華為麒麟970解讀：性能全面提升 引入AI技術

飛象網訊（高靖宇/文）1996年超級電腦深藍首次挑戰西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫掀起了上世紀90年代一波關於人工智慧討論的熱潮。

20年後，谷歌AlphaGO攜帶著比前輩更強大的計算能力重回輿論的焦點，人工智慧熱潮由此開始。

巨頭間搶先布局，但無論是谷歌的 TPU， 還是英特爾的Xeon Phi，亦或是英偉達的Tesla V100，這些晶片主要針對伺服器端進行設計的，在移動端對於機器學習任務加速的 SoC 還未出現。

北京時間9月2日晚上，華為在2017年德國柏林國際消費類電子產品展覽會（IFA BERLIN 2017）發布了新一代移動計算平台——麒麟970，而這也是全球首款內置獨立NPU（神經網絡單元）的智慧型手機AI計算平台。

那麼，這款麒麟970晶片性能如何，對於AI技術在移動端又會帶來哪些改變？下面就讓我們全面地了解一下麒麟 970。

10nm級製程 功耗更低

作為最新一代產品，麒麟 970 繼承了此前的領先技術，採用8核心設計，內置 4 個用於處理重負載任務的 Cortex A73 核心，4 個 Cortex A53 核心，GPU 則為全新一代具有 12 個核心的 Mali-G72 MP12，所有參數都達到了旗艦產品的級別。

當然，晶片能力的提升有兩個互相影響的方面：性能和功耗。

只有工藝的提升才能讓這兩個方面同時受益。

麒麟 970 採用了台積電（TSMC）的 10nm 工藝，是目前業界最為先進的晶片製造工藝。

根據華為公布的數據：相比前代麒麟960，麒麟970的CPU能效提升20%，並且能效比提升了 50%。

通信基帶大跨步 LTE Cat.18速度更快

華為海思最為自豪的是其基帶研發技術，早在2014年其研發的麒麟920先於高通支持LTE Cat6技術，隨後在2015年再次先於高通發布支持LTE Cat12的基帶。

去年推出的麒麟 960，直接在 SoC 中集成了支持 LTE Cat.12/13 的 Balong 750 基帶，最大下行速度 600Mbps，上行 150Mbps，好不遜於同期的高通驍龍 820、821。

本次華為麒麟970實現了跨越式的發展，直接大跨步到了 LTE Cat.18，最高下載速度飆到了 1.2Gbps（4x4 MIMO，3CC CA，256QAM），也就是比之前業界最快、驍龍 835 和 Exynos 8895『千兆 LTE』還要再快上 200Mbps。

麒麟 970 還終於支持了雙卡雙4G同時在線。

此外，麒麟 970 還特別針對高鐵時的使用做了優化，信號更穩定，減少掉線。

內置獨立NPU 提升AI計算能力

AI技術的核心是對海量數據進行處理，雖然CPU和 GPU 也可以用來做深度學習計算，但傳統計算架構並不是專門為深度學習定製，效率並不高。

而麒麟 970選擇了具有高能效的異構計算架構NPU來大幅提升AI的計算能力。

NPU 的全稱是 Neural-network Processing Unit，也就是神經網絡處理單元，我們可以將其理解為專為 AI 相關計算定製的處理器，這意味著麒麟970晶片可以用更高的能效比完成AI計算任務。

在發布會上，余承東提到了一些 NPU方面的應用。

例如在拍照中，NPU 可以幫助手機更精準和快速地識別拍攝場景，讓手機選擇最合適的圖像處理算法，在雙攝背景虛化時，讓手機對邊緣虛化的處理更準確，還有最近很火的 AR 相機，NPU 可顯著提高渲染的速度，降低功耗。

再比如說，有了 NPU 之後，手機可以將語音和語義識別的部分工作轉移到手機本地，提高語音和語義識別的表現，提高手機中語音交互應用（比如語音輸入法、智能語音助手）的體驗。

至於未來華為能吸引多少開發者來利用 NPU 開發支持自家 AI 平台的APP，現在來看還是個未知數。

華為麒麟970晶片的推出，不僅使華為人工智慧的運算能力得到持續的延伸和最大化利用，也讓人工智慧技術在手機用戶體驗上帶來更多可能性，而答案也將在首款搭載全新麒麟970晶片的華為新一代Mate系列產品上揭曉。