AI性能：站得高才能看的更远
苹果A11、骁龙835、麒麟970三款处理器各有所长，且性能强劲，但在前瞻高度上，华为Mate10搭载的自研麒麟970走在了最前端——首次在硬件底层集成神经元网络单元NPU（Neural-network ProcessingUnit），并且和CPU、GPU、DSP组成了创新的HiAI人工智能架构，AI性能密度远高于CPU和GPU。
简单来说，NPU可以理解为专门为AI相关计算定制的高效能处理器，如GPU专门针对图形计算，ISP专门针对成像计算一样。
相较于四个Cortex-A73核心，在处理同样的AI应用任务时，新的异构计算架构拥有大约25倍性能和50倍能效优势，这意味着麒麟970芯片可以用更少的能耗更快地完成AI计算任务。
以图像识别速度为例（相同网络模型下每分钟识别图像的数量），麒麟970可达到约2005张/分钟，而iPhone 8Plus（搭载A11处理器）只有889张/分钟，iPhone 7 Plus（搭载A10处理器）为487张/分钟，GalaxyS8（搭载骁龙835）为95张/分钟。
这也就意味着，在一些特定AI场景下，内置NPU的麒麟970，要比单纯的CPU，或者CPU+GPU快得多，也更加省电。很多AI应用场景，比如实时演算、低功耗AR，可以不依赖于云端的本地人工智能应用，省去了与云端通讯的过程，直接在手机端就能完成，更加快捷。
苹果的A11芯片同样内置了神经网络引擎，但苹果在应用方面并未做过多阐释，目前主要应用于iPhone X的Face ID人脸识别的学习。
至于三星Note 8搭载的骁龙835，并未内置人工智能硬件单元，在人工智能应用上有所落后。
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