筆者在第一次聽到NPU這個縮寫詞的時候，也是一頭霧水。直到後來才明白原來是嵌入式神經網路處理器的縮寫，也就是我們通常所說的人工智慧晶片。華為在本月釋出的mate10首次搭載了NPU晶片，使得人工智慧晶片一下子就進入了大眾的視野，成為了本月最熱門的科技詞彙。就在前幾天，英特爾也透露了正在與Facebook和其他公司合作開發人工智慧晶片。英特爾正在瞄準快速增長的人工智慧市場，挑戰競爭對手英偉達。這是否意味著舊的CPU面臨淘汰？下面我們就來簡單分析一下人工智慧晶片的的作用和其未來發展。
一、降低功耗，減輕 CPU和GPU的 工作壓力
NPU的英文全稱為“Neural-network Processing Unit”，即神經網路處理單元。與之對應的的CPU是中央處理器、GPU是圖形處理器。“神經網路”聽起來可能有些晦澀難懂，但換成“人工智慧”“AI”似乎就熟悉多了。舉個例子，在高畫質影片出現初期，很多顯示卡只能依靠 CPU 加解碼器軟解，即使是看本地高畫質影片，CPU 的使用率也會飆升到 90%，無法進行其他工作。而現在幾乎所有主流 CPU 集成了一個核顯都能輕鬆解碼高畫質影片，從而降低CPU 的負載率和功耗。NPU 的作用與此類似，它能夠把與智慧深度學習相關的工作接管過來，緩解 CPU 和GPU 的壓力，從而降低硬體的功耗。根據華為官方的說法，在 NPU 的幫助下，華為mate手機識別出 1000 張照片僅需消耗 0。19% 的電量。
二、
提升使用者體驗
終端側的AI晶片在處理人工智慧相關的任務時更加地效率。目前，手機AI在影象識別和語音識別方面的優勢已經開始顯現，這塊晶片可以在人臉識別、場景識別、實時翻譯、虛擬助手、自然語言處理等應用場景，提供更好的使用者體驗。眾所周知，我們使用語音識別比如Siri的時候都需要連線網路，透過伺服器的分析再反饋給使用者。而藉助於藉助手機AI晶片，一些人工智慧計算可以直接在終端側完成，不必將資料傳到雲端伺服器運算後再回傳至手機。這不僅能提高效率，而且在沒有網路的情況下仍然能夠有效執行。從安全的角度來說，不再像伺服器傳送資料，也提高了使用者的安全性和隱私性，從而大大提升了使用者的使用體驗。
目前，世界上的幾大晶片巨頭都在共同發力手機AI晶片，這也將加速推進手機AI晶片的普及。以上兩點只是初代人工智慧晶片的端倪，也許不夠吸引使用者的眼球，但是手機AI的到來為智慧手機開闢了新的方向，很快我們將從智慧手機快速邁入人工智慧時代。
