骁龙/A11/麒麟970都在整合神经网络，Imagination的GPU有啥AI实力？

高通骁龙处理器集成了神经处理引擎SDK，苹果A11仿生处理器加入了神经网络引擎，华为麒麟970整合了全新的NPU神经网络计算单元，而按照现在的行业形势，AI在移动平台上显然只是刚开始。

近日，全球顶级移动GPU厂商Imagination，就发布了全新的PowerVR Series 2NX神经网络加速器（NNA），可用于神经网络的高性能计算，而且核心面积超小、功耗超低。

PowerVR 2NX号称是目前最高效率的移动AI方案，基于从零设计、独立式的硬件IP全新架构，拥有业内最低的功耗、最高的能效比（单位毫瓦推理inference／mW）、最高的单位面积性能（单位面积推理inference／mm2）、最高的性价比。

它对内存带宽的需求也是业界最低的，最低4－bit位宽即可满足，只相当于对手的25－50％，同时相比于8－bit性能提升60％、功耗降低69％，相对精度只损失不到1％。

Imagination宣称，它的性能也是业界领先的，单个核心每时钟周期就能提供2048 MAC，并支持多核心扩展，是对手的2倍（但没说具体是哪个对手），同时与单纯的DSP解决方案相比，可提供8倍的性能密度提升。

PowerVR 2NX的特色在于可以同时支持CNN、RNN、LSTM三种神经网络类型，并且支持caff、caffe2、Google TensorFlow等通用机器学习体系架构，还支持可适用于移动端的TensorFlow Lite、caffe2go等机器学习体系架构。

因此，它可用于移动、监控、汽车、消费等众多领域，并以非常低的功耗实现神经网络的高性能运算。

Imagination也举了很多应用实例，包括AR／VR头戴设备中的特征检测与眼球追踪；汽车安全系统中的行人检测与驾驶员警觉性监控；智能监控系统中的脸部辨识与人群行为分析；网络诈欺检测、内容建议、预测性UX；虚拟助理应用中的语音识别与回应；无人机中的防撞与对象追踪等。

比如说照片识别，高端GPU对1000张照片进行搜索／排序大约需要60秒；消耗1％的电量，可以对2400张照片排序，或者分析1分钟20秒长的视频。

而如果采用PowerVR 2NX，前者只需2秒，后者可处理428000张照片或237分钟视频。