（原标题：NPU将靠近洗牌）

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当角落 AI 的后劲初次激励咱们的想象力时，半导体想象师意志到性能（和低功耗）需要加快器，好多东说念主决定我方构建。条目并不太复杂，生意替代品有限，谁闲静增多另一笔专利费来进一步镌汰利润率？咱们看到 NPU 遍地可见，里面、初创公司和生意 IP 家具组合的扩张。咱们仍处于这种花式，但仍是有迹象标明，这种混战必须完了，相当是关于角落 AI 而言。

加快软件复杂性

围绕神经辘集架构、AI 模子和基础模子的立异激流是弗成幸免的。从 CNN 到 DNN，再到 RNN，终末（到目下为止）到 transformers，从架构到模子。从视觉、音频/语音、雷达和激光雷达到大型谈话模子，从基础模子到 ChatGPT、Llama 和 Gemini。独一不错笃定的是，不管你今天合计是首先进的，来岁皆必须升级。

赞助这些模子所需的运算符/请示集复杂性也呈爆炸式增长。一个轻便的卷积模子可能也曾赞助不到 10 个运算符，而现在 ONNX 方法赞助 186 个运算符，而且 NPU 允许对此中枢集进行扩张。如今的模子纠合了矩阵/张量、向量和标量运算以及数学运算（激活、softmax 等）。赞助此范围需要软件编译器将底层硬件衔接到方法（简化）辘集模子。此外，还需要一个请示集模拟器来考据和查验方针平台的性能。

NPU 提供商现在必须在其平台上普遍提供历程事先考据/优化的模子（CV、音频等）的 ModelZoo，以收缩靠近这种复杂性的买家对罗致/总共权老本的担忧。

加快硬件复杂性

现在，考研平台在架构上受到很大限度，今上帝要的问题在于你想使用谁的 GPU 或 TPU。但推理平台却并非如斯。来源，这些平台被视为考研平台的缩小版，主如若将浮点数诊疗为固定的、更严格量化的字长。这种不雅点现在仍是发生了深广变化。目下大无数硬件立异皆发生在推理界限，尤其是关于竞争性能和功耗靠近深广压力的角落应用。

在优化历程考研的辘集以进行角落部署时，修剪才气会将瞄准确性影响不大的参数归零。请记着，目下某些模子领独特十亿个参数，表面上将这些参数归零不错权贵普及性能（并镌汰功耗），因为不错跳过围绕此类情况的诡计。

如果硬件每次动手一个诡计，这种“寥落性”增强是灵验的，但当代硬件期骗脉动阵列加快器中的大范围并行性来普及速率。关连词，这种加快器无法跳过漫步在阵列中的诡计。有软件和硬件处理方法不错从头获取修剪带来的平正，但这些方法仍在发展中，不太可能很快处理。

卷积辘集对咱们好多东说念主来说皆是当代东说念主工智能的开端，它仍然是特征提真金不怕火的一个止境要紧的构成部分，举例在好多东说念主工智能模子中，以至在视觉诊疗器 (ViT) 中亦然如斯。这些辘集也不错在脉动阵列上动手，但后果不如 LLM 中常见的常限定阵乘法。寻找进一步加快卷积的方法是一个止境热点的谈论课题。

除了这些深广的加快挑战以外，还有诸如激活和softmax之类的矢量诡计，它们要么需要方法脉动阵列不赞助的数学诡计，要么不错在这么的阵列上动手但后果低下，因为大无数阵列在单行或单列操作中处于闲置情景。

处理这组挑战的常用方法是将张量引擎（脉动阵列）、矢量引擎（DSP）和标量引擎（CPU）组合在一齐，可能在多个集群中。脉动阵列引擎处理它最擅长的任何操作，将矢量操作交给 DSP，其余一切（包括自界说/数学操作）皆传递给 CPU。

成心料，但此处理决策至少需要 3 个诡计引擎。家具老本在芯单方面积和可能的专利费方面皆会高潮，功耗也会高潮，而且编程和赞助模子在照管、调试和更新这些引擎中的软件方面变得愈加复杂。您不错相识为什么软件确立东说念主员更但愿看到总共这些复杂性皆由一个通用的 NPU 引擎和一个编程模子来处理。

供应链/生态系统日益复杂

供应链中的中间制造商必须构建或至少诊疗模子以针对终局系统应用进行优化，研讨到相机的不同镜头选项。他们没无意辰或余步来相宜各式不同的平台。他们的业务现实将弗成幸免地限度他们准备赞助哪些 NPU。

稍远极少，但并不远方，软件生态系统渴慕围绕高容量角落商场发展。一个例子是赞助音频个性化的耳塞和助听器的软件/模子。这些升值软件公司也将倾向于他们准备赞助的少数平台。

倚势凌人的时局可能会比早期 CPU 平台激增时更快出现。咱们仍然需要一些选项之间的竞争，但不管如何，面前角落 NPU 的寒武纪大爆发必须很快完了。

https://semiwiki.com/artificial-intelligence/349906-get-ready-for-a-shakeout-in-edge-npus/

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