麒麟「質變」，全球首顆移動AI晶元亮點不止人工智慧

麒麟，大概是目前主流移動處理器成長曆程最為令人矚目的

從 K3V2 的，到後來的 910、 920、925、930、935、950，再到如今已穩穩站住旗艦級處理器市場的當家花旦 960……2006 年才涉足移動處理器研發的華為海思一步一個腳印，僅僅十來年便完成了從大步追趕到齊頭並進的發展進程。不過，海思處理器家族的這款新品，恐怕會直接改寫當下的移動處理器市場格局。

在 9 月 2 日於德國柏林舉行的 IFA 2017 上，華為消費者業務 CEO 余承東發布了麒麟 970，並宣布其將會於 10 月發布的 Mate 10 上正式亮相，宣告「全球首款移動 AI 處理器」這一頭銜花落華為海思。

正如當年 K3V2 面世時，輿論對「ARM 架構」和「自主研發」之間的聯繫的誤讀。如今承載了破局意義的麒麟 970 又一次站上了風口浪尖，不同的是麒麟 970 的誕生已不再僅僅局限於品牌本身的開創性舉措，而是對於整個移動處理器行業的發展方向都有著積極意義。

我們試著站在消費者的角度，對標當下在售的旗艦級處理器高通驍龍 835，來分析一下為何麒麟 970 或許是目前最具競爭力的移動處理器。

既定軌道的全面領先

摩爾定律已經「失靈」，但依靠不斷提升工藝製程，堆出元器件數量更加龐大的晶元仍是解決性能瓶頸的最有效手段。在更加註重能效比與集成度的移動平台，製程的提升往往意味著更高的空間利用率與更低的功耗。

憑藉台積電（TSMC）最新的 10 nm 製程，麒麟 970 集成晶體管數量多達 55 億。相比基於三星 10 nm 製程的高通驍龍 835 的 30 億，與蘋果 A10 Fusion 的 33 億，麒麟 970 在作為性能衡量標準之一的晶體管數量方面，已經穩穩壓過代表極致性能的高通驍龍和蘋果 A 系列。

GPU 部分則顯得更具誠意。麒麟 970 GPU 為首發 Mali G72 MP12。全新的 G72 架構+提升的核心數量，麒麟 970 的 GPU 部分相比前代性能提升了 20%，能效提升近 50%，前代略顯欠缺的部分被及時補足。

另外還有一些對於華為來講略顯常規的升級：一是作為移動處理器本職工作的通信方面，麒麟 970 支持到了 LTE Cat.18，最高下載速度飆到了 1.2Gbps。這個速度不僅相比前代麒麟 960 實現了大跨越，相比驍龍 835 和 Exynos 8895 的 1Gbps 還要再快上 200Mbps。

二是作為最早一批涉足雙攝廠商的華為應有的炫技，麒麟 970 還帶來了升級後的自研雙 ISP。針對雙攝帶來的更大的運算量，升級後的 ISP 擁有更快的運算速度，以及更加優秀的對焦、降噪體驗，並針對拍攝運動影像做了專門優化。

全新領域的牛刀小試

如果某種意義上已經普遍性能過剩 CPU 和 GPU 部分，麒麟 970 的「更高能效比」還不足以讓你尖叫的話。NPU 的加入，則是實實在在讓麒麟 970 成為當下的最強 AI 處理器，甚至去掉「AI」這個限定詞也依然成立。

首先，麒麟 970 其實是帶來了解決當下移動平台應對逐漸增多的 AI 應用越發無力的新模式：

Mobile AI=On Device AI（端側智能）+Cloud AI（雲側智能）

具體來說，這是一種本地硬體與雲端演算法協同工作的模式，為的就是解決目前移動端人工智慧應用場景面臨的最普遍的兩大痛點。

一是響應速度，大量的數據都需要上傳至雲端進行運算，使用體驗嚴重受限於網路服務、伺服器負載等；二是隱私保護，如果所有數據都需要上傳至雲端，如何在「更智能」與「更安全」做平衡？

軟硬結合的實現方式，在當下看來顯然是更優解。將大量涉及隱私與用戶感知的運算任務下放到手機本地完成，一方面大大降低了隱私泄露的風險，另一方面大大提升了涉及 AI 應用的響應速度。

正如 CPU 受限於先天架構、指令集等設計並不擅長影像解碼，而由此催生了 GPU 一樣。在 Mobile AI 的模式中承擔下 On Device AI（端側智能）大量的運算任務，並不是傳統移動晶元中 CPU、GPU 等擅長的。為此，華為將專為 AI 運算設計研發的 NPU（Neural-network Processing Unit 神經網路處理單元）引入到了麒麟 970 之中。

還是通過簡單粗暴的數據來看，在進行 AI 運算任務時，NPU 的性能是 CPU 的 25 倍，是 GPU 的 6.25 倍；而在直觀衡量工作收益的能效比上，NPU 更是達到了 CPU 的 50 倍，GPU 的 6.25 倍。

一個形象的比喻便是：專業的人干專業的事。僅從簡單的數據對比便能看出，軟硬結合的 AI 運算方案顯然比基於演算法實現的高通驍龍的 AI 方案領先了一大步，畢竟後者依然基於傳統的 CPU、GPU 等實現。

站在消費者的角度來看，麒麟 970 的方案也考慮得足夠深遠。受益於在圖像識別積澱深厚的寒武紀的技術支持，麒麟 970 的 NPU 在圖像處理性能方面優勢明顯，測試中每分鐘可以識別出 2005 張照片，而使用 CPU 的成績則是有僅僅 97 張。體現在與驍龍 835 等使用 CPU、GPU 等進行 AI 運算的平台的日常使用的對比中，便是配備 NPU 的麒麟 970 將全面拉開差距。

具體落到消費者使用層面，余承東表示 NPU 的加入能讓手機更加快速準確地對拍照場景加以判斷，以此不斷優化拍照演算法；對時下主流的人像模式也能更加精準的對人物輪廓的邊緣加以識別；大幅提高美顏的處理速度與準度；AR 應用、語義識別等。

當然，更多的 AI 應用場景也在華為的考慮範圍內，華為還帶來了「開放移動 AI 平台」，為 app 開發者提供了全套支持，讓我們對 NPU 的應用前景有了更多的想像空間。

當我們在談論性能時我們在談論什麼

某種意義上講，麒麟 970 不是傳統意義上最強的移動處理器。但嚴格意義上說，我認為它又是目前最強的移動處理器，是的，可以去掉 AI 這個限定詞。因為 NPU 的引入，麒麟 970 具備了降維打擊的實力——在進行 AI 運算時，可以毫無懸念地吊打目前的競爭對手。

而麒麟 970 的到來更深遠的意義在於，我們評價一款移動處理器時不再局限於 CPU 和 GPU 的絕對性能。深度學習計算能力，或許將在以後成為衡量一款處理器的全新維度。

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