一、前言

當(dāng)今時代，人工智能（AI）正被廣泛運用于各式各樣的應(yīng)用上。人工智能的三大支撐是硬件、算法和數(shù)據(jù)，其中硬件指的是運行 AI 算法的芯片與相對應(yīng)的計算平臺。由于使用場景變多，所需處理的數(shù)據(jù)量變大，人們的需求也更高，這就使得AI算法必須能夠高效的運行在硬件平臺上。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時，還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來異軍突起的潛能。

GPU稱為圖形處理器，它是顯卡的“心臟”，與 CPU 類似，只不過是一種專門進行圖像運算工作的微處理器。GPU 在浮點運算、并行計算等部分計算方面可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于 CPU 的性能。不過在應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)算法時，有三個方面的局限性：

應(yīng)用過程中無法充分發(fā)揮并行計算優(yōu)勢

硬件結(jié)構(gòu)固定不具備可編程性

運行深度學(xué)習(xí)算法能效遠低于 ASIC 及 FPGA。

FPGA稱為現(xiàn)場可編程門陣列，用戶可以根據(jù)自身的需求進行重復(fù)編程。與 GPU、CPU 相比，具有性能高、能耗低、可硬件編程的特點。FPGA 比GPU 具有更低的功耗，比 ASIC 具有更短的開發(fā)時間和更低的成本。FPGA也有三類局限：

基本單元的計算能力有限；

速度和功耗有待提升；

FPGA 價格較為昂貴。

ASIC（Application Specific Integrated Circuit）是一種為專門目的而設(shè)計的集成電路。無法重新編程，效能高功耗低，但價格昂貴。近年來涌現(xiàn)出的類似TPU、NPU、VPU、BPU等令人眼花繚亂的各種芯片，本質(zhì)上都屬于ASIC。ASIC不同于 GPU 和 FPGA 的靈活性，定制化的 ASIC 一旦制造完成將不能更改，所以初期成本高、開發(fā)周期長的使得進入門檻高。目前，大多是具備 AI 算法又擅長芯片研發(fā)的巨頭參與，如 Google 的 TPU。由于完美適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)算法，ASIC 在性能和功耗上都要優(yōu)于 GPU 和 FPGA，TPU1 是傳統(tǒng) GPU 性能的 14-16 倍，NPU 是 GPU 的 118 倍。寒武紀(jì)已發(fā)布對外應(yīng)用指令集，預(yù)計 ASIC 將是未來 AI 芯片的核心。

綜上所述，在性能上，ASIC是優(yōu)于另外幾種計算方案的。在ASIC類眾多芯片中，NPU的性能非常的突出，所以下面來介紹一下NPU。

二、NPU介紹

所謂NPU（Neural network Processing Unit）， 即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。顧名思義，它是用電路來模擬人類的神經(jīng)元和突觸結(jié)構(gòu)！如果想用電路模仿人類的神經(jīng)元，就得把每個神經(jīng)元抽象為一個激勵函數(shù)，該函數(shù)的輸入由與其相連的神經(jīng)元的輸出以及連接神經(jīng)元的突觸共同決定。為了表達特定的知識，使用者通常需要（通過某些特定的算法）調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中突觸的取值、網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等。該過程稱為“學(xué)習(xí)”。在學(xué)習(xí)之后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過習(xí)得的知識來解決特定的問題。

由于深度學(xué)習(xí)的基本操作是神經(jīng)元和突觸的處理，而傳統(tǒng)的處理器指令集（包括x86和ARM等）是為了進行通用計算發(fā)展起來的，其基本操作為算術(shù)操作（加減乘除）和邏輯操作（與或非），往往需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個神經(jīng)元的處理，深度學(xué)習(xí)的處理效率不高。這時就必須另辟蹊徑——突破經(jīng)典的馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)！

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存儲和處理是一體化的，都是通過突觸權(quán)重來體現(xiàn)。 而馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)中，存儲和處理是分離的，分別由存儲器和運算器來實現(xiàn)，二者之間存在巨大的差異。當(dāng)用現(xiàn)有的基于馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)的經(jīng)典計算機（如X86處理器和英偉達GPU）來跑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用時，就不可避免地受到存儲和處理分離式結(jié)構(gòu)的制約，因而影響效率。這也就是專門針對人工智能的專業(yè)芯片能夠?qū)鹘y(tǒng)芯片有一定先天優(yōu)勢的原因之一。

