（電子發(fā)燒友網綜合報道）NPU是一種專門用于加速神經網絡計算的硬件處理器。隨著人工智能和深度學習技術的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的CPU和GPU在處理復雜的神經網絡計算時顯得力不從心，NPU正是為了解決這一問題而設計的。

NPU是如何發(fā)展起來的

早在2011年，Google就提出了利用大規(guī)模神經網絡進行圖像識別的技術，并在2012年的ImageNet大賽中取得了顯著成績，這標志著深度學習技術的崛起。

隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的CPU和GPU在處理大規(guī)模神經網絡計算時逐漸顯得力不從心，迫切需要更加高效的計算單元來支持。

為了滿足深度學習計算的需求，NPU應運而生。NPU是一種專門用于加速神經網絡計算的處理器，它采用并行計算架構，能夠顯著提高計算效率。

2016年，Google發(fā)布了TPU芯片，這是全球首款商用化的NPU產品。TPU在深度學習計算中表現(xiàn)出色，為NPU的商業(yè)化應用奠定了基礎。隨后，英偉達、AMD、英特爾等科技巨頭也紛紛推出了自己的NPU產品，推動了NPU市場的快速發(fā)展。

在智能手機領域，NPU的應用也逐漸興起。2016年前后，寒武紀發(fā)布了全球首款商用終端AI處理器，為手機AI計算提供了強大的硬件支持。

2017年，華為在Mate10中首次搭載了集成AI模塊的麒麟970處理器，標志著手機AI時代的到來。隨后，蘋果、三星等廠商也相繼推出了搭載NPU的智能手機產品。

隨著技術的不斷進步，NPU的性能和功能也得到了顯著提升。高通、聯(lián)發(fā)科等芯片廠商在NPU領域進行了大量研發(fā)投入，推出了多代NPU產品，如高通的HexagonNPU系列。HexagonNPU在性能、功耗、靈活性等方面均表現(xiàn)出色，為智能手機、物聯(lián)網設備等終端產品提供了強大的AI計算能力。

NPU的性能指標

NPU的性能通常受到多個因素的影響，算力是衡量NPU性能的關鍵指標，通常以每秒能夠執(zhí)行的浮點運算次數(shù)（FLOPS）或整數(shù)運算次數(shù)（IOPS）來衡量。在AI芯片中，算力往往以TOPS（TeraOperationsPerSecond，即每秒萬億次運算）來表示。

算力的高低直接影響NPU處理神經網絡任務的速度和效率。算力越高，NPU在同一時間內能夠完成的計算量就越大，從而能夠更快地處理復雜的神經網絡任務。

NPU的工作頻率是另一個重要的性能指標，它影響著處理器的運算速度。頻率取決于制成節(jié)點和NPU設計，不同的NPU之間可能存在差異。更高的頻率允許NPU在單位時間內執(zhí)行更多運算，從而提高處理速度。然而，提高頻率也會導致更高功耗和發(fā)熱，影響電池續(xù)航和用戶體驗。因此，在設計NPU時需要在性能和功耗之間找到平衡點。

NPU擁有大量并行運算核心，能夠支持高效的并行處理。這是NPU在處理神經網絡任務時的一個重要優(yōu)勢。并行計算能力越強，NPU就越能夠同時處理多個計算任務或數(shù)據(jù)點，從而提高整體計算效率。這對于處理大規(guī)模神經網絡和復雜數(shù)據(jù)集尤為重要。

作為嵌入式設備中的一個組成部分，NPU的功耗也是一個不可忽視的性能指標。功耗是指NPU在運行過程中消耗的能量。低功耗可以使得NPU更適用于移動設備和邊緣計算場景。在設計NPU時需要考慮如何在保持高性能的同時降低功耗，以延長設備的使用時間和提高用戶體驗。

精度指計算的顆粒度，通常精度越高模型準確性就越高，但需要的計算強度也越高。常見的精度包括32位和16位浮點精度，以及速度更快的低精度低功耗模型通常使用的8位和4位整數(shù)精度。選擇適當?shù)木葘τ谄胶釴PU的性能和功耗至關重要。高精度可以提高模型的準確性，但會增加計算復雜度和功耗；而低精度雖然可以降低功耗和計算復雜度，但可能會犧牲一定的模型準確性。

內存帶寬決定了NPU能夠從內存中獲取數(shù)據(jù)的速度。如果內存帶寬不足，NPU可能會因為等待數(shù)據(jù)而空閑，從而降低整體性能。

軟件優(yōu)化也是影響NPU性能的重要因素。通過對算法和代碼進行優(yōu)化，可以充分利用NPU的計算資源，提高計算效率和準確性。

寫在最后

在現(xiàn)代芯片設計中，NPU往往被集成到SoC中，作為SoC的一個重要組成部分。這種集成方式使得SoC在保持其高集成度、低功耗等優(yōu)勢的同時，能夠進一步擴展其在人工智能領域的應用能力。

例如，在智能手機、物聯(lián)網設備等應用中，NPU常常被集成到SoC中，以提供高效的AI處理能力。這種集成方式不僅有助于提升設備的整體性能，還能夠降低設計成本和功耗。

當NPU被集成到SoC中時，它可以與其他功能模塊（如CPU、GPU、存儲器等）協(xié)同工作，共同完成復雜的計算任務。CPU負責處理通用計算任務，GPU負責圖形渲染和大規(guī)模并行計算任務，而NPU則專注于神經網絡計算任務。這種協(xié)同工作的方式能夠充分發(fā)揮各個功能模塊的優(yōu)勢，提高整體計算效率。

隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，NPU在SoC中的應用場景也越來越廣泛。在智能手機中，NPU可以用于實現(xiàn)AI拍照、語音助手等功能；在物聯(lián)網設備中，NPU可以用于實現(xiàn)智能識別、自動控制等功能；在自動駕駛汽車中，NPU則可以用于實現(xiàn)視覺識別、路徑規(guī)劃等任務。