华为自研的达芬奇NPU架构，技术如何?前景如何？

华为有了达芬奇自研架构的NPU了，那么是不是说自主研发的GPU也不远了？首先我们要弄懂这个达芬奇架构和ARM又有什么区别呢？其实要说起来还是非常简单的，咱们都知道高通的处理器是自主研发的Kryo架构，但是高通的这个Kryo架构也是根据ARMA76魔改过来的，其实达芬奇架构也是来源于ARM核心！

麒麟810上面的达芬奇NPU也就是传统的传统的ARM核+AI加速器的模式，当然了这个最重要的AI加速器算是达芬奇NPU的核心：把MAC按照不同的计算组成不同的方式，搭配标准的数据缓存，进行人工智能运算时按照cube三维立方模式组织的MAC群支持相关运算。

哈哈说了这么多可能有些不好理解，虽然是基于ARM核心但是这颗达芬奇NPU仍然是华为的自研架构！

那么华为之前***用的寒武纪NPU呢？其实华为和寒武纪是两个不同的公司，它们并不是一起的，这个达芬奇NPU才是华为的亲儿子，华为自己能够研发架构了当然了要***用自己的产品，这样才利于长远的发展，至于华为前期花钱找寒武纪合作学习那是必须要的，而寒武纪也因为华为名气大增，未来的市场前景也是不可***的！

我们最期待的还是华为的自主研发GPU，只有把自主的GPU做出来才能堵住很多人的嘴吧，当然了目前摆在华为面前最严重的问题就是ARM的授权问题，所以未来最新的CPU架构不知道华为还能不能***用，当然了我个人还是愿意相信最后都能达成和解的！

最近几天看头条首页广告出来最频繁的就是华为的nova5手机了，由于欧洲的销量下降比较厉害，华为在国内全面发力现在看不是空话，不过华为的nova5手机的确有非常多的两点，其中最大一点是自研的达芬奇NPU架构，华为公司之前一直和寒武纪公司合作开发，寒武纪算是国内芯片独角兽企业专注于ai芯片的研发，背后也有响当当的财团支持，阿里巴巴以及联想，还有中科院等机构支持，算是根正苗红一家有前途和实力的企业。

华为公司在核心领域向来是先学习后续自己跟进研发，因为这么大一家企业有这种能力和格局做这个事情，ai芯片也是华为战略重点之一，特别对于NPU这种核心技术华为公司基本上不会拒绝自己研制，华为也不是什么事情都是自己去做，还是好些是外包给国内其他企业去做，做完之后优秀的人才也就被华为公司吸引走了，当然在这不是说华为公司过河拆桥，主要薪资待遇对于技术人员来讲诱惑力太大，这也是市场竞争正常反应。

回到正题华为的达芬奇NPU架构，主要在能效优，算子高，精度高等特性，直接AI数据跑分32280分已经领先于骁***55系列的25428分，华为在芯片领域优势越来越明显，还在不断的给国人制造惊喜，一家真正靠技术推动产品的公司，也落实在实际行动中，前几天任正非老爷子接受美国著名撰稿人乔治·吉尔德,美国杂志专栏作家尼古拉斯·内格罗蓬特***访的时候，说到华为是不死的鸟，美国的两位也赞同这个观点说到华为公司之所以能抵得住美国的封锁，是因为任正非下边有超过8万人的研发人员，像这种规模的公司在全球范围内也没有多少。

华为走到今天完全是基于对人才的重视，在通讯领域现在真正的巨头其实就剩下三家了，华为，诺基亚，爱立信，华为相比另外两家在人才储备上强的不是一星半点，集结了一群优秀的人才，并且加上华为公司先进的管理理念，所以在5G,消费电子终端业务不断的产出高质量的产品，不断积累前沿的技术。这次搭载的麒麟810系列，除了传统的功能，最重要的两点就是AI芯片上突破，凭借这点已经在全球范围内领先了，国内手机厂商也不是不想做这些事情，但是芯片设计以及验证是一个极其烧钱的事情，一般公司根本承受不起，甚至都没有赌的勇气。

