达芬奇架构和arm架构有什么区别?

ARM架构属于手机CPU的核心架构,而华为AI芯片虽说也采用了ARM架构的一部分,但是作为AI加速器的达芬奇架构上与ARM架构并没有太大关系,属于华为自研的架构,达芬奇架构所做的就是AI加速器的作用,和传统的ARM核心进行协调工作以加速AI计算效能,其实达芬奇架构本身也没有采用非常黑科技的技术,主要是简单的把计算用的乘加器(MAC)按照不同的计算组织成不同的方式,并搭配标准的数据缓存。

所以严格上来说达芬奇架构是采用部分arm架构,同时以外围AI加速器来进行张量运算加速,而这类架构倒是更像GPU架构,都是为了优化AI智能计算,加入了对于张量核心的优化支持,但是由于GPU并非专门为AI计算设计的,所以在神经网络推理等主流应用上,传统GPU架构并不如达芬奇架构的效率高,华为之所以坚持自研架构也是为了更好的支持华为的软硬件生态系统,之前的“寒武纪”尽管也不错,但是毕竟也是受制于人。

arm架构多年来遍布手机芯片行业,尽管现在业界不少AI芯片架构也是和ARM架构结合的,但是未来的AI芯片架构肯定会逐渐走向专业化的道路,并且有希望和arm架构芯片做到接近的地位,华为作为国内最具芯片研发实力的公司,自研AI芯片架构是必须的,尽管现在看来达芬奇架构并没有太多黑科技含量在里面,但是因为不对外销售,达芬奇架构未来有望成为华为产品差异化竞争的关键手段。

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华为发布了nova5机型,搭配了华为最新的麒麟810处理器,并且首次使用自家达芬奇架构。

有人对于达芬奇架构架构并不是很理解,特别是与ARM架构之间的关系!

这里依次来聊聊ARM架构,ARM架构的优势以及达芬奇架构与ARM架构之间的关系。


什么是ARM架构,为何移动终端均选择该架构

ARM架构由ARM公司研发并进行商用,ARM公司是一家芯片技术提供商,当前已经被软银收购。当前主流的芯片架构有移动端的ARM架构,桌面端的X86架构等。

那么,ARM架构的优势是什么为,为何不选择英特尔的X86架构呢?

  • ARM架构的优势在于性能强、功耗低、成本同样较低;

  • 对于移动终端设备来说,更加偏向于节能、能效等方面,否则待机问题不好处理。

ARM架构广泛应用于手机、平板,甚至延伸至便携式笔记本、服务器等。


什么是达芬奇架构,与ARM架构之间的关系是什么

好吧,认识了ARM架构之后,来看看究竟华为自研的达芬奇架构是什么呢?

  • 达芬奇架构依然是基于ARM架构,在ARM架构基础之上研发的NPU;

  • NPU指的是神经元网络,相当于华为建立了一个独立的AI硬件处理单元。

华为AI算法牛不牛,从最近热议的华为P30 Pro拍摄月亮就能够看出。其实,华为最早从麒麟970、麒麟980处理器就已经使用该技术,当时由中科寒武纪研发。此款麒麟810处理器,则是华为独立研发的达芬奇架构。


华为与ARM架构今后的发展

美国持续的对华为进行打压,ARM已经宣布同华为之间中断合作。

华为当前已经购买了ARMv8永久的使用权,在ARMv9没有出来之前,对于华为影响较小。

华为未来将会具有两种选择方式:

  • 一种是在ARMv8架构基础上进行研发,对该架构独立完成升级工作;

  • 一种是完全丢弃ARM架构,研发出一种新的芯片架构。

基于目前国内芯片实际情况,华为采用第一种方式的可能性较大。


关于华为自研的达芬奇架构以及今后华为芯片架构发展路线的问题,您怎么看?

