麒麟芯片990和9000e有什麼區别?自6月份麒麟810發布之後，華為的又一“秘密武器”——達芬奇架構NPU成為行業熱議焦點目前Nova5、榮耀9X系列已經率先搭載了麒麟810，且無一例外均位于AI-benchmark跑分榜單前列，充分展示出這款NPU在AI計算力上的确十分強勁，今天小編就來說說關于麒麟芯片990和9000e有什麼區别?下面更多詳細答案一起來看看吧!

麒麟芯片990和9000e有什麼區别

自6月份麒麟810發布之後，華為的又一“秘密武器”——達芬奇架構NPU成為行業熱議焦點。目前Nova5、榮耀9X系列已經率先搭載了麒麟810，且無一例外均位于AI-benchmark跑分榜單前列，充分展示出這款NPU在AI計算力上的确十分強勁。

從目前曝光的信息來看，，9月6日新一代旗艦級芯片依舊會在德國IFA上亮相，名為麒麟990，很多業内人士預測這款芯片将搭載達芬奇架構NPU，以确保麒麟990保持行業領先的AI計算能力，同時賦能更多更具實時性的AI體驗。

那麼達芬奇架構到底是什麼，為什麼會被稱為“秘密武器”，又将給麒麟990帶來哪些卓越能力？我們今天就來深度解析一下。

達芬奇架構，是華為自研的面向AI計算特征的全新計算架構，具備高算力、高能效、靈活可裁剪的特性，是實現萬物智能的重要基礎。具體來說，達芬奇架構采用3D Cube針對矩陣運算做加速，大幅提升單位功耗下的AI算力，每個AI Core可以在一個時鐘周期内實現4096個MAC操作，相比傳統的CPU和GPU實現數量級的提升。

3D Cube

同時，為了提升AI計算的完備性和不同場景的計算效率，達芬奇架構還集成了向量、标量、硬件加速器等多種計算單元。支持多種精度計算，支撐訓練和推理兩種場景的數據精度要求，實現AI的全場景需求覆蓋。

在如智能手機等實際端側AI應場景中，AI算力與功耗的協調是至關重要的，一般來講更高的AI算力意味着更大的功耗，因此智能手機的續航常常使AI算力受限。而有了達芬奇架構NPU，這一狀況将得到改善，如果麒麟990能夠搭載達芬奇架構NPU，麒麟芯片或将再次迎來震動行業的算力升級。

在2018年全聯接大會上，華為推出AI芯片昇騰310，這是達芬奇架構的首次亮相，昇騰310相當于AI芯片中的NPU。其中，DaVinci Core隻是NPU的一個部分，DaVinci Core内部還細分成很多單元，包括核心的3D Cube、Vector向量計算單元、Scalar标量計算單元等，它們各自負責不同的運算任務實現并行化計算模型，共同保障AI計算的高效處理。

3D Cube矩陣乘法單元：算力擔當

剛才已經提到，矩陣乘是AI計算的核心，這部分運算由3D Cube完成，Buffer L0A,L0B,L0C則用于存儲輸入矩陣和輸出矩陣數據，負責向Cube計算單元輸送數據和存放計算結果。

Vector向量計算單元：靈活的多面手

雖然Cube的算力很強大，但隻能完成矩陣乘運算，還有很多計算類型要依靠Vector向量計算單元來完成。Vector的指令相對來說非常豐富，可以覆蓋各種基本的計算類型和許多定制的計算類型.

Scalar标量計算單元：流程控制的管家

Scalar标量運算單元主要負責AI Core的标量運算，功能上可以看作一個小CPU，完成整個程序的循環控制，分支判斷，Cube/Vector等指令的地址和參數計算以及基本的算術運算等。

不同于以往的标量、矢量運算模式，華為達芬奇架構以高性能3D Cube計算引擎為基礎，針對矩陣運算進行加速，大幅提高單位面積下的AI算力，充分激發端側AI的運算潛能。以兩個N*N的矩陣A*B 乘法為例：如果是N個1D 的MAC，需要N^2（即N的2次方）的cycle數；如果是1個N^2的2D MAC陣列，需要N個Cycle；如果是1個N維3D的Cube，隻需要1個Cycle。

（圖中的計算單元的數量隻是示意。實際可靈活設計）

華為創新設計的達芬奇架構将大幅提升算力，16*16*16的3D Cube能夠顯著提升數據利用率，縮短運算周期，實現更快更強的AI運算。這是什麼意思呢？舉例來說，同樣是完成4096次運算，2D結構需要64行*64列才能計算，3D Cube隻需要16*16*16的結構就能算出。其中，64*64結構帶來的問題是：運算周期長、時延高、利用率低。

達芬奇架構的這一特性也完美體現在麒麟810上。作為首款采用達芬奇架構NPU的手機SoC芯片，麒麟810實現強勁的AI算力，在單位面積上實現最佳能效，FP16精度和INT8量化精度業界領先，搭載這款SoC芯片的華為Nova 5、Nova 5i Pro及榮耀9X手機已上市，為廣大消費者提供多種精彩的AI應用體驗。

一直以來，麒麟芯片的AI實力之所以受到人們的認可，除了強勁的AI計算力領先行業，結合華為手機實現的衆多應用場景也受到了高度贊揚。達芬奇架構作為華為自研架構，在應用适應性方面與華為的理念一脈相承，基于靈活可擴展的特性，達芬奇架構能夠滿足端側、邊緣側及雲端的應用場景，可用于小到幾十毫瓦，大到幾百瓦的訓練場景，橫跨全場景提供最優算力，麒麟990所使用到的隻是端側AI最基本的一部分。

并且，想要真正實現萬物互聯的AI生态，離不開廣大的AI開發者，那麼選擇開發統一架構就是一個非常關鍵的決策了。對于廣大開發者來說，基于達芬奇架構的統一性，在面對雲端、邊緣側、端側等全場景應用開發時，隻需要進行一次算子開發和調試，就可以應用于包括麒麟芯片在内的不同平台，大幅降低了遷移成本。

如今，我們體驗最多的AI應用大多來源于智能手機，但對于整個AI生态來說，智能手機隻是一個開端，未來更多的AI應用湧現、跨平台遷移才能真正實現無處不在的智慧生活。因此，如果麒麟990真的搭載了達芬奇架構NPU，不止是手機算力提升那麼簡單，同時還以AI之力加速萬物互聯的智慧時代的到來。

最後，據聞8月23日采用達芬奇架構的又一款“巨無霸”将正式商用發布，這就是最新款的AI芯片Ascend 910，同時與之配套的新一代AI開源計算框架MindSpore也将同時亮相，我們共同期待。

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