NPU的典型代表有國內(nèi)的寒武紀(jì)（Cambricon）芯片和IBM的TrueNorth。以中國的寒武紀(jì)為例，2016年3月，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所陳云霽、陳天石課題組提出了國際上首個深度學(xué)習(xí)處理器指令集DianNaoYu。DianNaoYu指令直接面對大規(guī)模神經(jīng)元和突觸的處理，一條指令即可完成一組神經(jīng)元的處理，并對神經(jīng)元和突觸數(shù)據(jù)在芯片上的傳輸提供了一系列專門的支持。

三、寒武紀(jì)NPU介紹

2016年，寒武紀(jì)科技發(fā)布了世界首款終端AI處理器、首款商用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)“寒武紀(jì)1A”(Cambricon-1A)，面向智能手機、安防監(jiān)控、可穿戴設(shè)備、無人機和智能駕駛等各類終端設(shè)備，主流智能算法能耗比全面超越傳統(tǒng)CPU、GPU。其高性能硬件架構(gòu)及軟件支持Caffe、Tensorflow、MXnet等主流AI開發(fā)平臺?？蓮V泛應(yīng)用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理等智能處理關(guān)鍵領(lǐng)域。

2017年，寒武紀(jì)科技又發(fā)布了第二代NPU架構(gòu)“寒武紀(jì)1H”（Cambricon-1H），該系列較初代產(chǎn)品1A系列其能效比有著數(shù)倍提升，可以廣泛應(yīng)用于計算機視覺、語言識別、自然語言處理等智能處理關(guān)鍵領(lǐng)域。其中，Cambricon-1H16版本的IP作為1H系列高性能版本使用256MAC 16位浮點運算器以及512MAC 8位定點運算器。在1GHz主頻下，進行16位浮點神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算的峰值速度為0.5Tops；進行8位定點神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算的峰值速度為1Tops。Cambricon-1H8版本IP作為1H系列中量級版本使用512MAC 8位定點運算器。在1GHz主頻下，進行8位定點神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算的峰值速度為1Tops。Cambricon-1H8mini版本IP作為1H系列輕量級版本使用256MAC 8位定點運算器。在1GHz主頻下，進行8位定點神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算的峰值速度為0.5Tops。

2018，寒武紀(jì)科技又發(fā)布了第三代IP產(chǎn)品“寒武紀(jì)1M”（Cambricon-1M），全球首個采用臺積電7nm工藝制造，能耗比達到5Tops/W，即每瓦特5萬億次運算，并提供2Tops、4Tops、8Tops三種規(guī)模的處理器核，滿足不同場景、不同量級的AI處理需求，并支持多核互聯(lián)。寒武紀(jì)1M處理器延續(xù)了前兩代IP產(chǎn)品寒武紀(jì)1H/1A卓越的完備性，單個處理器核即可支持CNN、RNN、SOM等多樣化的深度學(xué)習(xí)模型，更進一步支持SVM、k-NN、k-Means、決策樹等經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法，支持本地訓(xùn)練，為視覺、語音、自然語言處理以及各類經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)任務(wù)提供靈活高效的計算平臺，可廣泛應(yīng)用于智能手機、智能音箱、智能攝像頭、智能駕駛等領(lǐng)域。

四、Cambricon-1A NPU應(yīng)用

這里要首先介紹一下華為海思的麒麟970手機處理器，是因為它是全球首款人工智能移動計算平臺，是業(yè)界首顆帶有獨立NPU（Neural Network Processing Unit）專用硬件處理單元的手機芯片。麒麟970創(chuàng)新性的集成了NPU專用硬件處理單元，創(chuàng)新設(shè)計了HiAI移動計算架構(gòu)，其AI性能密度大幅優(yōu)于CPU和GPU。相較于四個Cortex-A73核心，處理相同AI任務(wù)，新的異構(gòu)計算架構(gòu)擁有約 50 倍能效和 25 倍性能優(yōu)勢，圖像識別速度可達到約2000張/分鐘。而如此強大的NPU專用硬件處理單元，正是使用的寒武紀(jì)的Cambricon-1A系列的IP，也即麒麟970芯片集成了“寒武紀(jì)1A”處理器作為其核心人工智能處理單元（NPU）。

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