欢迎大家留言讨论,喜欢的点点关注。


提起芯片架构,有大名鼎鼎的ARM、英特尔,还有真正自研的苹果,魔改之王的高通,后起之秀的华为。

那么究竟谁更技高一筹?华为达芬奇架构又有哪些厉害之处?和ARM架构有哪些区别呢?

什么是架构?架构到底有多重要?

提起芯片大家都能说上几句,但是一旦具体到芯片架构、指令集这类的东西,很多人都哑口无言了,那么究竟什么是架构呢?

有人说架构就是指令集,其实二者还是有些区别的。

架构就是芯片厂商制定的一个规范,目的就是为了区分不同类型芯片的标示。例如:intel系列、AMD系列、ARM系列等等。

指令集就是指示和命令的集合,一系列的指令就形成一个程序。只有指令集和芯片完美配合,才能发挥出强大的性能。从现阶段的主流体系结构讲,指令集可分为复杂指令集和精简指令集两部分。

我们可以用蒸米饭来形象的解释。

我们要蒸米饭肯定是要按照顺序来的,整体来说包括以下几个:买米、淘米、放水、开火、蒸好后再关火、盛饭、摆桌。

以上这些步骤又可以细分,例如买米,要去超市挑选,然后付款、拿小票、拿米回家。淘米的话,要淘几次?每次淘米放多少水?等等,又会构成一道道的程序。

无论最终有多少个步骤、米淘的干净与否、大米选购的好与坏,最终是可以蒸出一锅米饭的。

这些步骤和每一个细分的步骤,合起来就是指令集。每一个小步骤汇集起来,一步步的完成就会得到想要的结果。

当然,这只是蒸米饭的大体步骤,根据实际情况不同,个人喜好不同,可以微调顺序,例如:可以网购大米,电饭煲可以不关火就盛米饭(保温状态)。可以说,顺序不同,“蒸米饭指令集”就不同。

这也就是为什么今天要讲架构的原因了,架构就是为了实现指令集所需要的硬件基础。说白了,指令集就是顺序、规划,架构就是实现这些顺序、规划的电路。

架构重要吗?非常重要!

试想一下我们的房子,房屋的梁、柱、墙等承重结构重要吗?房屋的设计安全吗?环保吗?节能吗?实用性如何?耐久性如何?经济性如何?所有的这些都是建立在“房屋基础架构”之上的。

那么一款芯片性能如何?能耗如何?功能是否强大,等等同样也是建立在架构之上的。

一款芯片由几个核心,多少个SIMD处理器,几个ALU,几个FPU,它们是怎样连接的,功能如何实现的,都是依靠架构实现的。

经典的ARM架构

2020年9月14号,美国芯片巨头英伟达宣布以400亿美金的价格收购全球最大的半导体IP提供商ARM公司,这一消息震惊了全球,因为ARM一旦被收购,全球半导体行业将彻底被美国掌控。

ARM是全球领先的半导体知识产权 (IP) 提供商,成立于1990年,总部位于英国剑桥。

ARM并不生产和销售实际的半导体芯片,而是向合作伙伴授予 IP 许可证,但没有任何人小看ARM的这一授权,因为,目前全球 95% 以上的手机以及超过四分之一的电子设备都在使用 ARM 技术

英伟达的收购方案出来后,需要全球多个国家(美国、英国、欧盟、中国)批准,以确保收购不会造成垄断。全球第一GPU大厂收购全球第一IP授权公司,可想而知它动了多少人的奶酪,最终在多方的压力下,英伟达放弃收购ARM。

ARM架构究竟有什么神奇之处,可以让全球95%的手机使用,收购ARM更需要中、美、英、欧等多国审批?

