趨勢丨NPU時代來臨，瑞芯微加持百度飛槳打造AI應用落地
前言：
在AI時代，深度學習框架和操作系統(tǒng)類似，起著承上啟下的作用，連接芯片與應用，擁有強大算力的AI芯片加持，AI技術將得到更廣泛普及。
NPU成移動AI的核心載體
手機正常運行離不開SoC芯片，其集成的各個模塊共同支撐手機功能實現，如CPU負責手機應用流暢切換、GPU支持游戲畫面快速加載，而NPU（神經網絡處理器）就專門負責實現AI運算和AI應用的實現。
NPU又叫獨立網絡加速引擎。可以按照字面意思理解，它是專門用來處理數據包轉發(fā)的芯片。主要的工作是收到數據包，按照包的地址，快速轉發(fā)出去，就像一條快遞傳送帶。并且它只負責包的轉發(fā)，無法處理其他業(yè)務邏輯。
CPU像是人的大腦，可以計算加減乘除，也可以用來學習英語，還可以用來邏輯推理，NPU更像是計算器，只能計算加減乘除，但因為“專器專用”，NPU處理效率很高，功耗更低。
如果沒有NPU，數據包的轉發(fā)也能通過CPU來進行處理，但當設備多數據量大時，CPU占用就會變高，處理不過來時就會丟包，導致網絡無法使用。而這些特定的數據包轉發(fā)規(guī)則，可以交由NPU處理，CPU可以減少最多99％的工作量。
深度學習＋開源的百度飛槳
在海量數據時代，數據的收集、組織、分析、運用都將推動社會的發(fā)展。隨著數據量的不斷增長、算法不斷演進和迭代，對極致算力的需求也越來越大，而軟硬件的充分結合則顯得尤為重要。
百度飛槳是國內自主研發(fā)、開源開放、功能最完備的產業(yè)級深度學習平臺，集深度學習核心框架、基礎模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務平臺于一體，提供深度學習和機器學習任務開發(fā)、訓練、部署能力，加速企業(yè)從算法研發(fā)到產業(yè)落地的過程。
飛槳框架是源自產業(yè)實踐深度學習框架，同時支持靜態(tài)圖和動態(tài)圖搭建網絡，支持高效大規(guī)模分布式訓練，同時推出了像PaddleSlim模型壓縮還有安全加密的工具，以及在服務端和移動端進行預測部署一些引擎。
而Paddle Lite是飛槳推出的一套功能完善、易用性強且性能卓越的輕量化推理引擎，支持多種硬件、多種平臺，具備輕量化部署、高性能實現等重要特性。
在算力層向上，向下連接芯片，向上連接了應用場景的就是深度學習框架及平臺，在AI時代能夠幫助開發(fā)者便捷、快速完成深度學習技術研發(fā)的作用。
據IDC報告顯示，百度飛槳與谷歌、Facebook名列前三，領銜中國深度學習平臺市場，也是市場份額前五中唯一的國貨。
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