智能无处不在：安谋科技“周易”NPU开启端侧AI新时代

在科技之光的照耀下，大模型从云端的殿堂飘然而至终端的舞台。这一历史性的跨越，不仅赋予了数据处理以迅捷之翼，更将智能体验推向了前所未有的高度。终端上的大模型以灵动的姿态，即时捕捉并回应着每一个细微的需求，将AI的触角延伸至世界的每一个角落。

近日，在EEVIA主办的第12届中国硬科技产业链创新趋势峰会暨百家媒体论坛上，安谋科技产品总监鲍敏祺发表了精彩的主题演讲《端侧AI应用芯机遇，NPU加速终端算力升级》。他深入剖析了端侧AI发展的广阔前景，并详细介绍了安谋科技自研NPU的最新进展。

端侧AI正在崛起

AIGC大模型带来的算力提升是端侧AI迎来的最大机遇。鲍敏祺表示，从近期头部大厂的发布中都可以看出，端侧AI的应用已经得到了业界的一致认可。

当前，国际和国内实际部署的主流端侧大模型体量主要集中在100亿参数以下。这一限制主要是由于端侧设备的内存带宽范围通常在50-100GB/s之间。为了满足用户对应用实时性的需求，10-30亿参数的大模型最适合部署在现有的带宽条件下。这些模型能够在保持高效性能的同时，提供快速响应和高质量的服务。

头部终端厂商如OPPO、vivo、小米、荣耀和华为等，都在积极推动端侧AI的发展。他们不仅自研了适合端侧部署的大模型，还将其与具体业务场景紧密结合。芯片厂商也达成了共识，认为AI NPU（神经网络处理单元）将是未来消费类电子产品发展的重点。NPU通过专门优化的硬件架构，能够大幅提升端侧设备的AI计算能力，同时降低功耗。

尽管端侧AI的发展势头强劲，但鲍敏祺强调，这并不意味着要彻底放弃云端AI。相反，他认为两者应该实现互补，才能产生最大的收益。端侧AI的优势在于其时效性和数据本地化带来的安全性。由于数据处理发生在设备本地，用户的隐私得到更好的保护，同时也能实现实时响应。而云端AI则具备更强的推理能力和大规模数据处理能力，可以进行更复杂的任务。因此，结合端侧和云端的优势，将为用户提供更加全面和高效的AI体验。

从人机交互界面的发展历史来看，从最初的物理按键到触摸屏和语音交互，再到当前的Agent智能体，每一次变革都极大地提升了用户体验。未来的趋势将是多模态场景，即结合图像、音频、视频等多种输入方式，使设备能够更全面地理解用户的需求。通过观察和学习，未来的AI系统将能够更好地预测和满足用户的期望，从而实现真正的智能化。

以三重升级应对三重挑战

端侧AI的快速发展给硬件设备带来了三重挑战：成本、功耗和生态系统。

成本的挑战主要来自于设备的存储容量、带宽和芯片计算资源。功耗则源自对数据的大量搬运，而且大模型无法像CNN一样实现高度复用，也会大幅提升功耗。最后，开发工具的不断优化和支持也是挑战所在。

针对这些挑战，安谋科技自研的“周易”NPU围绕微架构、能效和并行处理等方面进行了升级。

●   微架构：鉴于CNN与Transformer的差异性，“周易”NPU在保留CNN能力的基础上，又针对Transformer进行了优化，克服了实际计算中的瓶颈。

●   效率：进行混合精度的量化，比如int4和fp16，在算法和工具链层面上实现低精度量化。同时，对数据进行无损压缩和改变稀疏度，从而增加有效带宽。另外，采用In-NPU interconnection技术，实现了对总线带宽的扩展。

●   并行处理：采用数据并行或模型并行，使用负载均衡和Tiling，减少了数据的搬运。

鲍敏祺还详细介绍了下一代的周易“NPU”架构，不仅包含了能够适应多任务场景的Task Schedule Manager，而且整个架构具备可扩展能力，并增加DRAM以实现高带宽的匹配，还增加了OCM（Optional on Chip SRAM），以支持有特殊要求的算法。

鲍敏祺在演讲中特别强调了“周易”NPU对异构计算的支持，并指出无论是从能效还是整个SoC（系统级芯片）的面积角度来看，异构计算都是端侧AI芯片的最佳选择。他解释道，面对不同的应用场景，异构计算能够实现算力的灵活裁剪，并将不必要的功耗降到最低。

跨领域的应用专家

周易“NPU”已经在多个关键领域展示了其强大的性能和灵活性，特别是在汽车应用、AI加速卡以及AIoT场景中。

在汽车应用中，不同的场景会对应不同的算力需求。如果是车载信息娱乐系统，对算力的要求不会太高，但是在ADAS应用中，很多情况下要执行多任务，对算力的要求就会大幅提升。而“周易”NPU的算力范围是20~320TOPS，可以根据需求裁剪出所需的算力。鲍敏祺表示，搭载了“周易”NPU的芯擎科技“龍鷹一号”已累计出货超过40万片，并成功定点应用于吉利旗下的领克、银河系列以及一汽红旗等20余款主力车型中。

 

在AI加速卡的应用中，周易“NPU”能够与智能汽车、PC、机器人等不同类型的主机处理器（Host AP）进行高效交互，处理音频、图像、视频等多种数据形式。这种多模态模型的支持能力使得周易“NPU”能够在复杂的数据环境中保持高性能和灵活性。在AIoT场景中，设备通常受到面积和功耗的严格限制。尽管如此，周易“NPU”仍能提供高效的算力支持，同时保证高度的安全性。这使得它成为多个应用场景的理想选择。

鲍敏祺最后表示，下一代周易“NPU”将会继承并显著增强前代产品的强算力、易部署以及可编程等特点和优势，并围绕精度、带宽、调度管理、算子支持等多个方面进行持续优化。同时，NPU不仅要考虑适配现在的存储介质，还要考虑到对未来各种存储介质的适配，使得NPU能够更好地满足当前及未来市场需求。