移动人工智能芯片。它们到底有什么用？

最近几个月，我们听到了很多关于专用硅被用于移动设备机器学习的消息。苹果的新iphone有他们的“神经引擎”；华为的Mate 10配备了“神经处理单元”；而**和设计芯片的公司（如高通公司和ARM公司）正准备向业内其他公司提供AI优化的硬件。

现在还不清楚的是，这一切对消费者有多大好处。当你买**的时候，你的愿望清单上应该有“AI芯片”吗？如果你想使用最新的人工智能驱动的应用程序（这里随机选取一个例子）自动识别和隐藏你的****，你真的需要人工智能芯片吗？简短的回答，没有，但让我们再深入一点。

为什么我们需要人工智能芯片？

首先拥有移动人工智能芯片的原因非常简单。**、笔记本电脑和台式机中常见的常规CPU不太适合机器学习的需求，试图让它们这样做的结果是服务速度慢，电池消耗快。

现代人工智能要求计算机快速地进行大量的小型计算，但CPU只有少数几个“核心”可用于计算。这就是为什么业界喜欢图形处理单元（gpu）。这些最初设计用于渲染视频游戏图形，巧合的是，这需要非常快速地进行大量的小计算。而不是少数的核心，他们有数千。

现在，在**芯片上安装数千个核心是不可能的。但是，您还可以进行其他架构更改，以增加您的芯片可以同时完成的工作的数量。高通公司的人工智能和机器学习主管Gary Brotman告诉The Verge：“我认为并行化当然是关键，尤其是高效地进行并行化。”不过，他很快补充道，专用的人工智能计算单元并不是唯一的前进之路——芯片体系结构的其他部分也可以适应。

*“人工智能芯片”是一个有用的可识别的术语，但它也不精确。以华为和苹果为例，他们提供的不是一个独立的芯片，而是作为更大的SoC（或片上系统）一部分的专用处理器，比如苹果的A11仿生。soc已经包含了各种专门的组件，比如渲染图形和处理图像，因此为AI添加一些内核是本课程的一部分。

我们能从中得到什么？

如上所述，专门的人工智能硬件在理论上意味着更好的性能和电池寿命。但是用户隐私和安全性也有好处，开发者也有好处。

第一，隐私和安全。目前，许多机器学习服务都必须将您的数据发送到云端来执行实际分析。谷歌（Google）和苹果（Apple）等公司已经提出了直接在**上进行此类计算的方法，但尚未得到广泛应用。拥有专用硬件鼓励更多的设备人工智能，这意味着用户数据被泄露或黑客攻击的风险更小。

另外，如果你不是每隔几秒钟就将数据发送到云中，这意味着用户可以离线访问服务并保存数据。后一部分对开发者来说也是一个福音。毕竟，如果分析是在设备上完成的，那么运行应用程序的人就不用为服务器付费了。只要硬件符合要求，人人受益。

这东西可以用了吗？

下一节是事情变得更棘手的地方。仅仅因为**有人工智能芯片，并不意味着人工智能驱动的应用和服务就能利用它。

以华为和苹果为例，这两家公司都有自己的API，开发者需要使用这些API来开发各自的“神经”硬件。在集成这个API之前，他们必须确保他们使用的人工智能框架（例如，Google的TensorFlow或Facebook的Caffe2）也得到支持。如果不是的话，他们就得转换，这也需要时间。

Gartner的技术分析师安东尼·马伦（Anthony Mullen）说，浏览这些拼凑的界面“不适合胆小鬼”。他对《边缘》杂志说：“人们还需要一段时间才能开发出使用这种硬件的精致体验。在那之前，**商和第三方将建立特殊的合作伙伴关系。“这就是为什么微软正与华为合作，确保其翻译应用程序与公司的NPU芯片脱机工作，也是为什么Facebook与高通公司合作，整合后者专注于人工智能的硬件，以更快地加载增强现实过滤器。

不过，尽管像这样的大公司能够负担得起投入的时间，但不清楚这是否值得每个小应用程序开发商付出努力。这对苹果来说不会是个问题，苹果的开发者只需在使用苹果的核心ML框架后调整自己的应用程序；但这对Android来说可能是个头痛的问题，尤其是如果不同的**商都开始推出自己的协议的话。

值得庆幸的是，谷歌正在利用其对生态系统的控制能力来解决这个问题。它的移动人工智能框架TensorFlow Lite已经在标准化移动设备上的一些体验，并且它还引入了自己的Android范围的API来“开发硅专用加速器”

Brotman说：“从Android环境中开发人员的角度来看，它不会减轻所有碎片化风险。”他补充说，在Android P还没有准备好之前，这项工作的一些效果是无法完全感受到的。

所以我的**需要ai芯片吗？

不，不是真的。为了让人工智能服务在目前可用的硬件上更好地运行，人们做了很多工作，除非你是一个真正的超级用户，否则你不需要担心。

在华为和苹果的案例中，他们闪亮的新硬件的主要用途通常只是**他们的**。。。更好。对华为来说，这意味着监控Mate 10在其生命周期内的使用情况，并重新分配资源，以防止其速度放缓；对于苹果来说，这意味着要为faceid和animoji等新功能提供支持。

拥有专门用于人工智能任务的计算能力是很好的，当然，但高端**的其他功能也很好，比如双镜头或防水。现在吹嘘人工智能芯片有助于良好的市场营销，不久它就会成为另一个组件。