2019年10月，移動處理器龍頭ARM大動作宣布加入競爭激烈的移動AI芯片戰局，除了發布了全新神經網絡處理器Ethos NPU產品，專門鎖定移動AI、ML推論的運算需求，還一口氣推出兩款不同性能的全新NPU產品N57與N37，分別對應中端到低端市場，加上先前推出的N77處理器，ARM的NPU系列已能夠涵蓋高、中、低端不同產品。

這3款Ethos NPU都支持主流神經網絡架構，包括CNN與RNN等，可用于圖片分類、語音識別與NLU的應用，也能支持8進制與16進制整數數據類型。其中性能最高的Ethos-N77處理器（先前稱為ARM ML處理器），可以提供每秒4萬億次的運算（TOPS），在2018年推出該產品后，至今已有多達2.5億個ARM設備使用（含手機）。

另外，兩款中低端NPU，提供的AI算力也不差，主流或中端市場定位的N57處理器，最大運算力可達2TOPS，即使是配置最低的NPU處理器N37，也有達到1TOPS的算力。這兩款NPU均可提供基本的ML或AI推論執行能力，更是未來中、低端手幾率先可以采用的首款AI處理器產品。該年10月推出后，按以往經驗來看，最快2020年上半，就能夠在一些新款中端、入門手機里，看到使用這兩款AI芯片的算力，提供的AI服務或新功能。除了手機設備以外，智能攝影機、家庭網關、DTV數字電視也都能支持。

   除了中、低端市場，在提供更高性能的AI加速運算產品方面，也有新進展。例如，手機大廠三星最新款旗艦5G手機芯片，就采用內置雙核NPU的Exynos 990處理器，還搭配一個改良設計的DSP芯片，每秒最高可執行10萬億次運算，等同于是一臺迷你AI計算機，對比Nvidia推出機器人專用的GPU硬件組件Jetson Xavier NX，性能為14 TOPS，但Exynos 990處理器的功耗更低，而且能裝在更小尺寸的手機里，通過這樣一個內置更高運算力的AI處理器，能夠更即時在手機上執行AI、ML模型推論，不需要將數據回傳云計算就能迅速完成臉部識別、場景偵測等各種AI應用。

就在三星發布5G手機芯片后的隔一個月，臺灣手機芯片大廠聯發科，也在2019年11月同樣推出集成了更先進AI功能的5G手機芯片，運算性能達到4.5 TOPS，幾乎不輸給蘋果新款iPhone 11的A13 Bionic處理器，能夠處理比以前更多且更復雜的AI應用，例如照相優化、圖像分類、AI臉部識別等等。

從技術架構來看，在這款天璣1000處理器上，還采用2個大核、3個小核，搭配1個微小核的三層式運算架構，來打造新一代APU加速器（AI Processing Unit），能夠針對手機上不同AI應用的執行，交由適合的運算核心層來負責，讓這三個性能不同的核心層能夠互補，來有效控制高性能下的功耗。

舉例來說，如果有較高AI加速運算需求時，就可以交由APU最上層的二個大核心處理，對于需要長時間、全景處理的AI運算，則可改用中間層這3個小核心執行，雖然運算力沒大核高，但可以較長時間執行，避免過度耗電。甚至該芯片還設計了一個人臉偵測專用的微核心，能夠通過硬件加速的形式，來達到更高偵測準度，并改善耗電。該處理器2020年同樣將搭載于5G新手機。

很早就在手機內置AI芯片的Google，更在推出新款Pixel 4手機時，結合自家邊緣運算設備專用的ML加速器架構Edge TPU，打造新一代AI處理器芯片Pixel Neural Core，并搭配各種主要ML優化工具與軟件，使得手機在執行這些AI或ML推論模型時，可以提供更高的準度，而且處理更即時、更省電，借由這顆AI芯片，來提升處理性能用于手機上的臉部解鎖、智能語音助理Google Assistant，以及智能相機等任務。

因為是專門為了AI加速運算而設計，針對一些特定的復雜數學任務加以優化，所以，跟現在通用CPU相比，可以更好地提升手機AI算力與降低功耗。

隨著AI專用芯片在手機上的重要性，與日俱增，甚至更進一步變成未來每一只手機都要有的標準配備，就像是現在CPU和GPU一樣，這也意味著，未來更多移動應用，都能通過手機內置AI芯片的算力，來執行各種AI應用。

以前，因為手機硬件算力不夠強，即使是想要在手機上執行AI應用，企業或移動App開發商得先通過云計算執行這些AI推論模型，接下來，才將計算完的結果回傳到手機上，再回復給用戶，如Google語音助理就是采用這個方式，現在，有了這些配備AI芯片的手機出現，以后，直接在手機上面就能執行如臉部識別、語音識別、NLP等推論模型，讓這些AI應用也能脫機作業，借此改善網絡限制造成的服務延遲。在更高算力的AI芯片推出之后，更將加速AI應用在手機設備的普及。

當移動App走向AI化，企業IT更得要重新思考對策，來因應使用環境的改變，才能與其他對手競爭。

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