外媒深度解析麒麟970，确实很彪悍

就在近日，国外知名媒体对麒麟970这款处理器进行了一次非常有深度的解读，阐述了麒麟970的人工智能NPU的工作原理，对芯片设计的深远影响，以及为用户使用场景带来的跨越式体验。

在这次的解读当中我们能够看到，“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。华为麒麟970的NPU（神经网络处理器）、Google Pixel 2内置的IPU（图像处理器），以及苹果A11 Bionic，都是实现上述功能特性的专用硬件解决方案。

既然华为、Google和苹果都在都在探索神经引擎处理器，你可能以为机器学习需要特定的硬件。其实不然，神经网络可以在任何形式的处理器上运行，从微处理器到CPU、GPU甚至是DSP。所以，问题的根本不在于处理器是否能利用神经神经网络和机器学习，而在于它到底有多快，能提升多少效率。

如果时间倒退回30年前，当年的桌面处理器是没有的FPU（浮点运算单元）芯片的，在486之后，Intel把FPU集成到了CPU内部，浮点运算性能大幅提升。而在很多实例计算中，全都是浮点数运算。这样以来，有FPU和没有FPU，运算效率天差之别。