AI圆舞曲里，重接骨头跳舞的展锐( 五 )_刚刚的苹果秋季发布会中

这两种算法带来的算力矛盾，就好像餐厅请厨师的时候，一位厨师只有拿手三道菜，但是口味极佳，另一位则什么都会做，任凭顾客点菜，但是却没有拿手菜，并且薪酬昂贵。这种时候，最好的解决办法是什么？

虎贲T710的方案是，两个厨师都来上班就好了。所谓异构双核NPU ，就是一个NPU专门做顾客经常点的拿手菜，也就是对人脸识别等已经比较成熟的图像类应用，采用8bit定点量化的方式对常用算子进行加速，大幅的减少计算代价；而面对不确定的AI任务需求，则让另一个NPU随时待命，采用INT4、FP16等量化方式来进行浮点计算加速。

在异构双核NPU的帮助下，虎贲T710的算力达到了4TOPS ，能效比 ≥ 2.5TOPS/W 。尤其在几大常用神经网络任务中表现出色，最终出现了AI算力超过高通旗舰的效果。

或许有朋友会问，这种效果这么好，为什么旗舰芯片没有采用？

这就牵扯出虎贲T710背后的产品逻辑：从市场定位上来说，旗舰芯片必须追求各种数值的极致化；而展锐的定位是非旗舰，没有数值的包袱。就像5星酒店或许可以请很多又有拿手菜又什么都会的厨师，但是特色餐厅还是要兼顾成本与效果，用创新搭配来花小钱办大事。而在AI算力超过旗舰芯片的最终结果上来看，异构NPU的创新点成果显著。在第三代NPU的创新跑道上，并没有对错，但相比苹果、华为和高通这些顶着炫目数字的玩家，展锐的异构双核就好像AI舞台上的舞者，用轻盈而优美的方式演绎出对AI需求的理解。