原標題：AI圓舞曲里，重接骨頭跳舞的展銳

剛剛的蘋果秋季發(fā)布會中，我們又一次見證了庫克有多么熱愛他的芯片——今年發(fā)布會中，蘋果又用非常大的篇幅描述了A13芯片中的AI處理能力，真正芯片中的AI加速已經(jīng)成為了整場發(fā)布會的核心賣點之一。

換一個角度看待這件事，不難發(fā)現(xiàn)移動芯片的AI算力，已經(jīng)成為了行業(yè)焦點以及旗艦芯片的競爭關(guān)鍵。有意思的是，這場爭奪并非如很多人想象的那樣，變成一場徹底的寡頭游戲。

移動AI芯片這個領域的“新玩家”，此刻也在帶給我們驚喜。

7月，蘇黎世聯(lián)邦理工學院著名的AI算力評測項目AI Benchmark，公布了AI芯片的測試榜單。令人驚奇的是，當時占據(jù)榜首的赫然是紫光展銳的虎賁T710。T710的AI算力評測分為 28097分，超過大部分安卓旗艦機所用的高通驍龍855 plus。當時消息一出，很多媒體和芯片產(chǎn)業(yè)關(guān)注者是相當錯愕的。

這個錯愕感來自何處？首先是在大部分人的印象里，展銳主要面向的是非旗艦移動芯片市場。在移動芯片的核心領域超過高通旗艦，顯然是令人意外的。再者，展銳此前似乎并沒有發(fā)布過主打AI的產(chǎn)品，初出茅廬就刷榜，這個氣勢相當了得。

如今，虎賁T710已經(jīng)正式發(fā)布，并且展銳又在AI領域接連發(fā)起了幾個動作，如果我們把這些產(chǎn)品和動作聯(lián)系到一起，或許會發(fā)現(xiàn)展銳在AI領域并非淺嘗輒止，而是勇于創(chuàng)新、有清晰定位，并且有方案和步驟的參賽者。

讓我們從虎賁T710當時刷榜的因由開始，逐層剝開這個AI芯片中的“新來者”——放棄低端固有印象，重新接上骨頭來跟AI跳舞的——新展銳。

異構(gòu)雙核NPU，這個詞背后藏著什么？

讓我們從一個技術(shù)創(chuàng)新，開始整個故事。

虎賁T710在AI Benchmark刷出高分的原因其實很明顯，就是因為這枚4G SoC手機手機，采用了具有獨創(chuàng)性的異構(gòu)雙核NPU架構(gòu)。這個技術(shù)就像一把刀子，劃開了我們對AI芯片的固有認知。

這里有必要解釋一下這個“不明覺厲”的詞組。我們知道，今天移動芯片中搭載NPU模塊已經(jīng)成為了行業(yè)慣例。華為、蘋果皆如此，總是含含糊糊的高通目前也承認了自己有NPU。

而NPU這個在CPU和GPU之后，專門用來提供AI任務所需算力的模塊，其特性又是有點不一樣的。

實際上，對于處理器而言，永遠存在通用和專用兩個方向的問題。通用代表著更好兼容性，專用代表著更高的效能，但同時通用的代價是低效，專用的代價是兼容性不好。這就好比全科醫(yī)院和?？漆t(yī)院，同樣的病癥往往?？漆t(yī)院處理得比全科醫(yī)院又快又好，但是它只能處理這一科?；仡櫼幌職v史，移動NPU如今已經(jīng)算發(fā)展了三代，第一代的NPU解決的就是通用CPU對AI計算的低效問題。第二代開始出現(xiàn)多核NPU，持續(xù)加強改進能效。那么到了第三代，考慮的問題就必須更為細致，從AI的發(fā)展角度看，現(xiàn)在仍然是處于一個快速發(fā)展的路上，AI任務不像圖像和數(shù)據(jù)任務，它囊括了千變?nèi)f化的算法可能。其中有一些AI算法，目前已經(jīng)非常成熟，比如我們經(jīng)常用的人臉識別、物體識別。還有一些則代表著未知，而未知算法往往需要儲備強大的通用算力，以此來支撐大型AI任務的端側(cè)處理。

這兩種算法帶來的算力矛盾，就好像餐廳請廚師的時候，一位廚師只有拿手三道菜，但是口味極佳，另一位則什么都會做，任憑顧客點菜，但是卻沒有拿手菜，并且薪酬昂貴。這種時候，最好的解決辦法是什么？

