三星提出的NPU设计新思路，对降低移动设备的AI计算功耗有多大的作用？
作为当下最热的议题之一，人工智能（AI）总被许多电子产品制造商提起。最为技术领域的一个重大***，其有望渗透从网络、到家庭、以及移动设备的各个方面。
然而受技术的限制，当前大部分商业人工智能应用仍依赖于云端后台，对安全、隐私和性能都有一定的影响。
有鉴于此，一些移动设备制造商有意为自家产品配备强大的 NPU 计算单元，以提升 AI 的本地体验，比如三星。
【题图 via SlashGear】
据悉，该公司最新的工作重点，就是通过较低功耗的神经网络处理器（NPU），实现设备上的 AI 处理。与传统深度学习模型相比，其通常需要缩小数据的分组。
三星表示，深度学习的数据分组为 32 位，能够反映传统的计算模型。对于芯片制造商来说，这显然需要堆砌更多的晶体管硬件，反之又加大了移动设备的能源消耗。
对于标配大容量电池的移动设备来说，这似乎不是一个大问题。但要让 AI 普及开来，就必须削减不必要的功耗，以减轻对更重要的应用的影响。
最终，三星得出的结论是，通过简单地将数据分组为 4 位、同时保持数据的准确性，以降低深度学习的硬件和功耗要求。
这种“量化间隔学习”的方法，有时甚至能够取得比服务器传输更准确的数据结果。根据该公司的数据，其能够晶体管的数量需求减少到 1/40 至 1/120 。
没有NPU的三星S9如何与2018年AI真旗舰们相抗衡？
三星可能觉得这个功能对于目前来说噱头大于实用，所以没有大肆宣传，导致很多人认为S9没有这个功能，实际上是有的，只是不去重点宣传而已，导致普通民众对于这个功能认知很低，说明营销很重要，参考某为，很多评测人都说有跟没有区别太小。
NPU全称Neural-networking Processing Unit，说白了就是拿来机器学习用的。好的，那么问题应该是S9没有机器学习如何与2018年AI真旗舰们相抗衡？
看发布会很有意思，像三星苹果的发布会，他们只用很少的篇幅介绍自己的处理器，偶尔嘲讽一下友商。拿S9举例，三星只提了一下用了10nm的处理器，小编突然想到外面的推销员说用美国最新8核处理器的广告词有点类似。哈哈，S9国行统一用骁***45处理器，可以查看一下骁***45文档，845也有AI，说来你可能不信，AI已经到了第三代，不过高通没有单独集成NPU，而是让CPU,GPU,DSP合力完成计算，高通在820处理器就已经开始搞AI平台了，可以去查看官方的文档，当时高通没特别提出来，媒体也忽略了。
所以，S9完全可以进行神经学习。虽然高通没有NPU确实是一大遗憾，但是，你真的需要NPU吗?
机器学习需要大样的样本进行机器学习，手机那点量真的满足的了机器学习吗？
如果坚持AI无用论，有人可能会拿以下新闻打脸
那么请再看一条新闻，谷歌翻译借助机器学习更上一层楼
你难道会觉得指甲盖大小的NPU会比谷歌的机房还厉害？
到此，以上就是小编对于人工智能npu的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能npu的2点解答对大家有用。
