感覺自研芯片越來越廉價？那是因?yàn)镹PU不是CPU

　　最近，自研芯片的新聞鋪天蓋地。

　　無論是才剛剛發(fā)布的OPPO Find N所搭載的“馬里亞納海溝X”，還是小米既澎湃之后再次準(zhǔn)備提升日程的自研，亦或是華為一直在用的協(xié)處理器，都似乎在為我們傳遞一個信息：自研芯片的門檻越來越低，自研芯片變得越來越廉價。

　　但事實(shí)，真是如此嗎？

　　在回答這個問題之前，先讓我們看看這篇當(dāng)年麒麟970芯片發(fā)布時的分解宣傳圖。我們知道，麒麟970確實(shí)是華為自研芯片，它是由CPU、GPU、NPU、基帶組合而成，也就是說，這一個芯片實(shí)際上內(nèi)含了多個處理單元。

　　那么，自研NPU是否就意味著自研了整個芯片架構(gòu)呢？

　　換一個例子我們就會發(fā)現(xiàn)，NPU也可以作為單獨(dú)板載芯片而存在，甚至還有TPU、VPU這樣的芯片存在。

　　所以，到底什么是NPU，這一點(diǎn)就非常關(guān)鍵。

　　在我們的映像里，CPU中央處理器這個名字，就讓我們直觀了解到這個芯片的作用是整個系統(tǒng)連接的“大腦中樞”，也就是說，它負(fù)責(zé)處理一切信息。

　　后來我們對顯示效果的需要越來越明確，從OpenGL的需求上來看，只有CPU處理的情況下，熱功耗會非常大，所以當(dāng)年的電腦曾經(jīng)有過一板雙CPU的情況（見過這種板式插入CPU的人估計會很少，其實(shí)昂貴的iMAC主機(jī)也采用了板式插入）。

　　實(shí)際上從這時候開始，CPU的工作被多個芯片分擔(dān)，那時候我們常見的聲卡、網(wǎng)卡就是分化的一種表現(xiàn)，而這些分擔(dān)芯片就成了“專職”芯片，雖然他們綜合能力并不強(qiáng)，但在某一領(lǐng)域的處理運(yùn)算能力甚至?xí)屑映伞?/p>

　　最為突出的就是GPU——圖形處理器，早期安卓需要打開“強(qiáng)制開啟GPU渲染”才能提升性能的原因，就是當(dāng)時圖形處理器還太過孱弱，很多軟件仍然利用CPU繞過GPU直接渲染，這種情況一直持續(xù)到Android 5.0才有所改善。

　　然而，CPU依舊是管理中樞，依舊是南北橋、存儲IO的交換中樞，這就意味著，如果你用四代i5+RTX 3060，實(shí)際體驗(yàn)可能還不如GTX950，而移動端的GPU由于直接集成在CPU里，所以似乎并不存在這一問題。

　　直到，移動端本應(yīng)集成在CPU里的5G基帶，也可以外掛。

　　基帶芯片獨(dú)立，是因?yàn)樵缙?G功耗實(shí)在太大，既影響芯片的性能表現(xiàn)，又會瘋狂搶奪系統(tǒng)資源，造成嚴(yán)重耗電，外掛后，只要你不使用5G，系統(tǒng)就可以把它關(guān)閉，自然也就不影響性能。

　　既然CPU活生生被拆的分崩離析，再加上谷歌推出的被稱為張量處理器（tensor processing unit）TPU的存在，（關(guān)于TPU沒有太多好講的，是谷歌專門為加速深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算能力而研發(fā)的一款芯片，與我們沒有太大的意義），再加幾個專職處理器是不是能讓系統(tǒng)的性能變得更強(qiáng)呢？

　　就像很多企業(yè)依靠事業(yè)部制，各司其職，提升工作效率一樣。

　　這個時候，中央處理器架構(gòu)也終于想要向著人類大腦進(jìn)一步模擬復(fù)雜計算的處理能力，NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）就應(yīng)運(yùn)而生了。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動并行計算”的架構(gòu)，特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數(shù)據(jù)。NPU處理器專門為物聯(lián)網(wǎng)人工智能而設(shè)計，用于加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算，解決傳統(tǒng)芯片在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算時效率低下的問題。

　　最經(jīng)常的應(yīng)用，就是我們看到的各家為了自己的攝像能力，創(chuàng)造出的各類NPU芯片了，當(dāng)然OPPO前期也利用NPU實(shí)現(xiàn)了“畫質(zhì)增強(qiáng)引擎”，包括視頻超清增強(qiáng)、視頻色彩增強(qiáng)、視頻動態(tài)插幀，都屬于嚴(yán)重的復(fù)雜計算，而NPU經(jīng)過長期與大量的學(xué)習(xí)后，就可以幫你做任何復(fù)雜的決定，幫你創(chuàng)造不存在的那些視頻幀。

　　那么，這是否意味著NPU作為自研芯片來說，沒有什么講頭呢？

　　恰恰相反，相對于更為重要常見的基礎(chǔ)芯片，NPU這一新興芯片，反而是目前自研芯片最有發(fā)展空間和發(fā)展?jié)摿Φ姆较颉?/p>

　　人工智能，是當(dāng)今時代新的發(fā)展著力點(diǎn)，也是科技的新原點(diǎn)。

　　相對于構(gòu)成系統(tǒng)最基本，經(jīng)過N年固化下來的基礎(chǔ)構(gòu)成部件，NPU擁有更大的前景，甚至可以說，如果NPU進(jìn)一步發(fā)展，獲得進(jìn)一步強(qiáng)大的力量，就能創(chuàng)造出比如今的CPU、GPU更強(qiáng)大的處理終端。

　　實(shí)際上，NPU現(xiàn)在更像一個呀呀學(xué)語的幼兒，相比于CPU只能在固定模式下機(jī)械的重復(fù)，NPU已經(jīng)具備了一定的創(chuàng)造力，在現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的時代下，它學(xué)習(xí)的力量或許能讓它的創(chuàng)造力呈幾何數(shù)增長，跳出固有的數(shù)據(jù)模式，不僅能夠完美替代被技術(shù)卡脖子的CPU、GPU，甚至還能創(chuàng)造出更多的未來。