虎賁T710的方案是，兩個廚師都來上班就好了。所謂異構(gòu)雙核NPU，就是一個NPU專門做顧客經(jīng)常點的拿手菜，也就是對人臉識別等已經(jīng)比較成熟的圖像類應用，采用8bit定點量化的方式對常用算子進行加速，大幅的減少計算代價；而面對不確定的AI任務需求，則讓另一個NPU隨時待命，采用INT4、FP16等量化方式來進行浮點計算加速。

在異構(gòu)雙核NPU的幫助下，虎賁T710的算力達到了4TOPS，能效比 ≥ 2.5TOPS/W。尤其在幾大常用神經(jīng)網(wǎng)絡任務中表現(xiàn)出色，最終出現(xiàn)了AI算力超過高通旗艦的效果。

或許有朋友會問，這種效果這么好，為什么旗艦芯片沒有采用？

這就牽扯出虎賁T710背后的產(chǎn)品邏輯：從市場定位上來說，旗艦芯片必須追求各種數(shù)值的極致化；而展銳的定位是非旗艦，沒有數(shù)值的包袱。就像5星酒店或許可以請很多又有拿手菜又什么都會的廚師，但是特色餐廳還是要兼顧成本與效果，用創(chuàng)新搭配來花小錢辦大事。而在AI算力超過旗艦芯片的最終結(jié)果上來看，異構(gòu)NPU的創(chuàng)新點成果顯著。在第三代NPU的創(chuàng)新跑道上，并沒有對錯，但相比蘋果、華為和高通這些頂著炫目數(shù)字的玩家，展銳的異構(gòu)雙核就好像AI舞臺上的舞者，用輕盈而優(yōu)美的方式演繹出對AI需求的理解。

當然，在AI算法進一步穩(wěn)定，應用需求與標注不斷統(tǒng)一之后，有理由相信異構(gòu)NPU會成為主流。

展銳的獨創(chuàng)，更準確表述或許是是超前。但異構(gòu)雙核NPU背后的技術(shù)邏輯，其實指向展銳在AI戰(zhàn)略這樣一個獨特思路：聚焦應用與場景，實實在在鬧革命。

脫胎換骨的展銳沖向AI

虎賁T710，這個聽著就像個什么武器的名字，當然拿出來就要造成點殺傷力。

在虎賁T710發(fā)布時，展銳給出了一個獨特的定義“AI邊緣計算平臺”。也許有朋友會奇怪，這種描述似乎更多是在to B產(chǎn)業(yè)中見到，為什么出現(xiàn)在了手機芯片當中？

事實上，虎賁T710是手機芯片。但展銳卻和用戶一起發(fā)現(xiàn)了它的其他價值，比如說在產(chǎn)業(yè)場景中作為邊緣AI算力的提供者。

在深度學習為代表的AI處理能力，開始滲透向各行各業(yè)當中時，各行業(yè)也就自然而然浮現(xiàn)出對AI算力的需求。比如在醫(yī)療場景中，醫(yī)療影像識別已經(jīng)成為了AI的主要應用場景。而這一類任務如果統(tǒng)一上傳到云端進行推理，很容易造成實際應用時的效率降低，數(shù)據(jù)阻塞。如果在邊端側(cè)發(fā)生AI計算，則需要芯片和計算產(chǎn)品的植入。這些實際場景的導流，造成虎賁T710順勢獲得了to C和to B兩種商業(yè)模式。這里有個問題，展銳怎么會敢做這種創(chuàng)新？

芯片產(chǎn)業(yè)格局的朋友，或許還是將展銳的形象，定格在中低端芯片制造商中，從而總是將低端、批量、亞非拉美市場等關(guān)鍵詞與展銳的品牌相聯(lián)。

從異構(gòu)雙核NPU的來歷，或許就可以解釋這個問題。

異構(gòu)雙核到底要不要做，展銳內(nèi)部有過很多爭論，考慮過單核、多核、大小核等種種方案。

最后團隊把問題直接拋回了出發(fā)點：為什么要做NPU？要知道，CPU+GPU也不是不能處理AI任務，欠缺的就是效率。那么既然NPU為了滿足效率，就要明確怎么計算是最高效的，如何處理高效帶來的通用性問題。

