超越CPU/GPU：NPU如何让AI“轻装上阵”？

电子发烧友网报道（文/李弯弯）NPU是一种专门为人工智能（AI）计算设计的处理器，主要用于高效执行神经网络相关的运算（如矩阵乘法、卷积、激活函数等）。相较于传统CPU/GPU，NPU在能效比和计算速度上更具优势，尤其适合移动设备、边缘计算和嵌入式AI场景。

NPU有几大核心特点：其一是专用架构，针对神经网络计算优化，支持并行处理大量矩阵运算（如INT8/FP16低精度计算），典型操作包括卷积、池化、注意力机制（Transformer）等；其二是高能效比，相比GPU，NPU的功耗更低，适合手机、IoT设备等对续航要求高的场景；其三是低延迟，专为AI推理（Inference）和训练（Training）优化，减少数据搬运开销；其四是异构计算，常与CPU、GPU、DSP等协同工作（如手机SoC中的“AI引擎”）。

NPU广泛应用于各类AI驱动的设备与系统，典型场景包括：智能手机，实现实时图像增强（如华为麒麟芯片的AI拍照）、语音助手、AR/VR交互等；可穿戴设备，支持低功耗的本地化AI计算（如智能手表的健康监测）。

自动驾驶，处理传感器数据，实现实时物体检测、路径规划和决策（如特斯拉FSD芯片）。典算力需求方面，L4级自动驾驶车辆NPU算力超1000 TOPS。

边缘计算，如智能摄像头，人脸识别、异常行为检测。物联网设备，本地化语音助手（如智能音箱的唤醒词识别）。

数据中心，加速AI模型训练和推理，典型应用如谷歌TPU（张量处理单元）。工业质检，推理时延压缩至20ms内，部署量年增120%。

典型NPU芯片有，如在移动端有华为麒麟芯片（达芬奇NPU），用于手机AI拍照、语音识别等；高通Hexagon DSP+NPU（骁龙平台），支持AI降噪、影像增强；苹果神经网络引擎（A/M系列芯片），Face ID、Siri等功能的底层支持。

在边缘计算和自动驾驶侧有特斯拉FSD芯片，内置NPU处理自动驾驶视觉模型；地平线征程芯片（BPU架构），用于智能驾驶感知计算。

在云端，有寒武纪MLU系列，云端AI训练/推理加速；英伟达Grace Hopper（集成NPU模块），大模型推理。

NPU的关键技术包括量化压缩，支持INT4/INT8低精度计算，提升能效；稀疏计算，跳过零值计算，加速稀疏模型（如Pruning后的网络）；编译器优化，专用工具链（如华为Ascend CANN、高通AI Engine）将框架（TensorFlow/PyTorch）模型转换为NPU指令。

从趋势上来看，NPU有几个明显的发展方向：光电融合计算，结合光子学技术，进一步提升算力和能效；神经形态芯片，模仿生物神经元结构，实现更低功耗的AI计算；Chiplet技术，通过多NPU互联提升算力（如Cerebras的Wafer级芯片）。

总的来看，NPU作为AI计算的核心硬件，正深刻改变着人工智能技术的落地方式。其高并行性、低功耗和硬件加速能力，使其成为移动设备、自动驾驶、边缘计算等领域的首选解决方案。随着技术演进和市场需求的爆发，NPU将在未来AI生态中扮演更加重要的角色。