我们知道芯片有两种架构,即:CISC(复杂指令集)和RISC(精简指令集)

这两种架构都试图在功耗、运行、编译、算法等方面做出平衡,以达到高效节能的目的,但是由于设计理念和方法的不同,最终形成了很大的差异。

英特尔x86架构采用CISC(复杂指令集),ARM采用RISC(精简指令集)。

在PC盛行的时代,英特尔凭借CISC架构击败了ARM公司,成为当之无愧的PC芯片霸主。但是ARM公司并没有因此而颓废,反而在移动设备中大放异彩,手机、相机、音响、电动机、硬盘、电信基站等都能发现ARM的身影。

英特尔的CISC架构以性能为目的,逐步增加了指令集的复杂度,代价就是功耗越来越大,设计难度也越拉越大,无法适应移动设备。

ARM的RISC架构则不同,采用了简单的架构,让整个芯片拥有了更小的体积、更少的指令,因此其功耗也就更低,但同时还保留了必要的高性能。此外,ARM的架构更容易高密度整合,例如我们现在使用的手机芯片就是将CPU、GPU、NPU、基带整合在了一起。

ARM的除了拥有近乎完美的架构设计外,其并不参与芯片的整体设计、制造、封装等环节,也因此它很少有竞争对手。于是三星、高通、联发科、华为、德州仪器等芯片大厂纷纷与其合作,最终将ARM推上了神坛。

ARM架构整体的优点主要在以下几点:

  • 低功耗,电池耗电量少,这一点是毫无疑问的;
  • 稳定性高,功耗越高的电子元器件要求也就越高,同等品质的元件低功耗的使用时间越长,系统也更稳定;
  • 发热更低,低功耗产生的热量自然更加少,在相同的散热条件下,自然是发热更低了;
  • 软件开发成本低,ARM的精简指令集可以有效降低软件开发成本,用C或JAVA编写的软件只需在ARM平台的操作系统中编译一下就可以移植过去;
  • 硬件开发成本低,ARM实际上在CPU芯片中已经整合了几乎所有功能,几乎所有线路按原理图直接拉出就可以了,需要扩展的部分一般不多,所以其开发成本会比较低;
  • ARM实际上在CPU芯片中已经整合了几乎所有功能,几乎所有线路按原理图直接拉出就可以了,需要扩展的部分一般不多,所以其开发成本会比较低

整体来看,ARM的产品在功耗和硬件上具有很大的优势,性能也足够使用,并且非常适合应用在移动设备上,这也是ARM能够风靡全球的重要原因。

华为的达芬奇架构

最开始华为的手机芯片采用的是中科寒武纪的NPU,但华为似乎对寒武纪的NPU并不是太感冒,从华为发布会就可以感受到,华为多次提到HiAI的功效,却刻意弱化“寒武纪”,甚至在发布会上直接说是华为NPU,就连PPT也是kirin NPU。我想寒武纪也不会满意华为的做法吧!

之后,寒武纪在NPU的设计理念、架构等方面与华为不合,而华为又是一家以狼性著称的企业,忧患意识非常的强,不可能把自己的命脉交给别人,于是很快就开始自研NPU了,(或许更早)。

2019年6月,华为发布麒麟810,这款处理器不再使用寒武纪的NPU,首次采用了华为自研的达芬奇架构NPU,实现了世界级领先的AI算力,同时也将搭载麒麟810的华为手机带进了TOP3。那么,华为自研的达芬奇架构究竟如何呢?

随着AI时代的来临,各大巨头纷纷布局,华为也不例外。根据华为的预测,2025年,全球将有400亿台智能终端,智能助理的普及率将达到90%,企业数据的使用率将达到86%。为了享受这一盛宴,华为集中精力开发了达芬奇架构。

用徐直军的话说:“构建新架构来支持人工智能芯片,是因为这是基于华为对人工智能的理解,基于端管云对对人工智能的需求自然产生的。”

达芬奇架构主要是把计算乘加器(MAC)按照不同类型的计算,组织成不同的计算方式,并搭配对应的数据缓存。

严格意义的来讲,华为达芬奇更像是GPU架构,而非CPU架构,因为它采用了部分ARM架构,同时以外围张量运算加速,这种方式都是优化AI智能计算。

但GPU并非专门为AI计算设计的,因此在神经网络推理上达芬奇架构更具优势。

达芬奇架构的优势:

