是噱头还是趋势？由苹果 A11 和麒麟 970 浅谈 AI 处理器 (噱头很大)

在最近一次的苹果发布会上，我们看到了苹果的ABionic处理器，这款处理器的以“仿生”命名，基本上也能让我们想到相似人类或者超越人类功能的部分，也就是近来在科技圈非常火的AI。（然而苹果却示这样只是更容易让消费者记住，换言之也就是为了好听？）　　ABionic拥有一个6核心位处理器，其中包括2个高频核心和4个低频核心，共包含亿个晶体管。作为对比，AFusion拥有4个核心，包含两个高频核心和两个低频核心，共拥有亿晶体管。

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　　性能上，ABionic的高频核心比AFusion快了%，低频核心比AFusion快了%。由于采用了苹果自主研究的第二代性能*，ABionic的六个核心可以同时运行，在多线程任务下的表现比AFusion的整体表现快了%。另外苹果在发布会上特意提到了全新的GPU，这款GPU采用了3核心规划，比AFusion所采用的定制GPU快了%。

　　除了以上这些之外，ABionic还支持双核架构神经网络处理引擎（NeuralEngine），这个引擎每秒处理相应神经网络计算需要的次数可达亿次，可以为面部解锁等功能提供性能支撑，新一代iPhone在人像模式中的光效调节（PortraitLighting）用到的也是神经网络处理引擎的计算。　　AI芯片或者说AI功能很有可能成为下一个智能*即将搭载的“标配”，大致了解完ABionic，我们来看一下刚在国内发布的麒麟。　　近日，华为举行了年度麒麟芯片媒体沟通会，给我们带来了关于旗舰处理器麒麟的具体介绍。这款处理器之前在德国IFA大展上正式发布，我们接着今天这个分享的契机也再给大家整理一下麒麟的一些规格。　　麒麟采用了台积电nm工艺制造，这也是现在最先进的工艺水准，其在指甲大小的芯片上集成了亿个晶体管，相比上代nm工艺的麒麟增加了.5%，内部集成八颗处理器核心(A+A)，标称的能效提升了%，十二颗GPU核心(Mali-G)，标称性能提升%、能效提升%。

　　除了看数据得知的性能提升，麒麟被华为称作是一款移动AI计算平台，希望未来的*能听能看，能够慢慢了解运用它的人。而针对AI这个点，麒麟首次集成了神经元网络单元NPU（Neural-networkProcessingUnit），与处理器、GPU、DSP组在一起，华为把这个新的架构叫做HiAI人工智能架构。

　　这里我们要了解的是，听起来AI芯片是一个完全不一样于普通芯片的名字，但实际上人工智能的技术核心就是进行针对性的大量数据计算，从而实现照片识别分类等等所谓的AI功能。这对于原本以处理器/GPU/DSP为核心的传统计算架构来说非常吃力，所以NPU，即神经元网络处理单元，是专为机器学习规划的，也就是针对AI相关功能增加的定制模块，相似GPU是为图形显示所定制的模块一样。

　　在华为的媒体沟通会上，官方称为AI而生的NPU处理在机器学习上拥有传统处理器的倍性能、GPU的6.倍性能，同时拥有超低功耗的优势。作为参考，在进行图像的识别的计算中，搭载NPU的麒麟每分钟能够处理张照片，处理器运算只能达到每分钟张的速度。　　在发布会的展示中，我们得知这款麒麟能够实现离线识别照片物体，比如各种水果；能够实现AI降噪，比如在嘈杂环境中进行语音唤醒；支持AI美颜，更快更精确；支持智能自动回复联想以及情绪识别，比如输入的内容与发工资有关，那么定位器会自动联想一些开心的表情，输入影片名字则可以自动推荐附近影院。

　　除了苹果和华为之外，最近网络上有消息显示三星也在着手研究AI处理器，一定程度上也验证了前文中我们对这个功能会成为“标配”的判断。　　所谓人工智能和神经网络这些词听起来距离都很远，但现在在定位器上布局的功能都还是比较好理解的，主要都是能够从输入的大量数据中自发总结出规律，从而举一反三。实际上就是通过大量样本数据训练来实现分类识别等功能，例如训练样本是语音数据，训练后的神经网络实现的功能就是语音识别，如果训练样本输入是人脸图像数据，训练后实现的功能就是人脸识别技术。　　那么小编觉得自己会有哪些对于AI处理器的硬性需要呢？或者也可以聊聊你认为这个东西是否只能叫做噱头，如果你有什么对这一类处理器的功能期待也可以在评论区一起讨论。