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Lv17 太平洋舰队副司令
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楼主
2017-12-23 19:02 0 0 只看楼主
电梯直达 


今日,美国知名科技媒体Android Authority主笔Gary Sims对麒麟970进行了深度解读,讲述了麒麟970的人工智能NPU的工作原理,对芯片设计的深远影响,以及为用户使用场景带来的跨越式体验。
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“神经网络(Neural Networks)”和“机器学习(Machine Learning)”是近两年移动处理器领域最流行的两个词。华为麒麟970的NPU(神经网络处理器)、Google Pixel 2内置的IPU(图像处理器),以及苹果A11 Bionic,都是实现上述功能特性的专用硬件解决方案。
既然华为、Google和苹果都在都在探索神经引擎处理器,你可能以为机器学习需要特定的硬件。其实不然,神经网络可以在任何形式的处理器上运行,从微处理器到CPU、GPU甚至是DSP。
所以,问题的根本不在于处理器是否能利用神经神经网络和机器学习,而在于它到底有多快,能提升多少效率。
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如果时间倒退回30年前,当年的桌面处理器是没有的FPU(浮点运算单元)芯片的,在486之后,Intel把FPU集成到了CPU内部,浮点运算性能大幅提升。而在很多实例计算中,全都是浮点数运算。这样以来,有FPU和没有FPU,运算效率天差之别。
而如今,移动处理器中的NPU也是类似的情况。你可能觉得我们并不需要NPU,就能使用神经网络,但实时情况是,华为正在用事实案例证明,当遇到实时处理运算的情况,NPU是必须的。
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