如何评价2019年6月21日华为海思推出的 7nm 芯片麒麟 810，其自研 NPU 架构有哪些亮点？
2019年6月21日，华为海思在那个夏天推出了一款备受瞩目的7nm工艺制程的SoC芯片——麒麟810。这款芯片的出现，不仅进一步巩固了华为在移动处理器领域的地位，更重要的是，它展示了海思在自研NPU（神经网络处理单元）架构上的重要突破，其亮点可谓是相当突出，值得深入剖析。
首先，我们得理解为什么NPU如此重要。 随着人工智能技术的飞速发展，AI已经渗透到手机的方方面面，从拍照优化、语音助手到人脸识别、AR应用，几乎所有的智能体验都离不开强大的AI算力。而NPU正是专门为处理这些AI运算而生的硬件单元，它能够高效、低功耗地执行复杂的神经网络计算，比传统的CPU或GPU在AI任务上表现得更为出色。
麒麟810的NPU，也就是它的DaVinci架构，其亮点主要体现在以下几个方面：
1. 全新设计的DaVinci架构： 这是麒麟810 NPU最核心的亮点。与之前海思在NPU领域的探索（比如麒麟970的寒武纪IP）不同，麒麟810的DaVinci架构是海思基于自身对AI应用场景的深刻理解，从底层开始自主设计和优化的。这意味着它不再是依赖第三方IP授权，而是能够根据华为自身手机产品的需求，量身定制最适合的AI处理方案。这种自主设计带来的好处是显而易见的：更高的集成度、更低的功耗、更优化的性能表现，以及更强的可扩展性。
2. 高性能与高能效的双重追求： DaVinci架构的设计目标非常明确，就是要同时实现高性能和高能效。在性能方面，它能够提供远超CPU和GPU的AI算力，满足手机上日益增长的AI应用需求。在能效方面，NPU的优势在于其高度并行化的计算能力，可以更有效地利用电力资源，从而延长手机的续航时间。这对于用户来说至关重要，没有人希望AI功能会迅速耗尽电池。
3. AI单元的“矩阵乘法”优化： DaVinci架构在设计之初就特别注重对神经网络计算中最核心的“矩阵乘法”运算进行优化。在神经网络中，大量的计算都归结于矩阵的乘法和累加。DaVinci架构通过其特有的数据通路和计算单元设计，能够更高效地执行这些操作，从而大幅提升AI任务的处理速度。
4. 支持更广泛的AI模型和场景： DaVinci架构的设计并非局限于某一种特定的AI模型或应用。海思的目标是让这个NPU能够支持更加多样化的AI模型，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，从而覆盖图像识别、语音处理、自然语言理解等各种AI应用场景。这意味着开发者可以基于麒麟810的NPU，开发出更丰富、更智能的手机应用。
5. 端侧AI的深化： 麒麟810及其DaVinci NPU的推出，标志着华为在端侧AI领域迈出了坚实的一步。以前很多复杂的AI计算可能需要依赖云端服务器，但随着端侧AI能力的提升，越来越多的AI任务可以直接在手机本地完成。这不仅能保护用户隐私（数据无需上传云端），还能提供更快的响应速度，以及在网络信号不好的情况下也能流畅运行AI功能。麒麟810的NPU正是承载这一使命的关键。
6. 为后续发展奠定基础： 麒麟810的DaVinci架构不仅仅是一款产品，更是华为在AI芯片领域战略布局的重要一环。它的成功证明了海思自主研发NPU的能力，为后续更强大、更先进的AI芯片（例如麒麟990系列中的NPU）奠定了坚实的技术基础和工程经验。这种“从0到1”的突破，是任何科技公司在核心技术领域都渴望实现的。
总结一下，麒麟810搭载的DaVinci NPU架构，最核心的亮点在于其“自主设计”和“高性能、高能效”的双重优势。 它通过对AI计算底层逻辑的深刻理解和优化，实现了对矩阵乘法等核心运算的极致效率，从而能够更广泛、更高效地支持手机端的各种AI应用。这不仅是华为技术实力的体现，更是其在人工智能时代抢占先机的重要一步，为消费者带来了更智能、更流畅的手机使用体验，同时也为整个行业在端侧AI的发展方向提供了重要的参考。