  • 专门针对AI计算开发的,具有高算力、高能效、灵活可裁剪的特性;
  • 采用3D Cube针对矩阵运算做加速,大幅提升单位功耗下的AI算力;
  • 单个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作,比传统的CPU和GPU实现数量级的提升;

华为达芬奇架构可以说是华为的一个小型的“黑科技”,还是不能够和ARM架构相提并论的。

达芬奇架构和ARM架构有什么区别?

首先明确一点,华为的达芬奇架构与ARM架构有着本质的区别。

华为麒麟芯片的核心采用了ARM 76架构,一切CPU、GPU、NPU都要在这个架构的基础上进行“魔改”,包括达芬奇架构。

达芬奇架构只是NPU架构,而ARM架构包含了CPU、GPU、NPU等等。一款芯片最重要的是CPU、其次是GPU、最后是NPU。你研发出了NPU架构,但是距离GPU、CPU还有很远。

号称“魔改”第一人的就是美国高通,高通处理器的架构是自主研发的Kryo架构,但是这也是根据ARM76魔改的,那华为的达芬奇呢?也一样是建立在ARM架构基础上的。如果没有ARM,也就没有高通骁龙,同样没有华为达芬奇。

正因如此,华为如果不想一直受制于人,就要开发属于自己的架构,并且把它做大做强。

华为研发达芬奇架构,尽管现在来看没有太多的黑科技,但是在未来一定会越来越好,越来越强大,甚至有可能和ARM架构平起平坐。

华为的架构需要分两步走才能实现与ARM平起平坐。

第一步:在ARM v8架构基础上进行研发,对该架构独立完成升级工作。

ARM遍布手机、移动设备,很多AI芯片架构也是ARM结合的,在这种情况下,直接单独开发一个架构,即便性能不错,也不会有哪个大厂会使用的,因为生态问题。

其次,公版制造进度更快,更能搭载在新款手机上,更快地抢占手机市场。

最后,使用公版可以减少核心搭配、总线设计等电路布局,也不用担心“误操作”影响整个处理器,甚至影响整批手机。

第二步:完全丢弃ARM架构,研发出自己的芯片架构。

华为为什么一定要自研芯片架构呢?因为随着美国对华为持续的打压,ARM已经宣布同华为中断合作,预计下一代ARM架构v9将和华为无缘。

尽管现在华为已经购买了ARM v8永久地使用权,影响较小。但当大家都使用了v9架构时,你再拿着v8继续玩,恐怕消费者都不愿买账了。

此外,看看研发能力强大的苹果,自主研发的A系列芯片,真的是所向无敌,4+64G可以吊打安卓8+128G,那么同样实力非凡的华为呢?会不会也能做到呢?

问答总结

华为自研的达芬奇架构和ARM架构的区别主要在以下几点:

  • 华为达芬奇架构是NPU架构,ARM架构是CPU、GPU架构;
  • 达芬奇架构是建立在ARM架构基础上的,没有ARM,达芬奇就如同大树失去了土壤;
  • (达芬奇)NPU架构研发简单,而(ARM)CPU架构难度很大;
  • ARM架构广泛应用在各大品牌智能手机、移动设备上,达芬奇架构只应用在华为自己的手机上,生态系统不是一个级别的。

我是科技铭程,以上是我的回答,希望可以帮到您,如有不妥之处,敬请批评指正!

感谢您的阅读!

达芬奇架构打破了ARM架构的钳制?

麒麟810一发布,让众多的消费者为之一震,因为它采用了达芬奇架构。在ARM切断了和华为的合作后,华为海思自研架构成了必然之路,那么达芬奇架构是类似于ARM架构的华为自研的破局架构吗?

