智东西(公众号:zhidxcom)
文 | Kiva

“神经网络（Neural Networks）”和“机器学习（Machine Learning）”是近两年移动处理器领域最流行的两个词。随之而来的，具有大量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要求。

2017年10月，华为推出首款AI芯片麒麟970，其中就包含了能够实现上述功能特性的专用硬件模块NPU（神经网络处理器，Neural-network Processing Unit）。对图像识别处理、自然语言理解处理速度比CPU快了25倍，能耗降低50倍。

图像处理是NPU典型处理场景之一，网红图像风格迁移软件Prisma就是一款需要神经网络服务器实时处理的典型软件。我们将以华为Mate10上的Prisma软件为例，来看看NPU是如何让智能手机突破实时图像处理大关的。

一、具有AI处理能力的NPU

由于神经网络算法及机器学习需要涉及海量的信息处理，而当下的 CPU / GPU 都无法达到如此高效的处理能力，需要一个独立的处理芯片来做这个事，麒麟 970 芯片中的NPU便是这样的一个角色，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，就是它的体积、能耗也有大型处理器的百分之一左右，因此可以轻松集成到手机SOC上。

NPU在手机原生功能上主要有两个用途：学习用户行为和图像识别。通过对用户行为的学习，自动为用户在某些场景实现某些功能。在图像识别方面，可以做到AI场景识别、AI美颜、AI识物等。

二、NPU加持下的网红软件Prisma

Prisma这款软件2016年一经推出，就风靡全球，这款能够将各种照片变成“名画风格”的应用一开始它选择的是将照片上传到服务器处理，但随着用户的数量不断增加，处理速度也变得越来越慢。直到去年年底Prisma开始尝试在手机上面调用本地GPU来处理，只需要几秒就可以完成，同时还不受网络好坏的影响，这样的新体验可以说是“革命性”的。

这款软件同样被收录在华为应用商店的AI专辑中，和华为与微软定制的翻译软件微软翻译一样，是调用麒麟970NPU的第三方软件的典型代表。这款软件对手机的处理器要求很高，其他处理器不是不能处理，但处理速度是关键问题。

笔者此前曾使用过三星的Note8与之对比，发现Mate10对有些图片甚至会比前者先完成渲染数秒之久。就GPU的图像渲染能力而言，Mate 10的Mali G72 相较于骁龙835的Adreno 540并不占上风，但用上NPU过后，在特定的图像处理任务中，Mate 10已经强出一头。

（Tokyo风格的姆巴佩）

Prisma可以将拍摄的普通照片进行处理，模仿著名艺术家画作的风格，最终呈现出选定的效果。上图就是Mate10上用Prisma创作的过程，我选取了今年世界杯期间法国队的黑马球员姆巴佩的运球图片，进行了Tokyo风格的渲染处理。只需要轻轻滑动处理的图片区域，就可以轻松变换渲染风格。

（Mosaic风格的内马尔）

在华为Mate10中，有10种可选择的风格，如Gothic、Mononoke、Dallas、Mosaic等等。即便在离线渲染情况下，也可以在数秒内完成。

三、属于NPU的AI应用专辑

由于NPU在图像识别处理、自然语言理解闪速度比CPU快了25倍，同时能耗也降低50倍，所以NPU的添加将会给智能手机用户带来更多的体验。Prisma这种此前只能在拥有高性能处理器的电脑上实现的应用，现在也被带到了智能手机上。

在华为应用市场中，还有更多的调用NPU的应用，华为也因此为其设定了AI应用专辑，包括搜狐、微软、淘宝、WPS、抖音等优化的应用。

同时，华为也在推动AI应用生态的建设，通过推出面向第三方开发者的HiAI移动计算平台，为开发者提供更容易、不同层次的编程环境，将NPU的高计算能力释放给开发者。日前，华为终端开发者大会上，华为也宣布将每年投10亿补贴开发者，激励开发者创新。

结语：NPU将给智能手机带来更多的应用可能

从2017年面世至今，搭载专用AI处理模块NPU的麒麟970，就被用于华为的全系手机产品中。而在今年下半年随着华为新一代Mate系列旗舰机的推出，新一代的AI新品很有可能相伴推出，在计算性能上将有更多的期待。

在应用方面，除了调用NPU做AI场景识别、AI美颜、AI识物等原生应用外，在华为应用市场中，我们更多地看到了第三方应用软件的出现，Prisma、微软翻译、抖音、淘宝等，陆续还有更多有趣的应用在开发中。

相信，在华为将HiAI移动计算平台面向开发者开放后，更多的开发者拥有了调用NPU的高计算能力，他们将会为智能手机带来更多有趣的AI应用。