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随著华为Kirin 970与Apple的A11 Bionic陆续面世，再加上手机芯片大厂Qualcomm近年来在AI领域的动作也相当积极，可确定的是，接下来不论是手机系统厂或是芯片厂，其产品蓝图都会将AI相关功能纳入新一代处理器中。
1. 众家处理器的发展趋势：作法各有差异
从现阶段手机大厂Apple与华为推出的自有处理器来看，为了因应AI应用，不管名称为何，皆在处理器中搭载对应神经网络运算之加速器，Apple称之为Neural Engine，华为则是NPU，若无意外，华为应是采用由中国中科院孵化出的寒武纪公司的IP。
至于Qualcomm则是强化在Hexagon DSP的性能，支援向量扩张的计算支援，这也正式开启了Qualcomm在AI的第一步，Qualcomm利用异质运算特性，妥善运用CPU、GPU与DSP各自的运算优势，再搭配推出的NPE SDK，满足AI相关的应用设计。
至于联发科虽然不只一次在公开场合说过，将会投资AI领域，但目前为止，联发科在智能型手机处理器的开发上仅在机器视觉上引入了VPU，似乎仍未导入AI中与Deep Learning相关功能。
2. 发挥手机AI运算效能，GPU并非首要选项
就AI芯片发展中，NVIDIA可说是发展相当亮眼的，从Training (训练)到Inference (推论)端，都有相当完整的解决方案，究其原因，NVIDIA主要还是仰赖强大的GPU运算效能来对应其终端应用，但NVIDIA在AI领域始终没有将触角伸向智能型手机领域，其理由恐怕还是在功耗表现上，无法满足智能型手机的使用时间。
而从Apple或是华为发布的处理器来看，即便华为采用了ARM最新的GPU IP，Apple也首次发布了自行设计的GPU核心，但还是都会搭配对应的AI加速器IP，显然要肩负智能型手机上AI相关的神经网络或是相关软件框架的运算工作，GPU并非是首要选项，反倒是推出对应的硬件IP来专职其运算工作，似乎是相对合理的选择。
Qualcomm虽然没有对应的硬件IP，但观察近年来诸多矽智财大厂如Cadence与CEVA等，都以DSP IP作法来对应AI的神经网络运算，不难发现DSP架构在AI领域亦有其一席之地。
整体来看，其手机处理器的硬件规格未来走向，在导入AI功能后，将相对变得更难以预测，其硬件IP的排列组合也变得更加丰富多元。
（文/拓墣产业研究院 姚嘉洋）
文章来源：微信公众号拓墣产业研究院
