架构的时候，华为麒麟团队人就看到了人工智能的曙光?这里结合一些获取的信息谈谈产品定义。　　首先，据华为公布的资料显示，在2012年以前，华为就开始思考智慧终端该有一颗什么样的大脑，以及Ta会干些什么?学习什么?如何思考?为了创造“A new brain”，华为做了各种相关的科学研究和应用尝试。例如通过“诺亚方舟实验室”做过探索。　　诺亚方舟实验室成立于2012年。作为人工智能算法的研究、管理 AI 的技术合作、识别 AI 主要应用场景和需求管理等研究的前沿阵地，诺亚方舟实验室的创新产品和技术主要聚焦在数据挖掘、人机交互、智能系统以及大数据系统领域，主要致力于“从大数据到大智慧”，对未来5-10年的技术发展方向做前瞻性的研究。　　自2016年起，诺亚方舟实验室的研究成果就已经逐步应用到华为的手机产品上——Mate 9、P10 所采用的人工智能，应用在传感器算法、计算机视觉、搜索引擎和语义理解等领域。例如Mate9应用了智能感知学习技术，能够跟踪趋势和行为模式，从而确保手机持续运行的快速和顺畅，避免出现像手机使用时间越长，反应越慢的情况;P10 & P10 Plus新增的Ultra Memory功能，结合智能感知和深度学习，实现了自动内存压缩和回收，以及自动碎片处理功能，极大提高了手机的响应速度，也缩短了应用启动时间。这些基础研究对于产品定义都非常有益。　　其次，至于麒麟970芯片为何考虑加入人工智能?按照一位技术大牛的说法是华为考虑的是随着传感器能力慢慢达到人类水平，则需要智能处理的介入。　　为什么呢?这是因为超越人体感官和人体智能这两者之间是有因果关系的。例如戴眼镜的人摘了眼镜看不清楚，收集不到合适的信息，其实就相当于智商下降，虽然有智力但是不能做判断和决策，对于手机也是一样，如果图像传感器或者麦克风很强大，但是没有智能介入，手机还只是硬件升级而已。　　还有就是，即使手机图像处理做的再好跟人眼也还是有差别，其中的原因就是人脑里有感光视觉。举例来说，如果一个人对某个人很熟悉，则对着他的侧脸或者光线较暗的环境下大脑也能把那个人的样子补出来，而不熟的人就做不到，因为人脑没有足够多的细节去主动补充，这也是人工智能干预的例子。　　这样，麒麟970的架构定义者就发现了感官和人工智能中间的关联，有了人工智能干预以后，sensor信号和人工智能结合就会跟人类视觉处理类似了，而如果手机的某些感官超过人类，则就可以能帮助到人类，顺着这个逻辑再推导，自然就会推导出麒麟970的架构，就是把感测信号和人工智能处理结合起来这才是手机架构的大的升级，这样，今天的明星麒麟970就应运而生了!这个思路很值得本土IC公司借鉴。 & & &从2008年海思K3V1开始到现在麒麟970，华为手机处理器经过十年发展，一举登顶全球手机处理器巅峰，凭借的就是务实和努力，为了这个荣耀，华为人付出了艰辛的劳动，如余承东在演讲中所言仅仅为了优化麒麟在高铁场景的通信体验，就在高铁上进行了40万公里场测。现在，华为已经规划麒麟990芯片，希望2年后的麒麟990继续震撼全球!关于麒麟970芯片，如果您还有想了解的信息，请留言评论!