首先，我们得理解为什么NPU如此重要。 随着人工智能技术的飞速发展，AI已经渗透到手机的方方面面，从拍照优化、语音助手到人脸识别、AR应用，几乎所有的智能体验都离不开强大的AI算力。而NPU正是专门为处理这些AI运算而生的硬件单元，它能够高效、低功耗地执行复杂的神经网络计算，比传统的CPU或GPU在AI任务上表现得更为出色。
麒麟810的NPU，也就是它的DaVinci架构，其亮点主要体现在以下几个方面：
1. 全新设计的DaVinci架构： 这是麒麟810 NPU最核心的亮点。与之前海思在NPU领域的探索（比如麒麟970的寒武纪IP）不同，麒麟810的DaVinci架构是海思基于自身对AI应用场景的深刻理解，从底层开始自主设计和优化的。这意味着它不再是依赖第三方IP授权，而是能够根据华为自身手机产品的需求，量身定制最适合的AI处理方案。这种自主设计带来的好处是显而易见的：更高的集成度、更低的功耗、更优化的性能表现，以及更强的可扩展性。
2. 高性能与高能效的双重追求： DaVinci架构的设计目标非常明确，就是要同时实现高性能和高能效。在性能方面，它能够提供远超CPU和GPU的AI算力，满足手机上日益增长的AI应用需求。在能效方面，NPU的优势在于其高度并行化的计算能力，可以更有效地利用电力资源，从而延长手机的续航时间。这对于用户来说至关重要，没有人希望AI功能会迅速耗尽电池。
3. AI单元的“矩阵乘法”优化： DaVinci架构在设计之初就特别注重对神经网络计算中最核心的“矩阵乘法”运算进行优化。在神经网络中，大量的计算都归结于矩阵的乘法和累加。DaVinci架构通过其特有的数据通路和计算单元设计，能够更高效地执行这些操作，从而大幅提升AI任务的处理速度。
4. 支持更广泛的AI模型和场景： DaVinci架构的设计并非局限于某一种特定的AI模型或应用。海思的目标是让这个NPU能够支持更加多样化的AI模型，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，从而覆盖图像识别、语音处理、自然语言理解等各种AI应用场景。这意味着开发者可以基于麒麟810的NPU，开发出更丰富、更智能的手机应用。
5. 端侧AI的深化： 麒麟810及其DaVinci NPU的推出，标志着华为在端侧AI领域迈出了坚实的一步。以前很多复杂的AI计算可能需要依赖云端服务器，但随着端侧AI能力的提升，越来越多的AI任务可以直接在手机本地完成。这不仅能保护用户隐私（数据无需上传云端），还能提供更快的响应速度，以及在网络信号不好的情况下也能流畅运行AI功能。麒麟810的NPU正是承载这一使命的关键。
6. 为后续发展奠定基础： 麒麟810的DaVinci架构不仅仅是一款产品，更是华为在AI芯片领域战略布局的重要一环。它的成功证明了海思自主研发NPU的能力，为后续更强大、更先进的AI芯片（例如麒麟990系列中的NPU）奠定了坚实的技术基础和工程经验。这种“从0到1”的突破，是任何科技公司在核心技术领域都渴望实现的。
总结一下，麒麟810搭载的DaVinci NPU架构，最核心的亮点在于其“自主设计”和“高性能、高能效”的双重优势。 它通过对AI计算底层逻辑的深刻理解和优化，实现了对矩阵乘法等核心运算的极致效率，从而能够更广泛、更高效地支持手机端的各种AI应用。这不仅是华为技术实力的体现，更是其在人工智能时代抢占先机的重要一步，为消费者带来了更智能、更流畅的手机使用体验，同时也为整个行业在端侧AI的发展方向提供了重要的参考。
网友意见
好奇隔壁百度AI做了啥。
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