日前，蘇黎世聯(lián)邦理工學院AI Benchmark公布了市場主流AI芯片的測試榜單，紫光展銳宛如一批黑馬殺了出來——展銳虎賁T710排行第一。此前展銳并不在手機AI的頭部部隊里，此次強勢霸榜，是否也宣告著展銳也以高姿態(tài)加入了AI戰(zhàn)局？而展銳的加入，也打破了目前全球手機AI芯片4強爭霸的現(xiàn)狀，開啟了5強競爭的新格局。

AI芯片幾個方案

手機芯片廠商之所以聚焦人工智能，是因為一些任務需要AI芯片支持才能高效率完成。比如人臉識別、圖片識別、語音識別等等。目前，就智能手機上跑的AI芯片，有DSP、GPU、NPU幾個方案。

DSP是用傳統(tǒng)SIMD/DSP架構適配神經(jīng)網(wǎng)絡。高通驍龍?zhí)幚砥骶褪墙栌肈SP和GPU來跑人工智能。

NPU是最近幾年非?；鸬男酒脤ｉT的ASIC來跑AI，優(yōu)點是具有非常好的性能功耗比，但缺點是通用性不行。

總的來說，從GPU、DSP到NPU，就是從通用到專用的過程，專用性越強，性能功耗比越高。正是因此，以寒武紀、谷歌、華為、蘋果等為代表的一大批廠商選擇了專用芯片路線，犧牲了通用性，換取高性能。

下面，鐵流盤點下全球手機AI芯片的五大玩家：

1. 紫光展銳

早在2018年，展銳就發(fā)布了可支持AI應用的SC9863A， 但并不是獨立的NPU. 時隔一年，展銳即推出了第二代AI產(chǎn)品，

展銳虎賁T710 ，此次霸榜的黑馬，在本次公布的AI Benchmark測試榜單中，虎賁T710總分達到了28097，超過了高通新發(fā)布的驍龍855 plus和華為麒麟810。而且展銳虎賁T710在9項測試中全面領先，包括圖像分類、人臉識別、圖像超分辨率以及圖像增強、分割、去模糊，足見在AI方面做了深入探索和優(yōu)化。

根據(jù)公開消息，展銳虎賁T710集成了業(yè)界最新架構的NPU，為AI計算提供了強大的算力支撐，同時還支持運行FP16、INT8、INT4等多種數(shù)據(jù)位寬的AI算法，可以為AI應用開發(fā)提供強大的平臺支持。換言之，展銳虎賁T710選擇了類似于華為麒麟芯片集成寒武紀的方案，在芯片里集成了NPU模塊，正是依靠NPU強悍的性能，使展銳芯片的AI性能屹立鰲頭。

2. 高通

高通的AI芯片以高通驍龍855 PLUS為代表，在排行榜上位居第二，僅次于展銳虎賁T710。相對于展銳和華為在手機芯片上集成了專門的NPU來跑AI，高通一直沿用CPU、GPU、DSP等傳統(tǒng)單元來跑AI。就高通上一代旗艦驍龍845來說，高通并沒有專用于處理AI任務的NPU，而是用DSP（Hexagon 685）來處理AI應用，有時候CPU和GPU也會輔助DSP跑AI。

在最新的驍龍855上，也沒有像其他方案那樣集成一個專為AI設計的NPU，而是繼續(xù)依賴CPU、GPU、DSP等傳統(tǒng)單元，并增加一個AI引擎。

至于為何不做專門的NPU，高通的觀點是不能把所有AI任務都交給一個核心去處理，而是要利用所有可用的資源，來達到效率的最大化，所以整套方案叫做AI引擎。高通的第四代AI引擎軟件套件可以對實現(xiàn)對終端側AI語音、拍攝、游戲和XR體驗的支持。

高通這種做法主要是為了節(jié)約成本，因為額外加入一個NPU模塊，會增加芯片的成本。由于高通處于市場壟斷地位，沒有變革的急迫性，為了賺取利潤最大化，因而在人工智能硬件方面則能省就省。另外，其實現(xiàn)在不少AI應用，原來也是用DSP跑的，高通用DSP、CPU、GPU來跑AI，就現(xiàn)在的情況來看也夠用。

3.華為

華為麒麟810在排行榜上位列第三。華為和展銳一樣，走的是集成NPU的路線，華為麒麟970集成了寒武紀的IP。之后，華為麒麟980則集成了寒武紀雙核NPU，使用了更高精度的深度網(wǎng)絡，支持人臉識別、物體識別、物體檢測等AI場景。

華為最新的麒麟810則拋開了寒武紀，采用了華為自己的達芬奇架構NPU。根據(jù)在AI-Benchmark查詢到的以處理器AI跑分進行的最新排名，麒麟810以23944分排名第一，驍龍855和Helio P90分列第二和第三。麒麟810這個成績在發(fā)布時非常不錯的，但長江后浪推前浪，麒麟810在AI性能上已經(jīng)被后起之秀展銳T710超越。

4.聯(lián)發(fā)科

雖然聯(lián)發(fā)科給自己的人工智能模塊起名為APU，但實際上，聯(lián)發(fā)科的技術路和華為、蘋果、展銳沒啥區(qū)別，本質上都是專用ASIC，也就是犧牲通用性換取高性能。在此前的P60中，聯(lián)發(fā)科就在SoC里集成了雙核APU。最新的P90則繼承了APU 2.0，在ETH Zurich蘇黎世聯(lián)邦理工學院開發(fā)的AI跑分測試中，聯(lián)發(fā)科P90的成績優(yōu)于高通驍龍855。然而，這個成績相對于驍龍855plus、麒麟810和展銳虎賁T710的測試成績就遜色不少了。

5.三星

Exynos9820是三星首款搭載了NPU的SoC，在AI算力上相對于Exynos9820上一代芯片提升了7倍。很顯然，三星也選擇了和華為、蘋果、展銳、聯(lián)發(fā)科相同的技術路線。三星最新的Exynos9825雖然在制造工藝上將采用7nm工藝，但從跑分榜單上看，在AI算力上，相對于展銳T710和高通855plus還是有一定差距。

結語

當下人工智能就兩類方案，一是以CPU、GPU、DSP等傳統(tǒng)芯片支持AI應用，二是用人工智能專用模塊來支持AI應用?？偟膩碚f，這兩個方案各有優(yōu)劣。不過，隨著人工智能技術的不斷進步，對算力的需求也會不斷增加，鐵流猜測，在不遠的將來，人工智能模塊會像GPU、DSP一樣成為SoC中的必備模塊。如今高通的方案可能會被時代淘汰。

由于AI應用被逐漸發(fā)掘出來，未來，各大芯片廠商可能會開啟AI算力競賽。而中國企業(yè)在這方面有望擁有越來越大的市場占比和話語權。