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我来说两句……
微信公众号二
微信公众号一华为AI芯片解析：麒麟970用了哪些黑科技？
前段时间，华为在德国柏林IFA大展发布自家最新AI处理器&麒麟970&这是首款采用人工智能移动计算平台芯片。华为表示，麒麟970芯片将会为Mate&10系列所使用，并且Mate&10手机会在10月16日在德国慕尼黑发布。
据官方介绍，麒麟970集成的NPU，通过人工智能深度学习，能够将手机的硬件全都统筹在一起，让手机的运行更加高效。
除此之外，利用NPU还可以实现计算机实时演算，低功耗AR等功能。在某些特定场景中，NPU可以大大提高处理速度，最高可以提高25%的性能，让执行效率提高50%。举例来说，在NPU的加持下，拍摄1000张照片仅消耗手机0.19%的电量，且同样的拍摄场景下麒麟970的拍摄速度也要比普通CPU快上不少。
此外，全新的麒麟970采用10nm先进工艺，在近乎一个平方厘米的面积内，集成了55亿个晶体管，内置八核CPU，率先商业运用Mali-G72&MP12全新一代GPU以及全新升级自研双ISP等。余承东表示，该双ISP还支持人工智能场景识别、人脸追焦、智能运动场景检测。
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机情秀公众号华为麒麟970启示录：AI芯片的三大路径和两种场景华为麒麟970启示录：AI芯片的三大路径和两种场景智东西百家号智东西编 | 十四柏林 IFA2017（国际电子消费品展览会）新品发布会上，华为发布了“世界首款手机AI芯片”麒麟970，内置神经元网络单元（NPU），定位人工智能移动计算平台。深度学习是人工智能重要的技术突破，可以说是第三次人工智能浪潮的直接原因。深度学习所需的海量训练数据又对处理器的运算能力提出极高要求，传统CPU执行AI计算成本高，效率低，AI芯片就成为了兵家高地。本期的智能内参，我们推荐来自东方证券、浙商证券和新时代证券的人工智能芯片行业报告，结合智东西市场观察，从基于神经元网络单元的三类AI芯片出发，以云端和终端两大落点分析AI芯片的计算场景和嵌入式AI芯片用例。如果想收藏本文的报告，可以在智东西（公众号：zhidxcom）回复关键词“nc185”下载。以下为智能内参整理呈现的干货：*深度学习是人工智能的实现方式之一*深度学习开发环境的层次结构深度学习作为机器学习的分支，是当前人工智能研究和运用的主流方式。深度学习采用的深层神经网络模型参数和数据量众多，执行训练和推断的计算任务时，都需要进行海量大规模计算，其中训练任务需要的计算量更大。*CPU架构不利于快速处理数据然而，CPU的架构不利于快速处理数据，需要花费大量时间和能耗、占用大量硬件资源，且当前功耗限制下，无法通过提升CPU主频来加快指令执行速度。人工智能芯片的应运而生。*CPU+AI芯片的异构计算是AI计算的主要架构当前实现完整人工智能计算的方式为CPU+AI芯片的异构计算，AI芯片也被称为AI加速器或计算卡。异构计算指的是采用不同架构的处理器协同计算。人工智能芯片（CPU、ASIC、FPGA 等）主要用来处理人工智能应用中的大量计算任务（其大规模并行计算能力优于 CPU），其他非计算任务仍由CPU负责，因此AI芯片也被称为AI 加速器或计算卡。一、AI芯片的三条技术路径*AI芯片一览当前人工智能芯片主要分为 GPU 、ASIC 、FPGA 。代表分别为 NVIDIA Tesla系列 GPU、Google 的 TPU、Xilinx 的 FPGA。此外，Intel 还推出了融核芯片 Xeon Phi，适用于包括深度学习在内的高性能计算，但目前根据公开消息来看在深度学习方面业内较少使用。GPU：抬头早 用例广代表厂商：英伟达、AMD*GPU在高性能运算方面的性能远超CPU2011年，吴恩达率先将GPU用于谷歌大脑，发现12颗GPU可提供约2000颗CPU的深度学习性能，之后纽约大学、多伦多大学及瑞士人工智能实验室纷纷在GPU上加速其深度神经网络。GPU是绘图运算工作的微处理器，最初面对的是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境，所以GPU只需要进行高速运算而不需要逻辑判断，其海量数据并行运算的能力与深度学习需求不谋而合。*中外IT巨头采用英伟达GPU进行AI计算目前全球GPU行业的市场份额有超过70%被英伟达公司占据（其次是AMD，并于2016年发布Vega GPU芯片），应用在AI领域的可进行通用计算的GPU市场基本被英伟达公司垄断。