微软正在为HoloLens2开发机器学习处理器，英国芯片厂商Graphcore最近筹得3000万美元来开发自己的“智能处理单元”。技术公司正尝试用各种不同的方法加快智能手机处理AI任务的速度。

AI工作负载将会提高对于计算性能的需求，因此技术公司正在为AI优化芯片开发全新的架构设计。如果可以对现有产品系列进行优化，高通就可以出色地完成工作。不过从长期看，高通未来也将采取这种策略。未来是否需要专用的神经计算？答案是肯定的，关键在于节点的把握。

高通SDK专用移动芯片

高通针对现有芯片产品进行了适配工作，并研发了一款称为神经处理引擎的软件开发工具包（SDK），来帮助开发者对自己的应用进行优化，让它们能够在骁龙600和800系列处理器上运行AI任务。

一年前，神经处理引擎作为高通旗下Zeroth平台的一部分而发布。自去年9月起，高通开始与多位合作伙伴一同开发该SDK，现在它终于正式开放了。

它的使用非常简单，高通提取了所有的底层内容，开发者不用再去进行这些繁重的任务。而拥有数据访问权和训练过的AI模型的开发者，无论规模大小，都将成为高通的目标用户。

这个SDK的基本任务是把不同的任务分配给骁龙芯片的不同部分。如果开发者想要优化续航或处理速度，他们可以从芯片的不同部分来提取计算资源，比如CPU、GPU或DST。

该SDK还支持AI系统开发架构，包括Caffe、Caffe2和谷歌的TensorFlow。除了在移动设备上对AI进行优化之外，它同样适用于汽车、无人机、VR头盔和智能家居产品。

Facebook目前正在用该SDK来加速自己手机应用中的增强现实滤镜，Facebook的滤镜加载速度因此提高了5倍。未来，Facebook也将成为率先整合该SDK的厂商之一。