一招鮮吃遍天的華為NPU 怎樣讓手機像姆巴佩一樣飛起？

智東西(公眾號:zhidxcom)

文 | Kiva

「神經網路（Neural Networks）」和「機器學習（Machine Learning）」是近兩年移動處理器領域最流行的兩個詞。隨之而來的，具有大量數據處理需求的相關應用對手機的計算效率和速度提出了更高要求。

2017年10月，華為推出首款AI晶元麒麟970，其中就包含了能夠實現上述功能特性的專用硬體模塊NPU（神經網路處理器，Neural-network Processing Unit）。對圖像識別處理、自然語言理解處理速度比CPU快了25倍，能耗降低50倍。

圖像處理是NPU典型處理場景之一，網紅圖像風格遷移軟體Prisma就是一款需要神經網路伺服器實時處理的典型軟體。我們將以華為Mate10上的Prisma軟體為例，來看看NPU是如何讓智能手機突破實時圖像處理大關的。

一、具有AI處理能力的NPU

由於神經網路演算法及機器學習需要涉及海量的信息處理，而當下的 CPU / GPU 都無法達到如此高效的處理能力，需要一個獨立的處理晶元來做這個事，麒麟 970 晶元中的NPU便是這樣的一個角色，負責處理涉及神經網路演算法和機器學習的海量數據。

此外，NPU還有一個非常重要的特點，就是它的體積、能耗也有大型處理器的百分之一左右，因此可以輕鬆集成到手機SOC上。

NPU在手機原生功能上主要有兩個用途：學慣用戶行為和圖像識別。通過對用戶行為的學習，自動為用戶在某些場景實現某些功能。在圖像識別方面，可以做到AI場景識別、AI美顏、AI識物等。

二、NPU加持下的網紅軟體Prisma

Prisma這款軟體2016年一經推出，就風靡全球，這款能夠將各種照片變成「名畫風格」的應用一開始它選擇的是將照片上傳到伺服器處理，但隨著用戶的數量不斷增加，處理速度也變得越來越慢。直到去年年底Prisma開始嘗試在手機上面調用本地GPU來處理，只需要幾秒就可以完成，同時還不受網路好壞的影響，這樣的新體驗可以說是「革命性」的。

這款軟體同樣被收錄在華為應用商店的AI專輯中，和華為與微軟定製的翻譯軟體微軟翻譯一樣，是調用麒麟970NPU的第三方軟體的典型代表。這款軟體對手機的處理器要求很高，其他處理器不是不能處理，但處理速度是關鍵問題。

筆者此前曾使用過三星的Note8與之對比，發現Mate10對有些圖片甚至會比前者先完成渲染數秒之久。就GPU的圖像渲染能力而言，Mate 10的Mali G72 相較於驍龍835的Adreno 540並不佔上風，但用上NPU過後，在特定的圖像處理任務中，Mate 10已經強出一頭。

（Tokyo風格的姆巴佩）

Prisma可以將拍攝的普通照片進行處理，模仿著名藝術家畫作的風格，最終呈現出選定的效果。上圖就是Mate10上用Prisma創作的過程，我選取了今年世界盃期間法國隊的黑馬球員姆巴佩的運球圖片，進行了Tokyo風格的渲染處理。只需要輕輕滑動處理的圖片區域，就可以輕鬆變換渲染風格。

（Mosaic風格的內馬爾）

在華為Mate10中，有10種可選擇的風格，如Gothic、Mononoke、Dallas、Mosaic等等。即便在離線渲染情況下，也可以在數秒內完成。

三、屬於NPU的AI應用專輯

由於NPU在圖像識別處理、自然語言理解閃速度比CPU快了25倍，同時能耗也降低50倍，所以NPU的添加將會給智能手機用戶帶來更多的體驗。Prisma這種此前只能在擁有高性能處理器的電腦上實現的應用，現在也被帶到了智能手機上。

在華為應用市場中，還有更多的調用NPU的應用，華為也因此為其設定了AI應用專輯，包括搜狐、微軟、淘寶、WPS、抖音等優化的應用。

同時，華為也在推動AI應用生態的建設，通過推出面向第三方開發者的HiAI移動計算平台，為開發者提供更容易、不同層次的編程環境，將NPU的高計算能力釋放給開發者。日前，華為終端開發者大會上，華為也宣布將每年投10億補貼開發者，激勵開發者創新。

結語：NPU將給智能手機帶來更多的應用可能

從2017年面世至今，搭載專用AI處理模塊NPU的麒麟970，就被用於華為的全系手機產品中。而在今年下半年隨著華為新一代Mate系列旗艦機的推出，新一代的AI新品很有可能相伴推出，在計算性能上將有更多的期待。

在應用方面，除了調用NPU做AI場景識別、AI美顏、AI識物等原生應用外，在華為應用市場中，我們更多地看到了第三方應用軟體的出現，Prisma、微軟翻譯、抖音、淘寶等，陸續還有更多有趣的應用在開發中。

相信，在華為將HiAI移動計算平檯面向開發者開放後，更多的開發者擁有了調用NPU的高計算能力，他們將會為智能手機帶來更多有趣的AI應用。

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