大家好，关于dsp gpu 人工智能很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于dsp在人工智能的应用的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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骁龙845没有内置NPU，为什么还说是第三代人工智能芯片？
去年阿尔法狗打败李世石，成功引爆了市场对于人工智能的普遍关注。而今年可以说时人工智能爆发式增长的一年，特别是集成人工智能内核的麒麟970以及苹果A11的发布之后，高通进一步在骁龙处理器上加码人工智能的也是必然。不过，此次发布的骁龙845并没有专门加入专用的人工智能核心。而是继续通过现有的CPU/GPU/DSP来加强对于人工智能的支持。
对此，高通高级副总裁兼移动业务总经理AlexKatouzian表示：“据我说知，华为的产品是获得的第三方授权，与高通实际下的功夫不同。高通从骁龙820就开始AI方面的研究，到骁龙845已经是的第三代了，而且AI计算效能是前一代的三倍。”同时，他表示，“高通没有独立的神经网络引擎单元，而是更弹性的机器学习架构，在通用平台内做内核优化，分布在CPU、GPU、DSP等每个单元上，从而可以针对不同移动终端提供弹性调用各个处理单元。”
确实，早在骁龙820的时候，高通就已经加入了与人工智能相关的骁龙神经处理引擎。在今年年初的骁龙835国内的发布会上，高通就表示，对骁龙神经处理引擎软件框架进行了全新升级，除了支持caff、coffe2，还包含了对GoogleTensorFlow等神经网络和模型框架的支持，以及对具有Hexagon向量扩展（HVX）特性的HexagonDSP的增强。增强了包括了对定制神经网络层的支持，以及对骁龙异构核心的功耗与性能的优化。
▲骁龙835的神经处理引擎
而骁龙845此次则采用了高通第三代的骁龙神经处理引擎，除了已支持的GoogleTensorFlow和FacebookCaffe/Caffe2框架之外，现在还支持TensorflowLite和新的ONNX，可帮助开发者轻松使用他们所选择的框架，包括Caffe2、CNTK和MxNet等。此外，骁龙845还支持GoogleAndroidNNAPI，还加入了对于FP32、FP16以及INT8数据类型的支持，能够更加高效的进行人工智能运算。
此次骁龙845的Cortex-A75/55都是基于ARM最新的DynamIQ技术，非常适合人工智能和机器学习，不仅可以更加自由的进行大核的配置和调配，而且ARM还还加入了针对人工智能的指令集和优化库，ARMV8.2版本的指令集将支持神经网路卷积运算，可以极大的提升人工智能和机器学习的效率。
据ARM透露，针对人工智能和机器学习的全新处理器指令集在采用DynamIQ技术的Cortex-A75处理器在优化应用后，可实现比基于现有的Cortex-A73的设备高50倍的人工智能性能，并最多可提升10倍CPU与SoC上指定硬件加速器之间的反应速度。
此次，高通也表示，骁龙845的Kryo架构CPU架构支持FP32以及INT8。而AdrenoGPU则支持FP32以及FP16，这也使得骁龙845的CPU和GPU都能够很好的进行人工智能运算。
不过，实际上，高通骁龙的人工智能运算主要是由其DSP来负责的，可以将高通的HexagonDSP看作是人工智能内核，而目前市面上不少的人工智能处理就是基于DSP的。
根据高通此前公布的数据显示，在进行DNN运算时，同样的一个算法在其GPU上跑的速度要比CPU快4倍，如果在DSP上则要比CPU快8倍。在能效方面，GPU运算要比CPU节省8倍，DSP则可节省25倍。显然，相比CPU和GPU来说，DSP更适合做人工智能运算。
