手機AI愈發重要，可為何廠商不再宣傳NPU算力

衆所周知，對於如今的智能手機行業來説，「AI」已經成爲了各大廠商最常掛在嘴邊的宣傳點。

一方面，各頭部手機品牌目前都會自稱有「自研AI大模型」，並通過各種各樣的「性能優化方案」，在手機上實現了或主打影像、或用於日常生活、或是輔助遊戲體驗的「AI功能」。

另一方面，縱觀上游的芯片廠商，他們在宣發新款SoC時，如今也普遍會有關於NPU架構改進、能效提升，以及聯合各種AI大模型做端側性能優化的演示環節。

但如果大家還記得前些年的智能手機宣發就會意識到一件事，在「手機AI」還未普及的年代，彼時相關廠商都會在宣發他們的早期「NPU」時，明確給出性能（算力）指標。這樣一來，儘管那個時候NPU「能做的事情」非常有限，但消費者起碼一眼就能看出不同品牌以及不同代次SoC之間，在NPU性能上的差異與進步幅度。

相比之下，如今的手機SoC性能要強得多，NPU也更先進、可以支持更多的「端側AI」功能了，但各大廠商在宣發時卻普遍只會做具體的「功能演示」。所有廠商、其中包括手機廠商和上游芯片廠商，似乎都普遍對於「NPU算力數字」這個看起來更直觀，更能讓普通消費者也可以直接對比優劣的參數閉口不談了。

那麼這又是為什麼呢？

是NPU算力「出問題」了嗎？這樣説其實不完全錯

基於朴素的常識，大家都知道許多時候當某個數據突然中斷公佈時，往往就意味着它可能變得不太好看了。

這一點，對於手機里的NPU來説似乎也是成立的。比如以高通為例，2019年的驍龍855是首款公開宣傳NPU算力的產品，當時它的算力是7TOPs。之后換代的驍龍865、驍龍888、驍龍8 Gen1官方都有公佈這一數據，分別是15TOPs、26TOPs、52TOPs。

但是在驍龍8 Gen1之后，高通方面便不再公佈NPU的「算力數字」。通過公開技術資料我們得知，2024年發佈的驍龍8至尊版，NPU算力是80TOPs，到了今年剛剛換代的第五代驍龍8至尊版，這個數字則是100TOPs。

發現了什麼問題嗎？儘管高通這兩代旗艦SoC的NPU性能，在行業中依然是「遙遙領先」，但這就意味着從驍龍8 Gen2到驍龍8 Gen3的這兩代，NPU的「算力數字」進步速度確實可能是慢了下來。

從這份統計數據中就可以看出，高通的NPU性能領先幅度很大

當然，這只是高通一家的情況。從我們三易生活掌握的數據來看，其他幾家主流手機芯片廠商在「NPU算力數字」這個方面，可能要比高通更難堪。所以當高通都「領頭」、不再公開宣傳NPU的算力時，其他的「友商」自然也就更有理由「從善如流」了。

為什麼NPU性能進步變慢了？不止關乎芯片設計

從相關數據中不難發現，最早幾代手機SoC里的NPU，很明顯呈現出幾乎每次換代都「算力翻倍」的態勢。到了最近兩年，NPU的「算力」進步速度，顯然就沒那麼快了。

關於這種現象，一個很容易想到的理由，是早期的NPU本身在設計上留了更多「余量」，所以可以做到每次換代算力翻倍。但這種「代代翻倍」的設計，隨着后期半導體制程成本的上漲、再加上廠商需要將更多的功耗分配給新架構的CPU和GPU，所以自然就沒法那麼「任性」地維繫下去了。

但如果大家有關注過彼時手機廠商的市場宣傳就會發現，在他們停止宣傳NPU的「算力數字」后，實際上幾乎依然會在每次芯片換代時宣稱，新的NPU比前代「性能翻倍」。

很顯然，現在大家已經知道，如今的NPU單從「硬件算力」來看，遠遠還做不到每次更新都翻倍的地步。那麼這個「性能翻倍」是從何説起的呢？簡單來説，這其實是因為過去的「手機AI」和現在的「手機AI」，在技術內涵、或者説所處理的任務類型上，已經發生了很大的變化，所以對NPU的設計需求也截然不同了。

舉例來説，早期的「手機AI」幾乎都集中在「計算視覺」領域，比如用攝像頭來進行面部識別、拍照時的自動場景優化，甚至包括播放視頻時自動畫面增強等。這些技術就需要NPU有很強的圖像信號吞吐量，所以最早的NPU幾乎完全將重心放在了純粹的「峰值算力」上，要的就是在最短的時間里「算完」。由於其余的時候NPU很少會參與手機的日常工作，所以能效比差點也無所謂。

但現在的情況已經發生了極大的變化。由於如今手機的「AI功能」不再侷限於計算視覺，而是更多地集中在「內容生成」方面，比如AI生文、AI生畫、甚至包括拍照時用AI去「生成」缺失的細節。再加上AI功能越來越多、系統日常調用NPU的場合愈發頻繁，這就使得現在的NPU一方面在底層架構上需要針對生成式AI任務做出修改，另一方面它們也必須比過去更注重長時間運行時的能效比。

打個比方來説，最近一些機型已經開始用NPU來協助GPU，進行遊戲中的「超幀超分」處理。很顯然，如果這時候NPU還採用以前那種「爆發式」的性能設計思路，肯定是沒法滿足需求的。

手機的NPU還會繼續進步嗎？會，但思路已然不同

當然，在針對新的AI應用需求調整了底層設計后，如今可以看到不管是哪家芯片廠商，他們的NPU「硬件性能」實際上在最近這兩年，還是重新回到了增長的軌道上。只不過由於各種各樣的限制，如今的手機NPU顯然沒法像以前那樣，做到每一代硬件算力都直接「翻番」了。

難道説以后就完全沒法「指望」手機里的NPU，再有大幅度的性能提升嗎？

從現有的信息來看，倒也不至於，但肯定不會像以前那樣，純粹靠「堆規模」和提升頻率來解決問題了。比如，部分手機廠商會通過將他們的私有算法「固化」進NPU，相當於用算法來直接定製硬件，來提升NPU在執行特定任務時的計算效率。

對於更多的品牌來説，與大模型進行技術合作，深度調校AI功能在NPU上的兼容性和執行速度，也是當下提升NPU性能的主要方式。比如就在最近這幾天，三星就與Nota AI達成合作，要通過軟件優化的方式讓Exynos 2500的NPU（算力59TOPs）在實際AI執行速度上，「追平」第五代驍龍8至尊版上的那顆100TOPs算力NPU。

雖然我們對於這樣的「優化」究竟能否實現有點懷疑，但它至少表明，對於如今手機SoC里的NPU設計來説，軟件優化所能實現的效果，甚至可能會比單純的硬件設計更為重要。

本文來自微信公眾號「三易生活」（ID：IT-3eLife），作者：三易菌，36氪經授權發佈。