2016年，英伟达的股价上涨了228%，过去的5年内累计上涨500%。*数据中心业务为英伟达贡献的营收快速上升*全球数据中心广泛采用英伟达的GPU进行海量计算任务英伟达通过GPU 迅速切入人工智能，又通过打造CUDA平台大大提升其编程效率、开放性和丰富性，建立了包含CNN、DNN、深度感知网络、RNN、LSTM 以及强化学习网络等算法的平台。*英伟达产品向云端和终端全覆盖FPGA：可编程 更灵活代表厂商：Xilinx、Altera（英特尔）*FPGA用例FPGA 是一种半定制电路，具备硬件可编程的特性，和GPU内都有大量的计算单元，因此它们的计算能力都很强。FPGA的峰值性能逊色于GPU，但是GPU由于架构固定，硬件原生支持的指令也就固定了，而FPGA则是可编程的，且功耗也要小得多。全球有60多家公司先后斥资数十亿美元研发FPGA，包括英特尔、IBM、德州仪器、摩托罗拉、飞利浦、东芝、三星等，但最终成功的只有硅谷的两家公司：Xilinx与Altera（2015年，英特尔用167亿美元拍下）。这两家公司共占有近90%的市场份额，专利达到6000余项之多。2016年底Xilinx推出支持深度学习的reVision堆栈后，已有超过40家合作客户使用其芯片进行机器学习设计。随着科技的进展，制造业走向更高度的自动化与智能化，对工业控制技术等领域不断产生新的需求，在未来的工业制造领域，FPGA将有更大的发展空间。ASIC：定制化 高性能代表厂商：谷歌、寒武纪……*通用芯片和专用AI芯片对比（援引广发证券）除了目前主流的两种改善通用芯片用于半定制的深度学习算法之外，业内也在积极研发面向人工智能应用的新的芯片，即专用集成电路ASIC（Application Specific Integrated Circuit）。顾名思义，ASIC 就是根据特定的需求而专门设计并制造出的芯片，能够优化芯片架构，针对性的提出神经网络计算处理的指令集，因而在处理特定任务时，其性能、功耗等方面的表现优于 CPU、GPU 和 FPGA；但ASIC算法框架尚未统一，因此并未成为目前主流的解决方案。*寒武纪1号神经网络处理器架构*谷歌ASIC产品探索现有的ASIC包括谷歌的TPU、我国中科院计算所的寒武纪（据报道，此次华为发布的麒麟970所搭载的NPU单元即寒武纪IP产品CAMBRICON-1A，瞄准离线智能化处理）、应用于大疆无人机和海康威视智能摄像头的Movidius Myriad 芯片、曾用于Tesla汽车自动驾驶和ADAS的Mobileye芯片等针对特定算法以及特定框架的全定制AI芯片。此外，更近一步的的AI芯片前景，大概是IBM 的TrueNorth这类的类脑芯片（BPU）。类脑芯片的目的是开发出新的类脑计算机体系结构，会采用忆阻器和 ReRAM 等新器件来提高存储密度，目前技术远未成熟。*不同芯片在人工智能计算方面各有所强二、两大计算场景AI 芯片的计算场景可分为云端AI 和终端 AI。NVIDIA首席科学家William Dally将深度学习的计算场景分为三类，分别是数据中心的训练、数据中心的推断和嵌入式设备的推断。前两者可以总结为云端的应用，后者可以概括为终端的应用。神经网络的训练所需的计算量大于推断所需的计算量，通常在云端的推断数据量高于嵌入式设备，因此对性能和功耗的要求也不同。终端/嵌入式AI在计算能效和时效性上更强，目前的主要问题在于功耗，预计自动驾驶、智能机器人、智能手机及智能家居将率先导入应用。*两大AI计算场景对比云端AI：GPU是主流*云端AI计算过程人工智能模型训练方面，GPU 因其通用性、强大的浮点数处理能力优于其他芯片，是云端AI的主流。人工智能模型推断方面对浮点数的处理要求较低，FPGA 和 和 ASIC 等已经可以较好地满足需求 ，因此在云端同样存在机会 。Google 和 Xilinx 的研究均可证明采用 INT8（8 位整数）运算器，可以在保证准确度的前提下加快模型推断的速度、降低芯片功耗。三、终端AI：FPGA和ASIC更佳*视觉终端应用人工智能的场景*布局终端的低功耗人工智能芯片终端设备的模型推断方面，由于低功耗、便携等要求，FPGA和ASIC的机会优于GPU 。人工智能芯片将更多地应用于视觉类、语言类终端设备。其中，图像视频处理方面，由于设备需要面对大量图像和视频，计算量高于语音和文字处理。主要的应用场景包括 安防、消费电子、汽车、工业和医疗诊断等。