导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关芯片如何引入人工智能的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
华为是如何率先推出ai处理器的
引入到手机终端并非易事。无论是普通的AI功能还是场景化AI服务，都需要手机完成复杂、密集的深度学习算法模型运算。与此同时，手机要具备强大的算力，不仅需要一定的运行环境，还对功耗、内存、存储空间有较高要求。
经过漫长的研发和测试，华为最终在2017年9月的柏林电子消费展上，正式发布了全球首款移动端AI芯片麒麟970，这也是全球首款内置了独立神经网络处理单元（即NPU）的人工智能芯片，其内置NPU性能大幅优于CPU、GPU和DSP这些通用计算单元。相比CPU，内置NPU拥有约50倍能效和25倍性能优势。这也就意味着，麒麟970芯片可以用更少的能耗更高效地完成AI计算任务。
一个月后，华为发布了搭载麒麟970的旗舰手机Mate 10，率先将专用NPU AI芯片引入手机。此后，苹果、三星等厂商纷纷跟进，到今天，AI芯片已成为众多手机厂商的旗舰配置。
据了解，有了NPU加持，手机的功能也会变得更加强大。例如，使用语音功能时，AI会对当前语境和内容做细致的分析，将语音识别的成功率提升到更高的级别，为用户带来精准的识别体验。未来，智能语音助手将能替代传统的手工输入，在人们的生活中扮演更重要的角色。或许，以后你在大街上再也见不到边玩边走“低头族”，而是会看到更多人对着手机“自言自语”了。
而在用户十分关心的拍照方面，AI的出现同样为喜欢手机摄影的用户带来不少福利。麒麟970搭载双通道ISP图像信号处理器，在动态影像捕捉和低光拍照上有很大的提升。双摄镜头+双ISP软硬件优化，再配合人工智能的计算机视觉分析，能帮助手机自动分析画面内的物体，选择最佳的拍照模式；甚至，还可以进行物体追踪对焦并预测拍照时机，为用户带来前所未有的拍照体验。
也就是说，麒麟970的推出，是传统智能手机和未来AI手机的重要分水岭，标志着AI手机的发展已从单纯的算法优化进入了硬件能力的真·人工智能比拼阶段。
2018年8月，同样是在柏林电子消费展上，华为又发布了全球首款7nm人工智能手机芯片——麒麟980。7nm是什么概念？要知道，一根头发丝的直径约为0.1毫米，7nm是头发丝的万分之一，相当于70个原子直径。而就是在这个不到1平方厘米的麒麟980芯片内部，布局有超过69亿个晶体管，这几乎逼近了硅基半导体工艺的物理极限，麒麟980真正实现了在针尖上翩翩起舞。
华为消费者业务CEO余承东表示，麒麟980的7nm工艺是由超过1000多名半导体工程师组成的团队历时3年、经历超过5000多次的工程验证精心打磨的成果。
相对于麒麟970，麒麟980有移动端双NPU强大算力加持，在性能上全面升级。以图像识别速度为例，麒麟970每分钟可识别约2005张图像，而麒麟980每分钟可识别4500张，速度提升120%。此外，麒麟980也给人脸识别、语音助手、AI拍照，及各类智能美拍P图等手机APP带来了全面升级。
除此之外，华为还推出了麒麟710、麒麟810芯片，意在让更多消费者享受到人工智能带来的体验升级。其中，后者是华为首款采用自研达芬奇架构NPU，第二款采用7nm工艺的手机芯片。
至此，华为完成了第一轮在手机端的AI芯片布局（麒麟970、麒麟980、麒麟710、麒麟810），带领着手机全行业正式走入了AI时代。
华为是如何率先推出ai处理器的？
华为ai处理器有什么用
华为ai处理器搭载AI芯片，AI芯片最大的优势就在于人工智能方面， 在引入人工智能的深度学习能力后，可实现系统内部资源智能分配以及用户行为预测。进而实现从UI、应用启动、系统响应、图像识别等方面，进行全面升级，带来持久流畅的体验。
ai处理器到底是什么
ai处理器搭载其手机是让AI处理器的手机成为名副其实的AI手机，让AI技术真正落地。它也将会是AI从云端到终端的重要一员。
AI芯片
AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。
AI芯片的原理是什么
AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。
AI芯片该使用什么方法原理去实现，目前仍然众说纷纭，这是新技术的特 点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，目前集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。
智能芯片与大数据与人工智能技术的关系
以人工智能为典型代表的强算力消耗型使用创新更是极大提升了对计算芯片的需求。人工智能的发展要早于大数据，人工智能在20世纪50年代就已经开始发展，而大数据的概念直到2010年附近才形成。
mate10人工智能芯片有什么用
HUAWEI Mate 10搭载新一代麒麟970芯片，结合EMUI 8.0智慧系统，学习用户使用习惯，懂你所需。
1、AI慧眼识物，智能识别十余种拍照场景，自动调校拍照参数，大片随手拍。
2、随行翻译，实时翻译文本、语音、照片并支持离线翻译，沟通无边界。
3、智慧识屏，双指按压屏幕，就可以将文章或对话分解成易于选取的字和词，轻松搜索、复制和分享。
关于比尔盖茨发明的芯片的缘由,是什么?