最終，雙核異構(gòu)NPU的思路被確定了下來。

對于展銳來說，這是一個重要的技術(shù)思考節(jié)點。因為歷史上似乎從來沒有如此認真逐層思考一個技術(shù)解決方案。而當研發(fā)團隊從跟隨切換到了底層邏輯上的創(chuàng)新，又發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新之路確實能夠走通，整個團隊也就自然獲得了成就感與興奮感。

習慣了飛翔的鳥，是不愿意當爬行動物的——展銳的改變就此而來。

于是我們看到，半年以來展銳在公司申請專利數(shù)排名中一舉提升了60位，由此可見創(chuàng)新能力在整個體系內(nèi)的釋放。

換個角度，或許可以更好理解展銳的蛻變。提到展銳總是會提到聯(lián)發(fā)科，但在AI這條路上，聯(lián)發(fā)科被譽為低配版高通，更多是在做高端芯片的低端版，重復大廠的動作。但是展銳，卻不甘只是跟隨，拐彎去開創(chuàng)了另一條新路，這一次不僅僅是勇氣，更重要的是對未來的信心。

在展銳這些變化背后，實際上是一場徹徹底底的重構(gòu)，全新的目標，全新的文化，全新的組織架構(gòu)，全新的管理和產(chǎn)品體系，新展銳像極了重生的哪吒，脫胎換骨，正要再創(chuàng)一片天地。

AI當?shù)?，展銳還能干什么？

可以看到，在AI這條賽道上展銳的一系列產(chǎn)業(yè)動作，都可以歸因為一個變化：在幾個新的技術(shù)序列成熟與交錯下，展銳可觸及的智能化需求在發(fā)生快速變遷——無論是B端還是C端。這種條件下，展銳似乎還能折騰出不少事情，比如說：

一、產(chǎn)業(yè)智能

虎賁T710應用于產(chǎn)業(yè)智能需求，變成一種to B的算力平臺，這應該是讓很多人難以想象的。然而它確實發(fā)生了，這就是因為AI與工業(yè)化生產(chǎn)之間的耦合正在此刻不斷加劇，而其對產(chǎn)業(yè)配套設施的需求也在加速。

展銳在產(chǎn)業(yè)智能化中的另一個優(yōu)勢在于，中國企業(yè)出于國際經(jīng)貿(mào)環(huán)境和供應鏈穩(wěn)定等考慮，相對更請來中國的算力與解決方案供應商。這個領域通過更集成的方式為用戶創(chuàng)造價值，基于芯片帶來更多智能與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合，這是展銳AI主要的宏觀戰(zhàn)略機遇。

二、手機折疊

回到手機端，我們也很容易發(fā)現(xiàn)一些有趣的變化。今天的手機市場，一個顯著變化在于旗艦機與中低端機型，在性能體驗上不斷趨近。其根本原因在于，CPU與GPU等部件的創(chuàng)新空間不斷接近瓶頸。展銳其實是在證明，可以通過優(yōu)化的設計與創(chuàng)新思路，讓中低端機型獲得高端機型的AI算力與AI應用體驗。

將高端體驗普及到大眾消費者，是展銳在AI相關(guān)產(chǎn)品上的設計邏輯與目標，也是未來將繼續(xù)執(zhí)行的重要戰(zhàn)略。

三、5G+IoT

關(guān)注芯片產(chǎn)業(yè)的都知道，IoT市場一直是展銳的戰(zhàn)略高地；而面向5G時代，展銳已經(jīng)打造了春藤系列產(chǎn)品，實現(xiàn)“虎賁+春藤”的AI+5G戰(zhàn)略合圍。從未來我們對IoT場景的應用邏輯來看，AI和5G也是相輔相成的關(guān)系。AI需要在數(shù)據(jù)基礎上完成訓練，產(chǎn)生智能，達成數(shù)據(jù)、設備、人三者之間的有效互動。所以最終，未來一定是5G環(huán)境下，由AIoT中不斷誕生有價值的應用。

所以能夠看到，展銳今天所執(zhí)行的策略，就是在AI、5G和IoT三端達成實用化、場景化的技術(shù)與產(chǎn)品滲透，最終讓它們的結(jié)合點，發(fā)生于未來的產(chǎn)業(yè)智能化市場，以及社會廣泛存在的AIoT需求中。

智能之網(wǎng)，還將孵化出很多東西，其中或許就包括展銳AI的未來。換言之，幾股技術(shù)洪流的交錯，是展銳的新戰(zhàn)場。

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