四、华为麒麟970启示录了解了三种海量数据运算的实现路径和两大计算场景，我们再回过头来看看华为的嵌入式AI芯片麒麟970——低功耗终端AI芯片设计思路：*手机处理器SoC构成*华为海思麒麟970架构采用 10nm 制程，搭载 Cortex-A73（CPU）、Mali-G72（GPU）和麒麟 NPU（神经网络处理单元）。其中，麒麟NPU就是手机处理器平台新加入的一个擅长神经网络计算的单元，大概就是采用了寒武纪的IP了，目的是解决端侧AI（On-Device AI）。*寒武纪IP产品CAMBRICON-1A据报道：寒武纪的发展方向包括智能终端和云端：其中智能终端机方面，以IP技术授权为主，采用其 IP 华为的麒麟 970 即将跟随 MATE 10面世。云端推出专用加速卡，将与中科曙光开展合作。2016 年，寒武纪的“寒武纪 1A”深度学习专用处理器发布，可用于手机、安防设备、可穿戴设备等终端。2016 年，寒武纪已获得了1亿元的订单。*麒麟970性能示意NPU运算能力达到1.92先TF进P16ops，新的异构计算架构在处理同样的AI人物是能提高25倍的CPU性能和50倍的能耗表现。此外，麒麟970提供双ISP图像处理单元和Image DSP 信号处理单元，得益于更加强大的算法优化和AI神经网络辅助，吞吐量增加25%，支持AI场景识别、人脸追焦、智能运动场景检测，并提升了夜拍效果。智东西还独家获悉到，麒麟970在物体识别方面的一整套嵌入式AI解决方案（从算法＋Camera Tuning）都来自中科创达。*麒麟970的端侧AI四大挑战端侧/嵌入式AI将面临并解决智能感知、精准认知、安全系统、动力系统四大挑战。华为消费者业务CEO余承东在本次大会指出：实时计算机视觉、低能耗AR和精确语言理解方面，是端侧AI创新的三个重要方向。智东西认为，在目前的人工智能技术发展阶段，基于感知智能的算法发展大势，因此，这个时间点推针对性的AI芯片也算是顺势而为，这不是传苹果也要推AI专用芯片Apple Neural Engine嘛。作为试水产品，手机端AI应用基本是个荒地，麒麟NPU更大的任务可能是不要拖功耗的后腿，在此基础上，实现模式识别（图像、语音）、自然语言处理和SLAM技术等，趁势抢占高地，开源算法，组建移动AI开发者社区，布局相关生态，自然是锦上添花。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。智东西百家号最近更新：简介:智能行业媒体官方账号作者最新文章相关文章天极传媒：天极网全国分站
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华为麒麟970芯片国内首亮相:强在哪里?
Yesky天极新闻
作者：科技圈那些破事儿
责编：熊嫒
　　【天极网手机频道】本月初，在柏林IFA 2017大会上正式推出了全球首款独立NPU(神经网络单元)的AI计算平台麒麟。如今，这款麒麟970芯片终于在国内亮相。
华为麒麟970芯片国内首亮相:强在哪里？
　　华为麒麟970采用台积电10nm工艺打造，集成多达55亿个晶体管(骁龙835为31亿颗，则为33亿颗);内部集成八颗CPU核心(4*+4*A53)、十二颗GPU核心(Mali-G72)，以及异构计算架构和特别设计了HiAI移动计算架构，拥有大约25倍性能和50倍能效优势;首次集成专用的硬件处理单元NPU，运算能力达1.92TFP16 OPS，每分钟可处理2005张图像;支持LTE Cat.18制式、4.5G LTE，下载速度高达1.2Gbps。
华为麒麟970芯片国内首亮相:强在哪里？
　　另外，麒麟970还搭载安全引擎，支持TEE和inSE;也支持AI降噪、HDR10标准、 4K@60fps/4K@30fps视频解码，以及双卡双VoLTE，号称“主副卡语音视频通话体验完全一致，并特别对高铁环境进行了40万公里的实测和优化”。
　　相比四个Cortex-A73核心，麒麟970拥有大约25倍性能和50倍能效优势，这意味着麒麟970芯片可以用更少的能耗更快地完成AI计算任务。
　　华为表示，麒麟970最大的亮点在于“AI无处不在”，渗透在通信、拍照等各个应用场景。比如，双ISP支持人工智能场景识别、人脸追焦、智能场景检测。
　　值得一提的是，麒麟970首秀机型将于10月16日发布，再加上全面屏的引入，不知华为Mate10将带来怎样的惊喜？
（作者：科技圈那些破事儿责任编辑：熊嫒）
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