麒麟970和麒麟810 麒麟970cpu( 二 ) _其他专栏

ISP、DSP、Codec、协处理器
ISP 的全称是 Image Signal Processor（图像信号处理器），主要功能是处理相机传感器中收集到的数据。
麒麟 970 的 ISP 主要是一些「常规升级」，依然是双核设计，拥有更快的速度，更快地对焦，更优秀的降噪效果，并且对运动图像的捕捉做了优化。不过相比起单纯的 ISP 升级， NPU 对相机体验的提升可能会更大（下文会详说）。
在 DSP、配套 Codec 等方面，麒麟 970 也有所提升，其中配套的音频 Codec 可以支持 32bit/384k 的音频解码，过去几代华为高端机（Mate、P 系列）上表现乏善可陈的内放音质，有望在麒麟 970 这代产品上获得明显的提升，当然前提是 Mate 10 和 P11 系列还能保留 3.5 毫米耳机插孔。
另外，麒麟 970 依然搭载了 i7 协处理器（和牙膏厂的 i7 没啥关系），而 inSE（integrated secure element）和 TEE 安全引擎，在麒麟 970 上也都在。
在总线架构上，不出意外的话，麒麟 970 采用的应该是和 960 相同的 CCI-550 。
10 纳米制程，比骁龙 835 还多的 55 亿个晶体管
制程上，不出意外，麒麟 970 用上了台积电（TSMC）最新的 10 纳米工艺，这应该是继苹果 A10X、联发科 Helio X30 之后，第三款采用台积电 10 纳米制程的移动 SoC 。
通常来说，在芯片晶体管数量相同的情况下，更先进的制程可以降低芯片的核心面积，有助于降低成本，并且更加有效地控制发热和功耗。
在发布会上，余承东也表示，台积电的 10 纳米制程可以降低 20% 的能耗，将芯片核心面积缩小 40% 。
不过有趣的是，麒麟 970 的核心面积并没有因为制程的进步而缩小，反而比麒麟 960 还要略大，这是因为麒麟 970 集成了高达 55 亿个晶体管，比麒麟 960 多出了 15 亿。
55 亿个晶体管是什么概念呢？大家可以参考几个数字。
Intel 在 2014 年发布的拥有 18 个核心的至强 E5 CPU ，也才内置了 55.6 亿个晶体管。在更具对比价值的移动 SoC 中，以「对料」著称的苹果 A10 拥有 33 亿个晶体管，高通骁龙 835 拥有 31 亿个。
需要说明的是，虽然晶体管数量对性能有一定的影响，并且通常是越多越好，但在芯片工艺、架构不同的情况下，我们是无法简单地用晶体管数量来判断性能的，尤其是在内部部件众多的移动 SoC 中。
NPU：首款内置在手机 SoC 中的人工智能芯片
终于到了麒麟 970 最特别的部分——NPU 。
NPU 的全称是 Neural-network Processing Unit ，也就是神经网络处理单元。关于这颗 NPU 的功能，大家可以简单理解为专门高效地进行 AI 相关计算定制的处理器，就像 GPU 之于图形处理相关的计算， ISP 之于成像相关的计算。
传统的 CPU（包括 x86 和 ARM）和 GPU 也是可以用来做深度学习计算的，但由于它们本身并不是专门为深度学习定制的，效率并不高。而麒麟 970 的这颗 NPU 采用了来自寒武纪（Cambricon）的 IP ，专门为深度学习而定制， FP16 性能达到了 1.92 TFLOP ，差不多是麒麟 960 的 3 倍（0.6 TFLOP 左右）。
在发布会上，余承东展示了一张在进行 AI 运算时， NPU 和 CPU、GPU 的对比。
可以看到，性能上， NPU 是 CPU 的 25 倍， GPU 的 6.25 倍（25/4），能效比上， NPU 更是达到了 CPU 的 50 倍， GPU 的 6.25 倍（50/8）。
另外，在华为内部的测试中，麒麟 970 的 NPU 每分钟可以识别出 2005 张照片，而不使用 NPU 的话则每分钟只能识别 97 张（这个速度应该是用 CPU 进行计算的），优势同样巨大。
至于这颗 NPU 具体能实现哪些特别的功能，我们还需要等到 Mate 10、Mate 10 Pro 上来揭晓。在发布会上，余承东提到了一些 NPU 在拍照方面的应用。

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