< --="" -="">< -="">也被称为是 ，是的，架构延续自其 架构，扩展了计算单元和的数量< -="">其特点为：，推测此时工艺为工艺提供 或 使用的 指令集，支持 /支持多核并发，以支持更强的计算能力使用/进行数据访问兼容的软件工具集< -="">其架构与 的图像处理极为类似< -="">注意看：的分拆方式与不同，这里是否意味着其对原来的分拆方式有些不同看法呢？< ="--">< -="">家的最新加速器是< -="">官方介绍材料比较简单：专为矩阵操作/全连接/激活/池化层优化的引擎允许用户自定义扩展支持/量化最大支持 ×，/// 可配置 +< -="飞狗">注意看：和和加速器直接没有共享内存< -="">:这个架构感觉没有什么特别让人眼前一亮的东西< ="--">< -="">< -="">这是一个架构的加速器 < -="">作为传统的厂家虽然没落了，但是其架构还是有延续下来，官方信息显示其加速器引擎有如下特性：最大/，能效比./高度并发的多线程并行处理单元（看起来很像的架构）支持多个 ，每个有/支持常见的////-//////网络支持多种层（// ////// .）支持&;计算（注意，能支持持的不多）号称个 可以实现×的实时-，这个能力不多见使用和作为编程接口。工具链使用定义的作为中间层< -="">存疑的是：一般认为架构的利用率会比和专用架构低一些，不太清楚是否能够解决这个问题。另外在扩展自定义层时，和接口与 相比可能还是略微麻烦一些。< ="--">< -=""> +. +.< -="_">这是一个专为网络设计的加速器，宣称支持. /产品目标为，安防监控，和其他应用支持常见的, , , ,-, 网络比较奇特的是支持 ，可能和他的设计哲学有关。有工具直接将浮点网络映射为网络。同样支持网络，以节省带宽。能效比高达 /对于不支持的网络层或其他用户自定义层，可以通过 （）辅助完成软件接口包括，，， 曾经有传言，该加速器的上一版本不支持-等年以后的网络。从官网资料看.已经改进了类似缺陷。< ="--">< -=""> < -="">官方没有放出架构图，借用上的一张图片来介绍，从这个架构图看，使用的不是架构，而是专用架构，这点与不同加速器数量可配，从/～ /可配置。支持///////（但考虑到实际支持/ ，所以////时并不会有额外的算力提升，估计只是节省了带宽）中间计算结果的累加器保持精度支持格式，支持/ 离线/转换工具< ="--">< ="--">< -="-">接下来的这两家其实不能算传统 ，只是谈端侧 又怎能绕开这两家呢？< ="--">< -=""> < -="-">业界传言华为海思使用的是-的加速器。的公开信息并不多，涉及商业秘密，此处只能用一些公开数据进行解释了。广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等智能处理关键领域（既支持，又支持操作，可以参考其产品的介绍）另外从其，的论文先后顺序来看，没有使用脉动阵列的架构其与其他加速器相比，可以支持多种机器学习方法（不局限在及其衍生模型）< -="">上图： 下图：< -="">另外，有兴趣的同学可以去看一下鲁大师的评测得分，和高通对比一下，大概可以推算一下的实际数量。< -="">知乎上有两篇文章对寒武纪的分析的很不错，也列在这列一并参考。< ="--">< -=""> < -="">高通的材料非常有限，这里仅是我根据网上找到的资料给出的推测值：/。< -="">下面这个链接中有这样一段话：< -="">-----/< -="">,,. &#; , , - .&#; &#; , - - .< -="">考虑到骁龙的工艺是，一个比较合理的推测是骁龙的的数量是，频率是。而的骁龙是，频率.。< -="">而宣传的是相比再增加，很可能采用的策略是类似的，再 数量，同时提频。由于和都是工艺，还算同一节点的产品，靠提频可能无法完全达到.性能提升，在中可能引入了其他诸如之类的微架构改动。<>