此次，骁龙845的DSP则由原来的骁龙835的Hexagon682升级为了Hexagon685，不仅延续了对于TensorFlow、HVX的支持，也加入了对低精度的INT8的支持。
显然，性能更强大的Hexagon685DSP，再加上ARM的DynamIQ技术以及高通自己的GPU，也给骁龙845的人工智能性能带来了大幅的提升。
高通表示，骁龙845的人工智能计算效能已经达到了骁龙835的3倍。
作者：芯智讯-浪客剑
在物联网，人工智能的冲击下，嵌入式的前景怎么样？
其实物联网和人工智能并不会冲击嵌入式的发展，反而可以对嵌入式的发展前景起到助推的作用。
首先我们先来看下未来物联网和人工智能的发展趋势首先物联网和人工智能都是国家数字化“新基建”里面包括的重点发展方向。随着5G时代的来临，会有越来越多的终端智能设备接入网络之中，万物互联的这张网会越织越大。
随着科技水平的不断提升，计算机能提供的算力越来越强大，同时随着人们经验的不断积累，越来越多的优质算法被开发出来，在强大的算力和优质的算法下，人工智能的作用会更加的强大
然后我们看下物联网和人工智能的发展对嵌入式能起到什么助推作用先看物联网最终要实现万物互联，这就需要越来越多的终端硬件设备接入到这张大网中。而嵌入式恰好是这种终端的硬件设备，所以很大程度上会增加需求。可以看几个物联网发展带来的嵌入式应用新场景。
智慧灯杆，这个是物联网智慧城市发展的一个重要落地产品，可以实现非常多的功能，监控摄像头，这就需要我们的嵌入式设备提供图形的采集功能，还有就是各种温度，湿度，光强度，PM2.5等等环境数据的收集，也是嵌入式设备负责采集和统计。
快递柜，这个目前随处可见了，方便了我们的生活。快递柜核心的控制单元就是嵌入式设备，控制着数据的连网发送接收，当客户取件时，嵌入式设备要准确的控制每一个格口的打开。
智慧停车场，停车场入口车牌的识别采集由嵌入式设备完成，还需要把车辆进场的时间数据上传，在一些高级的智慧停车场，每个停车泊位会有NBiot的嵌入式设备记录该泊位是否被占用，可以实时的统计上报，还可以引导车主停车。
再看人工智能的发展，目前主要集中在云端，需要数据的提供者把数据统一上报云端，然后统一计算和处理后再进行下发，其实随着终端硬件的增多，云端的压力也是与日俱增，新的解决方案会不断的涌现，我们可以举几个例子。
边缘网关，这个是现在缓解云端压力的主流方案之一，而找个边缘网关就是依托嵌入式设备来实现，可以帮云端过滤数据，把一些重复的，无效的数据滤除，最终把高质量的数据集交给云端，从而大大提供云端的效率。
终端智能芯片，比起提升云端能力的成本，将一定的AI能力下放其实更具性价比，所以现在越来越多的本地人工智能芯片脱颖而出，而这些芯片就需要嵌入式的开发，从而更大程度上的提升本地AI的能力
所以综上所述，物联网和人工智能的发展，并不会冲击嵌入式，反而会不断的扩大嵌入式开发的应用场景，起到推动作用。ap芯片就是cpu吗
AP芯片（ApplicationProcessor）不是指CPU，而是指综合处理器。
CPU是计算机的核心部件，负责控制计算机的运算和指令执行。而AP芯片是一种综合处理器，主要由CPU、GPU、DSP、连接器、传感器、存储器、调制解调器等多个电路设计和晶片封装成的模组实现的综合组成部分；它的功能不仅包括计算和指令执行，还涉及图形处理、信号处理、网络通信、高清视频播放等多种应用。
AP芯片主要针对手机、平板电脑、智能家电等领域，是一个高度集成的解决方案，可以带来更多的应用体验和更快的响应效果。而CPU则更偏向于高性能的计算处理领域。
苹果PK华为发力AI预示着人工智能手机时代来了吗？
iPhone8/8Plus、iPhoneX这三款苹果最新发布的手机上都搭载了A11Bionic处理器，以“仿生”命名，让人不禁联想到最近最热门的话题：人工智能。在德国IFA2017大展上，华为也发布了全球首款移动端AI芯片：麒麟970。
