本帖最后由 dffzh 于 2025-9-18 11:05 编辑
上周与大家分享了一篇文章，即“详解边缘AI的定义和应用场景”（链接https://bbs.21ic.com/icview-3483410-1-1.html），今天与大家分享一下NPU的主要功能和应用。 百度搜索一下NPU，就能看到不少厂家推出的专用NPU芯片：
 所谓NPU（Neural Processing Unit），可以翻译为神经网络处理器，它的核心是一个专门为执行人工智能（AI）和机器学习（ML）任务而设计的微处理器，特别是那些涉及神经网络的计算，你可以简单地将它理解为一个为AI计算而生的“专职专家”。 为什么需要NPU呢？它主要能解决什么问题呢？ 传统的CPU（中央处理器）是“全能型选手”，擅长处理各种复杂多样的任务（比如运行操作系统、办公软件、游戏逻辑等），但它的架构对于需要海量并行计算的AI任务来说效率并不高，而且功耗很大。 GPU（图像处理器）比CPU更擅长并行计算，最初是为处理图像（大量重复的像素计算）而设计的，后来被发现也非常适合训练AI模型，但它仍然是一个“通用型”的并行处理器，并非为AI计算量身定制。 NPU的出现就是为了解决效率和功耗问题： 极高效率： NPU采用了专门为矩阵运算、卷积计算等神经网络核心算法设计的硬件架构（如存算一体、专用数据流等），可以在单个时钟周期内完成海量计算。 低功耗： 由于使用专用电路，完成任务的速度极快，所需的时间更短，因此整体功耗远低于CPU和GPU，这对于手机、摄像头等移动设备和IoT设备至关重要。 高吞吐量： 能够同时处理大量数据，非常适合神经网络推理（Inference）任务。 打个比喻，方便大家理解： CPU像是一位知识渊博的老教授，任何问题都能解决，但一次只能处理一件事，速度慢； GPU像是一群大学生，可以同时处理大量相似的简单任务（比如画像素），效率很高； NPU则像是一个为解特定类型方程而生的超级计算机，只做这一件事，但在这件事上天下无敌，又快又省电。 NPU主要做什么工作呢？有哪些应用场景呢？ NPU主要用于神经网络的推理阶段，而不是训练阶段。 推理：将训练好的模型应用到实际数据中，做出预测或判断，这正是NPU的主战场。 训练：通常在海量数据和强大的GPU/算力集群上进行，目的是“学习”出一个模型。 常见应用包括： 智能手机： 拍照增强：场景识别、人像虚化、夜景模式降噪； 语音助手：本地语音识别（如Siri、小爱同学）； 面部解锁：快速安全地识别机主面部。 智能安防与自动驾驶： 实时物体识别：在视频流中识别行人、车辆、交通标志等； 行为分析：判断异常行为。 智能家居： 智能音箱的语音识别； 机器人视觉导航。 数据中心： 加速云端的AI服务，如推荐算法、图像识别API等。 NPU与其他处理器有什么关系呢？ 在现代计算系统中，NPU通常不会单独工作，而是与其他处理器协同工作，形成异构计算架构。 CPU：作为大脑，负责整体的控制、调度和通用任务处理，它告诉NPU“该做什么”。 GPU：处理图形渲染任务，同时也作为NPU的补充，处理一些更复杂的AI计算或图形相关的AI任务。 NPU：专职处理AI负载，当需要运行AI应用时，CPU会将任务卸载（Offload）给NPU，由它来高效完成。 举个例子方便理解： 当你用手机拍一张人像照片时： CPU控制整个相机App的运行和界面响应； 你按下快门后，GPU可能负责处理图像的初步渲染； 同时，NPU被调用，迅速识别画面中的人脸、背景，并实时计算虚化效果； 最后，CPU再将所有处理结果进行整合，保存成一张照片。 综上所述，简单来说，NPU就是设备里的“AI引擎”，它的普及使得AI功能从云端下沉到我们手中的设备上（即所谓的边缘AI计算），让实时、高效、保护隐私的本地AI体验成为可能，像华为麒麟芯片中的达芬奇架构NPU、苹果A系列芯片中的神经网络引擎（NeuralEngine） 都是NPU的典型代表。 在文章结尾，给大家列一下常见的扩展处理器XPU及其英文全称： 
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