NPU是一种专门用于加速神经网络计算的硬件处理器。随着人工智能和深度学习技术的快速发展，传统的CPU和GPU在处理复杂的神经网络计算时显得力不从心，NPU正是为了解决这一问题而设计的。

NPU是如何发展起来的

早在2011年，Google就提出了利用大规模神经网络进行图像识别的技术，并在2012年的ImageNet大赛中取得了显著成绩，这标志着深度学习技术的崛起。

随着深度学习技术的不断发展，传统的CPU和GPU在处理大规模神经网络计算时逐渐显得力不从心，迫切需要更加高效的计算单元来支持。

为了满足深度学习计算的需求，NPU应运而生。NPU是一种专门用于加速神经网络计算的处理器，它采用并行计算架构，能够显著提高计算效率。

2016年，Google发布了TPU芯片，这是全球首款商用化的NPU产品。TPU在深度学习计算中表现出色，为NPU的商业化应用奠定了基础。随后，英伟达、AMD、英特尔等科技巨头也纷纷推出了自己的NPU产品，推动了NPU市场的快速发展。

在智能手机领域，NPU的应用也逐渐兴起。2016年前后，寒武纪发布了全球首款商用终端AI处理器，为手机AI计算提供了强大的硬件支持。

2017年，华为在Mate10中首次搭载了集成AI模块的麒麟970处理器，标志着手机AI时代的到来。随后，苹果、三星等厂商也相继推出了搭载NPU的智能手机产品。

随着技术的不断进步，NPU的性能和功能也得到了显著提升。高通、联发科等芯片厂商在NPU领域进行了大量研发投入，推出了多代NPU产品，如高通的HexagonNPU系列。HexagonNPU在性能、功耗、灵活性等方面均表现出色，为智能手机、物联网设备等终端产品提供了强大的AI计算能力。

NPU的性能指标

NPU的性能通常受到多个因素的影响，算力是衡量NPU性能的关键指标，通常以每秒能够执行的浮点运算次数（FLOPS）或整数运算次数（IOPS）来衡量。在AI芯片中，算力往往以TOPS（TeraOperationsPerSecond，即每秒万亿次运算）来表示。

算力的高低直接影响NPU处理神经网络任务的速度和效率。算力越高，NPU在同一时间内能够完成的计算量就越大，从而能够更快地处理复杂的神经网络任务。

NPU的工作频率是另一个重要的性能指标，它影响着处理器的运算速度。频率取决于制成节点和NPU设计，不同的NPU之间可能存在差异。更高的频率允许NPU在单位时间内执行更多运算，从而提高处理速度。然而，提高频率也会导致更高功耗和发热，影响电池续航和用户体验。因此，在设计NPU时需要在性能和功耗之间找到平衡点。

NPU拥有大量并行运算核心，能够支持高效的并行处理。这是NPU在处理神经网络任务时的一个重要优势。并行计算能力越强，NPU就越能够同时处理多个计算任务或数据点，从而提高整体计算效率。这对于处理大规模神经网络和复杂数据集尤为重要。

作为嵌入式设备中的一个组成部分，NPU的功耗也是一个不可忽视的性能指标。功耗是指NPU在运行过程中消耗的能量。低功耗可以使得NPU更适用于移动设备和边缘计算场景。在设计NPU时需要考虑如何在保持高性能的同时降低功耗，以延长设备的使用时间和提高用户体验。

精度指计算的颗粒度，通常精度越高模型准确性就越高，但需要的计算强度也越高。常见的精度包括32位和16位浮点精度，以及速度更快的低精度低功耗模型通常使用的8位和4位整数精度。选择适当的精度对于平衡NPU的性能和功耗至关重要。高精度可以提高模型的准确性，但会增加计算复杂度和功耗；而低精度虽然可以降低功耗和计算复杂度，但可能会牺牲一定的模型准确性。

内存带宽决定了NPU能够从内存中获取数据的速度。如果内存带宽不足，NPU可能会因为等待数据而空闲，从而降低整体性能。

软件优化也是影响NPU性能的重要因素。通过对算法和代码进行优化，可以充分利用NPU的计算资源，提高计算效率和准确性。

写在最后

在现代芯片设计中，NPU往往被集成到SoC中，作为SoC的一个重要组成部分。这种集成方式使得SoC在保持其高集成度、低功耗等优势的同时，能够进一步扩展其在人工智能领域的应用能力。

例如，在智能手机、物联网设备等应用中，NPU常常被集成到SoC中，以提供高效的AI处理能力。这种集成方式不仅有助于提升设备的整体性能，还能够降低设计成本和功耗。

当NPU被集成到SoC中时，它可以与其他功能模块（如CPU、GPU、存储器等）协同工作，共同完成复杂的计算任务。CPU负责处理通用计算任务，GPU负责图形渲染和大规模并行计算任务，而NPU则专注于神经网络计算任务。这种协同工作的方式能够充分发挥各个功能模块的优势，提高整体计算效率。

随着人工智能技术的不断发展，NPU在SoC中的应用场景也越来越广泛。在智能手机中，NPU可以用于实现AI拍照、语音助手等功能；在物联网设备中，NPU可以用于实现智能识别、自动控制等功能；在自动驾驶汽车中，NPU则可以用于实现视觉识别、路径规划等任务。

文章来自：电子发烧友