小米之前的澎湃芯片现在基本上没有消息了，据说因为做了几次失败的试验消耗巨大被迫延期了，具体是不是这样现在还不得而知，芯片的研发不仅仅是砸钱这么简单的事情，像任正非老爷子讲的还要砸科学家，如果让这么年轻的小米公司去做这样的事情有点勉强了，任何公司首要考虑的是生存问题，再讲高大上的东西。

手机是未来AI技术非常重要的入口，这点也是各大厂商竞争的点，目前华为在这方面不小心又走在前面去了，照着这种趋势发展手机行业老大早晚还是华为的，所以将未来竞争的就是高端人才谁拥有的高端人才多，谁就是未来的领航者，希望能帮到你。

华为nova5系列发布，伴随其一同问世的还有全新的麒麟810处理器和自主研发的达芬奇NPU架构。达芬奇NPU的神奇之处也成了热议的话题。

抛弃寒武纪、转投达芬奇。这是华为自麒麟***0以来第一次放弃寒武纪的NPU。换个角度讲，达芬奇NPU的整体表现应该是高于寒武纪的，同样，达芬奇NPU的上市再一次加速了华为自主研发的进程。对于达芬奇NPU的技术，何刚用了四句话总结：

• 创新架构 达芬奇魔方 张量化立体运算单元
• 澎湃算力 单位晶元面积 最佳能效
• 算子多 支持数量多达240+ 通用性好
• FP16 精度 INT8量化精度业界领先
  
  

在发布会现场给出的数据中，麒麟810Benchmark以32280分的成绩排名第一，领先于骁***55的25428和骁龙730的13908。从这一点上看，麒麟810的NPU性能在同期市场中处于领先地位，在NPU性能表现上，华为也确实一直走在市场前沿，领先于高通和联发科。

随着手机SOC综合实力的不断完善，AI性能已经成了衡量SOC很重要的一个指标。自从麒麟***0处理器投入使用以后，各厂商在AI层面都在努力达到最高水平。在很大程度上，AI将是手机SOC的下一个竞争点、就像当下的拍照热潮。所以，NPU的市场前景是比较光明的，在人们对“智能化”要求日益增加的情况下，NPU的竞争会越发深入人心。

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华为自研的达芬奇NPU架构，技术如何?前景如何？

NPU其实就是人工智能的一个核心，那就是AI的发展，其实华为已经从很早就开始研发了，而且早在麒麟***0处理器上面就有***用，拍照中的AI模式也就是通过人工智能优化而来的。

1.AI其实对于我们来说算是一种新的体验，华为从麒麟***0开始就***用了独立NPU神经网络处理单元，开创端侧人工智能的行业先河，开启智慧手机元年。

2.2018年，麒麟980创新***用双核NPU，实现业界最高端侧AI算力，带来AI人像留色、卡路里识别等丰富的AI应用，引领手机全面进入智慧时代。

3.一直到昨天发布的麒麟810处理器，华为***用了自研达芬奇计算架构，再次掀起端侧AI的性能革命，引领端侧AI新赛道，并且首次将旗舰级的AI性能在中高端手机中落地。

那肯定是更好的，现在大家都在说AI其实也就是人工制程，是Artificial Intelligence大缩写，其实广泛意义上面来讲的话，也就是可以更好的通过软件的算法来实现性能的分配，比如现在手机端，可以减少处理器一部分的压力，同时帮助处理器合理分配性能，达到最大的效能，当然其中还有包括图像，语音等等各个方面，所以各行各业都在说这个词语，而机器人也算是一个典型的代表，随着AI越来越强大，科技方面的发展将会打达到我们想不到的一个前景。

达芬奇架构其实是华为在2018年推出的全新自研AI计算架构，针对AI计算特点进行设计。不同于以往的二维运算模式，达芬奇架构以高性能3D Cube计算引擎为基础，针对矩阵运算进行加速，大幅提高单位面积下的AI算力，充分激发端侧AI的运算潜能。依托于达芬奇架构出色的AI实力以及深厚的技术积累，麒麟810实现强劲AI性能，单位面积算力更高，将在更多应用场景下为广大消费者带来AI应用体验升级。

也正是因为如此，所以AI能力超过了高通骁***55处理器，这确实是真的，而且麒麟910处理器这次可以脱颖而出，超越高通骁龙730处理器的秘密也在于此，那就是GPU方面通过优化变得更好啦！