实际上,达芬奇架构是AI架构,它取代了寒武纪的NPU,使用的是自研的达芬奇架构NPU。

但是,它同样是里程碑的,因为它的特性明显:使用了达芬奇魔方,张量化立体运算单元 ;采用了澎湃算力,单位晶元面积,能效出众; 支持的算子多,数量多达240+ ,通用性好;采用了FP16 精度,INT8量化精度业界领先。

实际上,达芬奇架构使用了高性能3D Cube计算引擎为基础,针对矩阵运算进行加速,大幅提高单位面积下的AI算力。所以,它比骁龙855的AI性能更强。但是,你要知道一件事:它不是CPU架构,和ARM架构不是一回事!

ARM架构,更主要的是ARM指令集系统,一种精简指令集(RISC)架构,它能够在高的时钟频率下,减少不常用的指令集的使用提升处理器的运行效率。

相比达芬奇架构,这个整合传统DSP与Google TPU张量计算的多元模式架构,所带来的性能,主要还是在于AI方面。实际上,达芬奇架构的使用,说明了海思自研架构的决心,现在除了CPU使用ARM架构之外,GPU也进行了定制,这可能就是华为的未雨绸缪,虽然获得了ARMV8永久授权,不能解决CPU架构问题,终归会被牵制。

很高兴能够看到和回答这个问题!

达芬奇结构采用高性能的3D Cube加速矩阵,大大提高了单位面积的计算效率。比英雄龙855好太多了。但你要知道一点:这不是处理器的架构,而是手的结构-不是一个人的结构!

华为自研Da Vinci架构NPU

创新架构达芬奇魔方张量化立体运算单元,澎湃算力单位晶元面积最佳能效,FP16精度INT8量化精度业界领先。

达芬奇架构还是以手臂结构为基础。它是一个基于手架构的硬件处理模块。它不是手处理器的替代品,而是在手处理器的基础上增加了一个通用处理器加速器。”华为海思麒麟操作810芯片是以NPU达芬奇为模型的,即这个加速器当然是核心系统PNPU中的bifens,其中MAC由各种计算设施组成,结合MAC组支持的标准数据缓存和Al操作,由一个三维立体模块组织。

ARM架构,特别是ARM指令集结构,是一种简化的指令集架构(RISC),可以减少经常使用的指令集的使用,从而提高处理器的效率。

“达芬奇”架构NPU技术是基于ARMv8结构的改进和优化,armv8早已具备继续使用的条件。无论哪种方式,这种架构都采用了全新的神经结构技术。你可能会认为,芯片神经元是算法“ai”大脑.人工智能算法负责很多操作,比如摄影,还有移动广告等,据说有一个强大的人工智能算法,它根据算法自动优化图像的各个方面,它的曝光或色差。

ARM架构是我国手机采购的主要微处理器结构,不断采用ARMv8系统。即使中国终止与ARM的合作,也不会影响ARMv8结构的使用。

鉴于计算密度高,当电路全速运行时,电路的完整性至关重要,而 picos 电流控制技术有效地满足了这一极其重要的要求。同时,达芬奇还集成了超高矢量处理器和标量处理器的元素。这样的多层结构不仅可以支持Matrix之外的计算,还可以适应未来神经网络中计算类型可能的变化。

在中国,NPU系统是基于ARM芯片的神经网络,我们常说人工智能算法是框架的功能。

与达芬奇架构相比,这种多模块架构将传统的DSP模型和谷歌TPU 张量计算相结合,主要应用于人工智能领域。此外,尽管ARP继续授权,但GPU现在正在适应可能代表先发制人的新条件。

尽管采用了am为核心,但达芙妮仍然是一个独立的国家研发架构,华为已经获得了ARMv8架构的永久许可,无论arm是否同意华为使用,华为都将继续在armv8架构上进行研发,将逐步形成一个独立的体系,支持自己的Ascend大规模结晶,甚至授权企业。达芙妮结构-NPU和ARM是两种不同的结构。

