【中國傳動網(wǎng) 技術(shù)前沿】 仿生是模仿生物系統(tǒng)的功能和行為，來建造技術(shù)系統(tǒng)的一種科學方法。它打破了生物和機器的界限，將各種不同的系統(tǒng)溝通起來。

從這個角度來看，人工智能芯片可以算作是仿生。我認為目前的人工智能還只是停留在人工階段，真正的智能應(yīng)該是具有自我學習能力（不需要依賴大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，會自主學習）。我認為新型的類腦芯片才算得上是真正的仿生芯片。

首先，蘋果A12并不是什么仿生芯片（聽上去高大上一些），其實際上就是手機SoC當中加入了AI運算加速內(nèi)核。蘋果A11/A12當中都集成了專門用于神經(jīng)網(wǎng)路計算的獨立處理單元（獨立的內(nèi)核），也就是大家常聽到的NPU（不同廠商叫法會有差異）。一般在手機的SoC當中，CPU主要負責一些通用計算，能處理各種復(fù)雜的任務(wù)，適應(yīng)性強。比如它也能夠處理圖形任務(wù)、進行人工智能計算，只不過效率要比GPU、NPU低。

而GPU則主要負責處理圖形任務(wù)，它的優(yōu)勢就在于可支持大規(guī)模的并行計算架構(gòu)，非常適合一些簡單重復(fù)的計算任務(wù)。目前也被很多的廠商用于深度學習、數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練上。雖然大規(guī)模部署算力強大，但是功耗也是非常的大。所以，主要被應(yīng)用于一些對于功耗要求不是很高的人工智能計算領(lǐng)域。

現(xiàn)在大家所說的AI芯片實際上就是專用型的ASIC芯片。它的AI計算能力和計算效率都直接根據(jù)特定的AI算法的需要進行定制的，所以相對CPU、GPU，其可以實現(xiàn)體積小、功耗低、高可靠性、保密性強、計算性能高、計算效率高等優(yōu)勢。所以目前在終端側(cè)（特別是移動終端）的AI計算上，很多廠商都開始選擇采用專用的AI芯片，或者在SoC當中集成NPU內(nèi)核。

其次，回過頭來說蘋果A11/12當中集成的NPU內(nèi)核，這實際上是一些特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型即AI算法（比如語音/圖片識別、人臉識別等算法）的硬件化，主要就是起到針對這些AI算法運算的加速。比如原本做圖像識別，一分鐘只能識別一百張，而有了NPU加速則可實現(xiàn)一分鐘識別數(shù)千張圖片，不僅速度更快而且功耗也更低。

不過NPU也有其缺點，一旦設(shè)計完成，對應(yīng)的AI算法就無法更改，無法升級。但是它可以與手機SoC當中的CPU/GPU/DSP來協(xié)同進行AI計算(高通驍龍845的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎就是通過調(diào)配CPU/GPU/DSP來協(xié)同進行AI計算)，所以可以在一定程度上彌補靈活性上的缺失。

目前手機芯片上所能提供的AI能力，主要是針對語音、圖片、人臉、AR等的一些應(yīng)用。另外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎也擁有一定的機器學習的能力，比如你每天都刷臉解鎖，所以AI也學習你臉部面容的一些變化（人的面容會因為慢慢的衰老而發(fā)生變化）。

總的來說，我們應(yīng)該將A12芯片作為一個整體來看，其AI的能力并不僅僅是由NPU提供的，在一些場景下，其他的CPU/GPU等內(nèi)核也會參與到AI運算當中，而NPU的作用也主要是針對特定的AI算法進行加速。