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电子资讯 犀利解读 技术干货 每日更新 昨日，据媒体报道，阿里达摩院研究员骄旸称，阿里巴巴达摩院正研发一款神经网络芯片——Ali-NPU。 按照设计，阿里巴巴的 Ali-NPU 性能，将是目前市面上主流 CPU、GPU 架构 AI 芯片的 10 倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过 40 倍。 未来，Ali-NPU 的能力，不仅可以更好地满足图像视频分析、机器学习等 AI 推理计算，还可以通过阿里云进行计算能力的输出，赋能各行各业。 具体研发和推出时间，阿里未披露更多进展。在此关键节点，阿里巴巴达摩院透露消息难免会让人觉得有蹭热点的看法，毕竟具体的研发和推出时间并没有更多细节。 其他暂且不论，性能超过主流 CPU、GPU 的 10 倍这个数我个人感觉不靠谱。YouTube LinusTechTips 频道 2017 年给出了一个测评，通过游戏帧数测试显示，AMD、NVIDIA 历代显卡 10 年来的进步。 上图是 NVIDIA 显卡 HeavenDX9 性能测试，性能差距在 10 倍左右。 上图是 AMD 显卡Heaven 性能测试，Fury 与 HD3870 是 13 倍的差距（这里有个小错误，R9390X 显卡是跟 FuryX 同代的，都是 2015 年发布，并不是 2014 年发布的） 从结果来看性能提升在 10-20 倍左右，当然不同游戏中会有较大差异。 而 CPU 呢，英特尔 8 代酷睿相较 7 代酷睿性能提升了 40%，相比 5 年前的 PC 性能直接提升 2 倍，这还是历代酷睿性能提升最大的一次。 所以我认为阿里提出的这个 10 倍性能存疑，如果考虑到 AI 应用则比较复杂，因为牵扯到硬件架构的不同，基准不同，同时目前大多数神经网络在部署之前都进行了压缩和优化，这也让评测显得不公平。 但是，当我后来搜到一些关于 AI 处理器的新闻稿时，我释然了。 麒麟 970 芯片搭载了专用神经网络处理器（Neural Network Processing Unit，NPU），其新型移动计算架构将转为人工智能打造，在用户语言理解、实时图像识别处理方面进行了针对性的优化，比 CPU 快 25 倍，能耗降低 50 倍。 地平线采用自主创新的技术架构，即关注模型（Attention Engine）+认知模型（Cognition Engine）的数据处理流模式。通过这一组合算法，芯片的计算速度可提升 10 倍以上。 当然这么做对于市场宣传来说无可厚非，反正是关公战秦琼的事儿，没有一般化的对比，具体到实际应用场景来说，还是需要真刀真枪的进行 PK。 实际上阿里巴巴在 AI 芯片领域有着更广阔的布局，此前,阿里已经投资了寒武纪、Barefoot Networks、深鉴、耐能（Kneron）、翱捷科技（ASR）、中天微等多家芯片公司。 无论如何，都希望中国芯更好。
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