我们关注到，在任何一个科技领域，如今的趋势就是分工越来越强化，专业程度越来越高。AI芯片就是个典型的案例，原来并不存在AI芯片，最早芯片就是CPU，后来GPU用粗犷的并联方式却达到了CPU达不到的彼岸，开启了人工智能，无人机，无人驾驶等众多电子设备。而人类不会满足于一颗GPU，人类需要专用的芯片去对付一项功能。
我们都知道CPU和GPU，如果你以前DIY电脑的话，你将需要在这两样硬件的性价比上权衡。他们的结构大致如下图：
CPU是高级的，因为要处理很多复杂的事物。而GPU有很大的逻辑运算空间，同时能处理的事物比较单一。从技术含量上看，英特尔无论如何比novidia投入更多，CPU比GPU更有科技含量，但科技的彼岸未必如你预期，GPU并联运算能力的开发，一切都变得不同。正因为GPU简单，其运算能力可以如搭积木一样提高。分布式的GPU。
人工智能靠什么？我们很多年前开始说人工智能时候就说了三点：算法、大数据和并行运算神经网络。为了推进人工智能发展，算法是公开的，数据不用说，各显神通，那么最重要的人工智能的硬件技术就是并行运算的能力。
这个时候技术先走到FPGA，再到ASIC芯片也就是AI芯片。这个过程实质上简单明了。FPGA，通用性不错，但是能耗和运算能力不佳。而更加专业的ASIC芯片可以提升这个能力，使得开发的芯片重点用于人工智能。现阶段很多无人机，高清视频等都在使用FPGA的芯片。但是随着数据运算级别的增加，现阶段FPGA的运算和能耗无法满足更高层次专业人工智能的需求。
AI芯片有两种，一种是云端芯片，大服务器，高能耗，集中到云端去计算数据。另一种是终端芯片，要体积小，能耗低，哪里使用就在哪里获得数据直接运算，如今基本上芯片谷歌重头是云端AI芯片，而英特尔是终端AI芯片。谷歌的云端AI芯片组成服务器，然后谷歌出租这些AI的运算能力（人工智能时代的云计算）。
你发现了吗？整个AI芯片领域已经出现了产品，但是需求在进一步进化。这里面最重要的核心，是性能和能耗。这也是集成电路提升的方向。Luminous是个7人小公司，这个公司有一个与众不同的光通信技术（硅光子技术），这样在服务器内部传输就大大加快，从而提升性能。
这家企业阶段性技术目标并不高，就是替代谷歌AI云端服务器的芯片。为什么谷歌要选择他的芯片，当然需要他的技术比谷歌自己研发出来的芯片要好，既然谷歌是出售云端AI服务器，那么服务器性能就代表其印钞的能力。谷歌现阶段服务器是使用3000块Tensor Processing Unit AI芯片搭建的电路板。而未来如果成功，Luminous将成为一家专业的AI芯片提供商。
国外很多专业性很强的芯片公司就是这样开始的，很多巨头喜欢投资初创公司。他们相对来说技术路线清晰，专注性强，运营成本低。所以比尔盖茨投资AI芯片公司Luminous，就是因为在AI芯片这个领域缺乏专业性很强的巨头，对于很多公司，芯片你和英特尔竞争机会不大，AI芯片是个弯道超车的机会。
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