昨日，據媒體報道，阿里達摩院研究員驕暘稱，阿里巴巴達摩院正研發一款神經網路晶片——Ali-NPU。
按照設計，阿里巴巴的 Ali-NPU 效能，將是目前市面上主流 CPU、GPU 架構 AI 晶片的 10 倍，而製造成本和功耗僅為一半，價效比超過 40 倍。
未來，Ali-NPU 的能力，不僅可以更好地滿足影象影片分析、機器學習等 AI
推理計算，還可以透過阿里雲進行計算能力的輸出，賦能各行各業。
具體研發和推出時間，阿里未披露更多進展。在此關鍵節點，阿里巴巴達摩院透露訊息難免會讓人覺得有蹭熱點的看法，畢竟具體的研發和推出時間並沒有更多細節。
其他暫且不論，效能超過主流 CPU、GPU 的 10 倍這個數我個人感覺不靠譜。YouTube LinusTechTips 頻道 2017 年給出了一個測評，透過遊戲幀數測試顯示，AMD、NVIDIA 歷代顯示卡 10 年來的進步。
上圖是 NVIDIA 顯示卡 HeavenDX9 效能測試，效能差距在 10 倍左右。
上圖是 AMD 顯示卡Heaven 效能測試，Fury 與 HD3870 是 13 倍的差距（這裡有個小錯誤，R9390X 顯示卡是跟 FuryX 同代的，都是 2015 年釋出，並不是 2014 年釋出的）
從結果來看效能提升在 10-20 倍左右，當然不同遊戲中會有較大差異。
而 CPU 呢，英特爾 8 代酷睿相較 7 代酷睿效能提升了 40%，相比 5 年前的 PC 效能直接提升 2 倍，這還是歷代酷睿效能提升最大的一次。
所以我認為阿里提出的這個 10 倍效能存疑，如果考慮到 AI 應用則比較複雜，因為牽扯到硬體架構的不同，基準不同，同時目前大多數神經網路在部署之前都進行了壓縮和最佳化，這也讓評測顯得不公平。
但是，當我後來搜到一些關於 AI 處理器的新聞稿時，我釋然了。
麒麟 970 晶片搭載了專用神經網路處理器（Neural Network Processing Unit，NPU），其新型移動計算架構將轉為人工智慧打造，在使用者語言理解、實時影象識別處理方面進行了針對性的最佳化，比 CPU 快 25 倍，能耗降低 50 倍。
地平線採用自主創新的技術架構，即關注模型（Attention Engine）+認知模型（Cognition Engine）的資料處理流模式。透過這一組合演算法，晶片的計算速度可提升 10 倍以上。
當然這麼做對於市場宣傳來說無可厚非，反正是關公戰秦瓊的事兒，沒有一般化的對比，具體到實際應用場景來說，還是需要真刀真槍的進行 PK。
實際上阿里巴巴在 AI 晶片領域有著更廣闊的佈局，此前，阿里已經投資了寒武紀、Barefoot Networks、深鑑、耐能（Kneron）、翱捷科技（ASR）、中天微等多家晶片公司。
無論如何，都希望中國芯更好。
