专用NPU是发挥端侧人工智能潜力的捷径

1971年，第一颗划时代的大规模集成电路产品Intel4004出现，它使用MOSFET集成电路技术，采用10μm工艺，集成了2300个MOSFET。虽然这颗IC仅仅集成了2300个晶体管，但它标志着人类大规模集成电路时代正式开启，而且它开辟了一条提升IC性能的路径——同样面积下，要提升性能就要集成更多晶体管，要集成更多晶体管只要升级工艺就可以实现。

自此之后，人类一直就享用着IC工艺升级带来的红利。根据Intel的创始人之一戈登·摩尔（GordonMoore）提出的摩尔定律：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。50 年来，IC工艺在摩尔定律的指导下飞速发展，我们也一直在享用工艺技术升级带来的好处——性能升级，功耗降低，尺寸越来越小。

但是，当工艺scaling到10nm以下时，由于工艺复杂度大幅度提升，摩尔定律已经趋缓。2018年11月，AMD CTO发表言论认为摩尔定律已经减缓；6月份美国举办的DAC大会上，著名计算机领域专家2018图灵奖获得者David Patterson（开源CPU RISC-V发明人之一）也明确认为摩尔定律已经减缓；而且，英特尔自己的10nm工艺连续跳票，不能按时交付新工艺芯片。这些言行都说明，依靠半导体工艺升级带来IC器件性能提升，已经不可能再像以前那样继续维持高速提升了，那该如何提升处理器性能？尤其是提升人工智能的处理效率?

架构创新是出路，AI时代需要专用处理单元

David Patterson 认为现在是计算机系统架构的黄金时代，单靠工艺升级难以实现大的性能突破，未来处理器必须从架构上寻求出口。

而根据业内众多半导体专家的观点，异构架构是未来IC发展的必由之路。*** 半导体产业协会理事长卢超群博士（Nicky Lu）就认为，异构集成设计系统架构（HIDAS, Heterogeneous Integration Design Architecture System）将大量促进IC创新，要提升IC性能就要集成新的异质单元。 同理，对于目前热门的人工智能处理需求来说，通过工艺升级CPU或者GPU、DSP、FPGA都不是好办法，更合理的方案是就集成人工智能处理单元。

人工智能到底需要一种什么样的处理单元？想要寻找答案，我们可以回头看看GPU的发展历程。

1962年，麻省理工学院的博士伊凡•苏泽兰发表的论文以及他的画板程序奠定了计算机图形学的基础。在随后的近20年里，计算机图形学在不断发展，但是当时的计算机却没有配备专门的图形处理芯片，图形处理任务都是CPU来完成的。

1999年8月，NVIDIA公司发布了一款代号为NV10的图形芯片Geforce 256。Geforce 256是图形芯片领域开天辟地的产品，因为它是第一款提出GPU概念的产品。Geforce 256所采用的核心技术有“T&L”硬件、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等。“T&L”硬件的出现，让显示芯片具备了以前只有高端工作站才有的顶点变换能力，同时期的OpenGL和DirectX 7都提供了硬件顶点变换的编程接口，GPU的概念因此而出现。由此开始，CPU、GPU 才正式确立了各自的属性和工作内容。

从结构上来说，CPU和GPU不同之处体现在他们处理任务的方式不同。CPU由专为串行任务而优化的几个核心组成；GPU则由数以千计的更小、更高效的核心组成，这些核心专为同时处理多任务而设计。稍微深入一点来讲，CPU和GPU的不同，是因为它们的使命不同。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断，又会引入大量的分支跳转中断的处理，这使CPU的内部结构异常复杂。而GPU需要处理的则是类型高度统一、相互依赖的大规模数据和不需要被打断的计算环境。因此，GPU和CPU就呈现出非常不同的架构。

从GPU的发展来看，它的出现在于首先要应对新的处理需求——图形处理，其次是要以不同于CPU的架构来完成处理效率最大化。这两点对人工智能处理也有借鉴意义：首先，人工智能处理是不同于CPU和GPU的新处理需求；其次，人工智能处理需要新的架构，因为无论CPU、GPU还是FPGA都不是最好的架构，尤其是在手机领域FPGA更不适合。

我们知道，手机是消费电子中最大的品类，在工艺、封装、集成、架构方面都走在行业最前沿，它的技术也在引导着整个半导体行业的发展。一方面，手机SoC使用最新的工艺制程；另外一方面，手机也是对功耗、面积特别敏感的产品品类。用CPU，GPU这些面向传统指令计算、浮点运算的计算单元，去执行以张量计算为主的AI运算，效率和能效都不能达到最好，同时随着传统半导体工艺制程不断逼近极限，如果还用摩尔定律的增长红利去满足日益提升的AI运算量，代价会越来越高。