但它们是不同的,ARM就是在此基础上建立的基础设施。华为目前拥有ARMv8的永久使用权,所以结束ARM与中国的合作不会影响依托人工智能战略和Arm架构,华为开发了独特的达芙妮结构,不仅满足未来需求,也符合现有标准。符合现行标准的研发战略将推动形成由多个核心lP、芯片、加速器、服务器和集群组成的统一结构,并与硬件和便携式连接。

目前华为正面临前所未有的科技打压,华为自研达芬奇架构正是其突破美国封锁的关键之举,在此也祝福华为能够挺过困难时期为我们奉上更加精彩的产品!

以上便是我的一些见解和回答,可能不能如您所愿,但我真心希望能够对您有所帮助!不清楚的地方您还可以关注我的头条号“每日精彩科技”我将竭尽所知帮助您!

码字不易,感觉写的还行的话,还请点个赞哦!

事实上,这两者不是同一个东西,ARM架构更多应该是与X86架构进行比较,两者都是CPU架构,分别基于精简指令集(RISC)和复杂指令集(CISC),简单来说就是ARM注重功耗比,适合散热能力有限的移动设备使用,而X86架构更注重性能和速度。

达芬奇架构是华为自研的NPU架构,在功能上与之前采用的寒武纪的NPU是一样的。所谓NPU即神经网络处理器,采用“数据驱动并行计算”的架构,特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。可以简单的将NPU处理器理解为只处理单一领域,而CPU则处理所有领域,NPU一般也可称为是协处理器。

因此,该NPU本质上依旧是遵循RISC指令集的,可以理解为采用传统的ARM处理器+AI加速器,其AI加速器就是达芬奇核心。

达芬奇架构直接地把计算用的乘加器(MAC)按照不同的计算组织成不同的方式,并搭配标准的数据缓存。当要做人工智能相关的计算时,可以使用按cube(“三维立方”) 模式组织的MAC群,从而支持相关计算。当需要其他常规计算时,则可以使用矢量或标量计算MAC。对于不同规模的芯片,可以通过放置不同数量的达芬奇核心来满足需求,因此同一个达芬奇核心的设计可以灵活地满足华为战略横向上不同应用的需求。

华为自研的达芬奇架构更多的比较对象应该是其他的人工智能芯片架构,例如Nvidia的GPU和Google的TPU,而不是与CPU架构做比较。

简单来说,无论是GPU还是TPU以及NPU目前更多都是协处理器,承担部分领域的边缘计算,这与ARM或者是X86有着本质的区别。

目前,在人工AI芯片领域来说,Nvidia的GPU架构主要源自传统GPU多核并行架构,其GPU主要还是处理图像,并非天生为人工智能而生,因此在卷积神经网络推理等主流应用上,效率并不高;谷歌的TPU上使用systolic array架构,该架构采用脉动阵列,对于内存带宽的需求较小,但是很难小型化的同时保证运行效率,更适合需求高端算力的场景,对于终端低算力低功耗应用适配性不够好。

相较于以上两者,华为的NPU采用达芬奇架构,专门为卷积神经网络进行优化,并能够动态满足不同算力需求。

除了达芬奇架构,华为还有传说中的笛卡尔架构,主要用于自家的GPU上,不知道会不会在下一代麒麟芯片中发布,拭目以待。

谢邀。

Davinci架构面向AI运算加速,是定制化特性化加速架构,并非真正意义上的完全自主芯片架构。Davinci架构的核心还是ARM架构,外围加入了AI加速结构,用以实现张量运算。

Davinci的本质性应用更接近于GPU而非CPU,所以性能对比可能并不准确,因为两者执行命令的方式不同,同时两者也缺少相互替代性,ARM的市场和Davinci并不完全重叠,将Davinci应用在自家服务器产品上也只是证明了基于ARM架构的服务器产品是可行的。

