近些年来，人工智能(AI)的热度不减，从技术、算法、应用到各种商业模式层出不穷，但从智能手机处理器层面，第一个将 AI 应用引入SoC 平台的便是华为麒麟，新一代的麒麟970在德国柏林的IFA展上正式发布，全球首次内置神经元网络单元(NPU)，通过人工智能深度学习，将手机的硬件全都统筹在一起，让手机的运行更加高效。
据悉，与 CPU 相比，麒麟970的 AI 运算能力最高可达到50倍的能效和25倍的性能。举例来说，在NPU的加持下，拍摄1000张照片仅消耗手机0.19%的电量(电池容量为4000
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华为 NPU
芯片是战略要地。目前GPU芯片在深度神经网络训练领域获得大范围的应用，但受制于功耗、应用优化性等方面的限制，仍有众多的巨头和初创公司在该领域积极探索，英特尔2016年发布Nervana AI处理器，可加速各类神经网络。谷歌2016年也发布了自己的ASIC芯片TPU，用于加速深度神经网络，微软、AMD、百度等也相继加入战局。
寒武纪研发了国际首个深度学习专用处理器芯片(NPU)，目前其IP指令集，已扩大范围授权集成到手机、安防、可穿戴设备等终端芯片中，2016年就已拿到1个亿元订单。
执行董
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寒武纪 NPU
关于DSL应用中DSP与NPU集成的优劣分析,全球范围内的数字用户线(DSL)技术部署导致了复杂的硅集成问题。这些问题集中在如何将数字信号处理器(DSP)调制解调器(Modem)及网络处理器(NPU)芯片集成在数字用户线接入复用器(DSLAM)设备上。迄今为止，通常还不会在同
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神经网络处理器（npu）介绍
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