另外，AI的框架、算法和网络模型发展也非常快，如果采用CPU，GPU适配日新月异的AI框架和算子，软件适配等工作也非常繁多，这不仅为开发者带来更高的开发成本，更同时加大了产品上市的时间成本。如果采用FPGA，虽然人工智能的处理效率会大大提升，但是FPGA的面积和功耗都不适合集成在手机平台；如果采用DSP，虽然有一定的灵活性，但是效能还不是最大。因此，借鉴GPU的发展，从最优能效角度考虑，手机平台需要集成专用的NPU，让专业的器件干专业的事情。

专用NPU性能强劲，麒麟芯片引领端侧AI应用潮流

毫无疑问，手机平台需要专用的NPU。在这方面，华为大胆尝试，在2017年9月率先推出了集成专用NPU处理单元的麒麟970。麒麟 970采用了创新的HiAI移动计算架构，能够用更少的能耗更快地完成AI计算任务。实际对比显示：性能上，NPU 是 CPU 的 25 倍，是GPU 的 6.25 倍（25/4）；能效比上，NPU 更是达到了 CPU 的 50 倍，GPU 的 6.25 倍（50/8）。

实测中，麒麟 970 的 NPU 每分钟可以识别出 2005 张照片，而在没有NPU的情况下每分钟只能识别 97 张，优势对比非常明显。

麒麟970是史上首个在端侧实现人工智能推理应用的手机芯片平台。笔者在芯片发布之初就判断，华为将凭借这个新的计算平台领先高通的骁龙平台，并将在人工智能应用方面，帮助华为手机与其他手机拉开至少4个月的领先期。事实果真如此，麒麟970开启了端侧人工智能应用的新篇章，并助力华为Mate10手机率先实现了拍照场景识别、翻译等人工智能应用，引领了整个智能手机的AI应用大潮。

2018年9月，华为在2018德国柏林消费电子展（IFA）上正式发布麒麟980处理器。麒麟980在AI方面有了更大的突破：首度采用了双核NPU，提供147个算子，人工智能算力大幅度提升；每分钟识别4500张图片，识别速度相比上一代提升120%，远高于业界同期水平。

麒麟980的发布，标志着华为在端侧人工智能领域的成熟与进步。独立的双核NPU处理单元让麒麟980在人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等AI场景下应用更流畅。例如华为Mat 20系列可实现多人姿态实时识别，实时帧率高达30 FPS，无论是表演节奏感极强的舞蹈，还是在镜头前快速跑步，麒麟980都能够实时绘制出人体的关节和线条。可以说，麒麟980再次引领了全球端侧AI应用的潮流。

另外，基于独立的NPU处理单元，华为从麒麟970开始就推出了HUAWEI HiAI。HiAI是面向移动终端的AI能力开放平台，是专门为了配合NPU进行开发的第三方开发者平台，能够给开发者提供AI计算库以及API，并且能够便捷地编写APP上的AI应用。

HUAWEI HiAI能力开放平台分为三层架构，除了我们熟知的HUAWEI HiAI Foundation的运算能力、HUAWEI HiAI Engine端侧应用能力，还有海量的HUAWEI HiAI service服务能力。此外，HiAI能够让开发者快速迁移模型，并且对于普通APP开发者来说，HiAI会提供已封装好的语音识别等技术，开发者能够直接应用。

HUAWEI HiAI堪称是一个开发人工智能APP的神器，能帮助小白用户迅速开发出AI应用，而且能用上麒麟芯片的NPU能力。开发者可以利用这个开放架构开发新的人工智能应用，并通过华为认证后集成进麒麟平台。这是超越APP应用的新机制，开放的架构让华为率先拥有了大量编外人工智能开发者，这也意味着麒麟平台可以集成大量第三方的人工智能算法和应用。

如今，专用NPU在人工智能领域的应用已成燎原之势。笔者观察到，业界其他芯片厂商也在采用这样的独立NPU架构，例如苹果A12、联发科的P系列平台等。在安防领域，独立NPU已经推动智能安防发展，一些IP公司也开发出了专用NPU IP如Imagination的PowerVR 2NX NNA加速器、PowerVR 3NX NNA等。反之，某些没有集成独立NPU的芯片平台，依旧在通过CPUGPU和DSP进行人工智能运算，不但增加了功耗，影响其他运算任务的处理，还加大了第三方人工智能算法和应用接入的难度。

目前，人工智能已成人类的一项通用技术。人类会用AI技术和理念去解决现在和未来的问题， AI也必将会与更多产业应用结合，从而改变所有行业，更将改变每个组织。人工智能在语音识别、图像识别、工业、汽车自动驾驶、农业、AR、VR等领域的应用潜力无限，而华为麒麟系列芯片在端侧人工智能领域的探索处于全球领先，华为手机卓越的人工智能应用体验也应证了专用NPU架构的选择是非常明智和正确的，期待华为在这个领域的探索更深入，带给我们更多惊喜。