同样是手机处理器，为什么加了“仿生”、“AI”以及“神经网络”这些词，就让它们变得如此倍受关注，是噱头还是趋势？我们一一探究。
苹果A11仿生芯片A11Bionic是苹果的定制GPU，苹果管它叫作“NeuralEngine”（神经引擎）。拥有一个6核心64位CPU，其中包括2个高频核心和4个低频核心，共包含43亿个晶体管。作为对比，A10Fusion拥有4个核心，包含两个高频核心和两个低频核心，共拥有33亿晶体管。
对于这个新硬件，苹果没有谈太多，只是说：
“新A11Bionic神经引擎采用多核设计，实时处理速度最高每秒可以达到6000亿次。A11Bionic神经引擎主要是面向特定机器学习算法、FaceID、Animoji及其它一些功能设计的。”
A11Bionic支持双核架构神经网络处理引擎（NeuralEngine），这个引擎每秒处理相应神经网络计算需求的次数可达6000亿次，可以为面部解锁等功能提供性能支撑，新一代iPhone在人像模式中的光效调节（PortraitLighting）用到的也是神经网络处理引擎的计算。
面部识别是深度学习、机器学习、AI的主要研究领域之一。正因如此，苹果才会说它的神经引擎用在FaceID上，或者说它是它是专门用来执行特定算法的。Animojis到底有什么作用？现在还不太清楚。
苹果曾说过，FaceID不只使用了传统摄像头。按照苹果的描述，新技术用3万个红外光点给面部绘图，这些图像存储起来，当你解锁设备，系统会将存储的图像与它看到的脸部图像对比。整个过程有大量数据需要处理，而且还不能消耗太多的电能。
就目前iPhone8Plus的实际使用中，并没有FaceID和Animoji功能可用，这颗芯片的作用并没有完全发挥出来。性能上，A11Bionic的高频核心比前代iPhone7系列上的A10Fusion快了25%，低频核心比A10Fusion快了70%。由于采用了苹果自主研发的第二代性能控制器，A11Bionic的六个核心可以同时运行，在多线程任务下的表现比A10Fusion的整体表现快了70%。
另外苹果在发布会上特意提到了全新的GPU，这款GPU采用了3核心设计，比A10Fusion所采用的定制GPU快了30%。对于大型游戏的画面加载，以及流畅度有所帮助。
至于所谓的每秒运算6000亿次，对普通消费者来说或许没有任何意义，当然，这个数字应该是真实的。但是我们不知道苹果所谓的“运行”到底是什么意思，不过谈论起CPU与GPU性能，我们会用跑分软件测试，然后与其它芯片相比较。就目前掌握的智能手机处理器跑分数据看来，苹果最新的A11Bionic芯片无人能敌。
麒麟970处理器在德国IFA2017大展上，华为正式向世界宣告全球首款移动端AI芯片麒麟970面世，让智能手机业界为之一振。而搭载麒麟970处理器的华为Mate10系列三款机型：华为Mate10/Pro/保时捷定制款，也已经在10月16日在德国慕尼黑发布。
同样先看芯片的参数：
麒麟970采用了目前最先进的台积电10nm工艺制造，与A11一样。在指甲大小的芯片上，麒麟970集成了55亿个晶体管，相比上代16nm工艺的麒麟960增加了37.5%，内部集成八颗CPU核心(A73+A53)，标称的能效提升了20%，十二颗GPU核心(Mali-G72)，标称性能提升20%、能效提升50%。
各方面的顶级参数还不是它最大的闪光点，麒麟970被华为称作是一款移动AI计算平台，因为其内置寒武纪-1ANPU模块(神经AI单元)。NPU是神经元网络单元（Neural-networkProcessingUnit），与CPU、GPU、DSP组在一起，华为把这个新的架构叫做HiAI人工智能架构。
NPU模块到底有着什么作用呢?
