Zhidixcom (公众号:zhidxcom) 文本 | Kiva“神经网络”和“机器学习”是近两年移动处理器领域最热门的两个词。
随后，具有大数据处理需求的相关应用对手机的计算效率和速度提出了更高的要求。
2020年10月，华为推出了首款AI芯片麒麟，该芯片包含可以实现上述功能特性的专用硬件模块NPU（神经网络处理单元）。
图像识别处理和自然语言理解处理速度比CPU快25倍，能耗降低50倍。
图像处理是典型的NPU处理场景之一。
网红图像风格迁移软件Prisma是一款典型的需要神经网络服务器实时处理的软件。
我们将以华为Mate10上的Prisma软件为例，看看NPU如何让智能手机突破实时图像处理障碍。
1.具有AI处理能力的NPU。
神经网络算法和机器学习需要海量信息处理，目前的CPU/GPU无法实现如此高效的处理能力。
为此需要一个独立的处理芯片。
麒麟芯片中的NPU就是这样的角色，负责处理涉及神经网络算法和机器学习的海量数据。
此外，NPU还有一个非常重要的特点，那就是其尺寸和能耗约为大型处理器的百分之一，因此可以轻松集成到手机SOC中。
NPU在手机原生功能中主要有两个用途：学习用户行为和图像识别。
通过学习用户行为，可以在特定场景下自动为用户实现特定功能。
在图像识别方面，可以实现AI场景识别、AI美化、AI物体识别等。
2、NPU搭载的网红软件Prisma。
Prisma在2016年一推出就风靡全球，这款应用可以将各种照片变成“名画风格”。
起初，它选择将照片上传到服务器进行处理，但随着用户数量的不断增加，处理速度变得越来越慢。
直到去年年底，Prisma开始尝试调用手机上本地的GPU进行处理。
只需几秒钟即可完成，且不受网络质量影响。
这种新体验可以说是“革命性的”。
该软件也收录在华为应用商店的AI相册中。
像华为和微软定制的翻译软件Microsoft Translate，就是调用麒麟NPU的第三方软件的典型代表。
该软件对手机的处理器要求较高。
其他处理器也不是不能处理，但处理速度是关键问题。
笔者此前曾用三星Note8与之对比过，发现Mate10甚至比前者早了几秒完成部分图片的渲染。
在GPU的图像渲染能力方面，Mate 10的Mali G72并不比Snapdragon的Adreno有优势，但使用NPU后，Mate 10在特定的图像处理任务上已经更胜一筹。
（东京式姆巴佩）Prisma可以对拍摄的普通照片进行处理，模仿著名艺术家的画作风格，最终呈现出选定的效果。
上图是在Mate10上使用Prisma的创建过程。
我选取了今年世界杯法国队黑马球员姆巴佩的盘带图片，并进行了东京风格的渲染处理。
只需滑动已处理的图像区域即可轻松更改渲染风格。
（马赛克风格内马尔）在华为Mate10中，有10种风格可供选择，例如哥特式、幽灵式、达拉斯式、马赛克式等。
即使采用离线渲染，也能在几秒内完成。
3、NPU的AI应用相册。
由于NPU在图像识别处理和自然语言理解方面比CPU快25倍，而且其能耗也降低了50倍，因此NPU的加入将为智能手机用户带来更多好处。
经验。
Prisma 是一款以前只能在配备高性能处理器的计算机上使用的应用程序，现在已经被带到了智能手机上。
在华为应用市场中，调用NPU的应用越来越多，华为因此专门为它们建立了AI应用相册，其中包括搜狐、微软、淘宝、WPS、抖音等优化的应用。
与此同时，华为也在推动AI应用生态的建设。
通过面向第三方开发者推出HiAI移动计算平台，为开发者提供更简单的、不同层次的编程环境，将NPU的高算力释放给开发者。
近日，在华为终端开发者大会上，华为还宣布每年投入10亿用于开发者补贴，鼓励开发者创新。
结论：NPU将为智能手机带来更多应用。
自2016年推出以来，配备专用AI处理模块NPU的麒麟已应用于所有华为手机产品中。
今年下半年，随着华为新一代Mate系列旗舰手机的推出，新一代AI新产品很可能随之推出，在计算性能方面也会有更多期待。
在应用方面，除了利用NPU进行AI场景识别、AI美化、AI物体识别等原生应用外，在华为应用市场中，我们看到了更多第三方应用软件的出现，例如Prisma、微软翻译、抖音、淘宝等等，更多有趣的应用正在开发中。
相信华为向开发者开放HiAI移动计算平台后，会有更多的开发者拥有使用NPU的高算力，为智能手机带来更多有趣的AI应用。