其实,说得简单一点,也是达芬奇架构是芯片的一部分,虽然这芯片是采用部分ARM架构的(CPU部分),但是它不是CPU,它是另外一个跟CPU搭档使用的芯片,是一个自行研发的架构,采用AI外围加速,专门为人工智能定制。

达芬奇架构把计算用的乘加器按照不同的计算组织成不同的方式,采用魔方式MAC阵列,直接将计算用的MAC按不同计算以不同方式进行组合,支持卷积神经网络推理,然后搭配标准的数据缓存。

说点人话,ARM提供的一张关于CPU的图纸,但是芯片设计商需要在CPU的图纸上建设出GPU、ISP、DSP等等一整个SoC。其中,达芬奇架构的NPU也就是跟GPU同一种属性的,基于CPU发展出来拥有某种功能特性的芯片。GPU负责图形处理部分,NPU复制处理人工智能计算部分。

在AI Benchmark榜单,麒麟810以32280+分的超高AI跑分超过骁龙855,甚至连自己的哥哥都打,AI跑分高于此前华为的旗舰芯片麒麟980。

其实,你说它多强或者多大的黑科技,也不是。因为这是一颗人工智能的芯片,技术含量是有的,但是并不能说是独家武器,好像此前也是使用寒武纪的一样的。

但是,这是华为的自行研发的架构,非常有意义。而且也不对外销售,能够形成自己的差异化。

这已经不是达芬奇第一次亮相了,上一次,也就是18年10月的时候,华为徐直军推出了两款AI芯片,分别是面向云端超高算力场景的昇腾910、以及主打终端低功耗AI场景的昇腾310,没错这两款芯片都是采用达芬奇架构。

有人说是,这是自行研发芯片什么的,这没错。但是它的意义不仅仅是自行研发。寒武纪也是自行研发的人工智能芯片的。

它更加重要的看到我们国家的人工智能芯片多点开花,比起此前的CPU和GPU的,我们在新兴的人工智能芯片行业的话语权更加大了。

一个针对npu所设计的架构(达芬奇),一个是针对cpu设计的架构(arm)两者设计对象不同,所以无法比较

区别很大,因为这两者完全是针对两种不同内容的架构。

ARM:这个我想大家都知道,手机芯片的架构,高通、苹果、华为的手机芯片都是基于ARM的架构而来,因此,ARM架构对于手机芯片来说属是针对CPU和GPU的架构。但是ARM并不仅只用于手机芯片,还包括其他一些领域,比如多媒体播放器、电脑外设、甚至导弹的弹载计算机等军用设施也有应用,可以说用途广泛,可普遍应用于嵌入式系统设计。

达芬奇架构:很多用户看到麒麟810使用达芬奇架构就以为这次的芯片就不再使用ARM架构了。其实这是错误的!华为新发布的麒麟810芯片依旧是基于ARM架构(Cortex-A76),当然这也属于是魔改。达芬奇架构其实只是指的NPU,也就是掌管智能计算的单元,如果你仔细看一些新闻的话,会明确说这是华为的AI自主架构。这一架构主要用来支持人工智能芯片,未来帮助华为按照自己对人工智能的理解进行应用。

看到这里,我想题主应该能明白ARM架构和达芬奇架构根本的区别了。

最后这里提一下寒武纪,有些用户可能知道,华为之前的NPU使用的是寒武纪的芯片,这次则完全抛弃了,这对寒武纪是一大打击。为何会出现这种情况呢?

一是华为可以更好的掌握技术升级节奏,从而有效掌握供应链安全,二是因为寒武纪虽然早期是华为孵化起来的,但最终却落入了联想中科的手中成了内部消化项目,导致华为出局。为此,华为不得不重新搭建自己的AI架构,从而避免再度出现寒武纪类似的情况,并且也能让自己出更好的产品。


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