长期以来，集成在智能手机系统当中的AI功能大多依靠原有的CPU和GPU进行深度学习计算，但由于它们的架构设计不是为深度学习定制，处理效率也会相对底下。NPU，即神经元网络处理单元，便是专为机器学习设计的。也就是针对AI相关功能增加的定制模块，类似GPU是为图形显示所定制的模块一样。
面对同样工作时，为AI而生的NPU处理效率极高，麒麟970所搭载的寒武纪-1ANPU单元在机器学习拥有传统CPU的25倍性能、GPU的6.25倍性能。
同时拥有超低功耗的优势，能效比与CPU运算相比高达50倍，GPU为6.25倍。在进行图像的识别的计算中，搭载NPU的麒麟970以每分钟2005张的优势远胜于CPU运算每分钟95张的速度。
搭载寒武纪-1ANPU单元的麒麟970，就像当初图像运算从处理器向显卡“分家”，如今NPU的出现让CPU和GPU无需再兼任AI处理的重负，在大幅减少耗电的同时，实现强大的机器学习性能。
在Mate10的发布会上，华为也展示了人工智能在拍照、实时翻译上的应用。据悉，AI通过不断学习来总结出如何拍好一张照片，Mate10已经学习了1亿张照片场景。目前华为Mate10可以认出雾天雪天、美食、花朵等这13种拍摄场景，从而根据对象的特点和属性自动调节参数设置，用更聪明的算法，拍出好照片。
基于人工智能的软硬件结合，华为Mate10搭载的EMUI8.0上的人工智能翻译可通过NPU加速实现实时文字交互翻译和识图翻译，也可方便地进行面对面的语音翻译。Mate10上的翻译功能，由微软翻译提供。此外，借助AI芯片加速，Mate10的拍照翻译功能能够离线运行。
智能手机下一站：智慧手机除了苹果和华为之外，最近网络上有消息显示三星也在着手研发AI处理器，人工智能将会成为手机芯片的“标配”。
所谓人工智能和神经网络这些词听起来距离都很远，但目前在手机上布局的功能都还是比较好理解的，主要都是能够从输入的大量数据中自发总结出规律，从而举一反三。实际上就是通过大量样本数据训练，来实现分类识别等功能。
什么是机器学习？机器学习是AI技术的分支，它的目标是创建算法，让算法通过数据自动学习。通过AI程序的深度学习，智能手机可以做到场景识别、用户画像描绘以及用户意图的预测。让手机知道机主在什么地方、在做什么、以及即将进行阵营的操作。通过提前调度资源，相关应用程序就能实现“秒开”，手机的使用体验丝滑流畅的同时，也变得更加“懂你”。
例如训练样本是语音数据，训练后的神经网络实现的功能就是语音识别，如果训练样本输入是人脸图像数据，训练后实现的功能就是人脸识别。
另外，说到手机安全，集成在Soc当中的NPU芯片也意味着用户信息将得到更好的保护。
传统的移动人工智能多数依赖云端神经网络进行运算，用户的使用数据、使用行为甚至准确的位置信息都会事无巨细地传送到云端服务器当中，虽然有厂商的加密传输，但传输的过程终归增加风险的一环。
而NPU强大的算力足够在大多数场景下替代云端计算，敏感的个人信息得以在本地完成，用户使用人工智能的时候，就更加安全了。虽然以往手机厂商也有在系统中集成人工智能的尝试，但大多还是依赖CPU和云端服务器进行运算，也因为效率和功耗的限制，人工智能的应用只能停留在十分浅显的层次。
人工智能芯片在手机硬件上奠定了“真·人工智能”的基础，凭借强大的性能和功耗比，开发者有了大展身手的平台，消费者也将得到人工智能在各方面带来的便利。AI处理速度和NPU模块的配备与否，或许也会成为未来衡量智能手机性能的硬指标之一。
也许下一阶段，智慧手机的时代，或许即将来临。
【媒体训练营】系头条问答签约作者。
关于dsp gpu 人工智能的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
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