2023年12月8日发(作者：小米max2换屏幕多少钱)

华为麒麟970芯片神经处理单元是个什么鬼？听专家来解释

腾讯数码讯 据Android Authority网站报道，神经网络和机器学习是今年移动处理器方面两个最重要的流行词。华为海思

麒麟970、谷歌Pixel 2手机的成像处理单元和苹果A11仿生，都配置有专门的神经网络/机器学习硬件解决方案。

由于华为、谷歌和苹果都在宣扬基于硬件的神经处理器或引擎，外界会认为机器学习要求专门的硬件，实际上并非如

此。神经网络能运行在任何类型的处理器上，例如微处理器、CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）和数字信号

处理器。能运行矩阵乘法应用的处理器，就能运行某种类型的神经网络。问题不是处理器能否运行神经网络和机器学

习，而是它们运行的速度和效率。

我们来回忆一下台式机处理器没有集成浮点单元的时代。英特尔386和486CPU均有两种版本，一个版本集成有浮点单

元，一个版本没有。这里的浮点数指的是“实数”，包括有理数、分数和所有无理数。许多类型的计算要求使用实数。计

算比例、画圆、货币转换或处理3D图形，这些任务都会用到实数。当时，如果PCCPU没有集成浮点单元，相关的计算

就需要由软件来完成。但与硬件浮点单元相比，软件执行实数运算的速度要慢得多。

30年后的今天，所有通用CPU都集成有硬件浮点单元，甚至一些微处理器（例如Cortex-M4和M7内核）。在神经处理

单元方面，我们面临相似的情况。不需要神经处理单元就能运行神经网络，甚至能高效地运行神经网络。但华为等公司

提出，实时运行人工智能应用需要神经处理单元。

训练和推理之间的差别

神经网络是机器学习中用来“教授”计算机区别不同事务的数种不同技术之一。这里的“事物”可以是照片、语音词汇、动物

的声音等。神经网络由一系列“神经元”组成，“神经元”能接收输入信号，然后根据输入信号强度及其阈值在网络中进一步

传递信号。

一个简单的例子是判断数个灯中的一个是否开启的神经网络。每个灯的状态被输入到神经网络中，其结果要么是0（所

有灯都没有开启）或1（至少有1个灯处于开启状态）。当然，没有神经网络这一问题也能得到解决，但这一问题表明了

一个非常简单的使用场景。这里的问题是，神经网络如何“知道”何时输出为0、何时输出为1？没有规则或程序告诉神经

网络我们尝试实现的逻辑结果。Android Authority表示，使神经网络正确运转的途径是对它进行训练。一系列输入和预期的结果被注入网络，然后对多

个阈值进行略微调整，提高出现期望结果的可能性。针对所有输入重复这一过程。一旦训练完成，即使输入是以前没有

出现过的，网络也会生成恰当的输出。这听起来简单，但实际上却可能非常复杂，尤其是对于语音或图像等复杂的输

入。

一旦训练完成，网络基本上就由一系列节点、连接和这些节点的阈值组成。在网络训练期间，其状态是动态的。一旦训

练完成，其状态就变成静态的了，可以部署在数以百万计的设备中，并用来进行推理。

推理阶段比训练阶段容易，这也是神经处理单元的用武之地。

快速和高效地推理

一旦完成对神经网络的训练，使用它进行分类和识别就只是通过网络运行输入并使用输出。“运行”部分就是矩阵乘法和

点积运算。由于这些只是数学运算，可以在CPU、GPU或数字信号处理器上运行。华为的工作就是设计一个能加载静

态神经网络模型的引擎，并利用它对输入进行运算。由于神经处理单元属于硬件，因此它能以高速、低能耗方式完成处

理任务。事实上，神经处理单元能实时地处理智能手机相机拍摄的“直播”视频。

神经处理单元

麒麟970具有强大的处理能力，它集成有8个CPU内核和12个GPU内核，以及用于处理其他媒体和连接技术的电路。麒

麟970集成有55亿个晶体管。神经处理单元（包括其SRAM）隐身其中，它有多大呢？据华为称，神经处理单元有约1.5

亿个晶体管组成，不足整个芯片中晶体管数量的3%。

两个原因使得其大小非常重要。首先，它没有大幅增加麒麟芯片整体尺寸（和成本），很显然，它也是会带来成本的，

但与CPU和GPU不是一个级别，这意味着不仅旗舰手机可以配置集成有神经处理单元的片上系统，中档手机也行。未

来5年，它可能会对片上系统的设计产生很大影响。

其次，它节能。神经处理单元并非是电老虎，不会影响到电池续航时间。把推理过程由CPU转移到专用电路，是一种漂

亮的硬件解决方案，有助于降低能耗。

Android Authority称，神经处理单元尺寸小的原因之一是，它只完成推理部分，不完成训练部分。据华为称，在对新神

经网络进行训练时需要用到GPU。

结论

如果华为向第三方开发者开放其神经处理单元，会带来无穷的可能性。想象一下，使用图像、声音和语音识别的应用，

相关处理工作都能在本地完成，再也不需要互联网连接和云。一项旅游功能可以直接在相机应用中识别出本地的地标性

建筑，应用可以识别出食物，向用户提供食物包含的卡路里信息，或提醒用户注意过敏。

也许有一天，就像浮点单元成为CPU的标配那样，神经处理单元也会成为片上系统标配

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