深度学习算法是人工智能的核心要素，因为它们是让计算机能够像人类一样思考和学习的过程。神经处理单元（NPU）是针对深度学习算法计算而优化的处理器，旨在同时有效地处理数千个深度学习计算。三星电子上月宣布，通过扩大NPU技术开发，到2030年加强其在全球半导体行业的领导地位。三星最近在计算机视觉领域的顶级学术会议之一的CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）上更新了更多信息。据BusinessKorea报道，三星电子推出了一项新技术，可以大大提高神经处理单元（NPU）的性能，该公司的目标之一是到2030年成为全球系统半导体领域的第一名。

据介绍，新技术基于深度学习压缩关键数据，将人工智能（AI）的运行速度提高了大约8倍，同时大大降低了功耗。

三星电子于7月2日在全球最大的计算机视觉会议上宣布，在计算机视觉和模式识别（CVPR）方面，三星高等技术研究院最近展示了世界级设备的AI数据压缩算法。

该技术的关键是半导体识别特定情况下，在保持准确性的同时，将深度学习数据的大小减少八分之一。其目的是通过学习仅量化整个信息的重要范围，从而在提高操作速度的同时降低功耗。

该公司的实验结果表明，处理4位的32位深度学习算法时，通过选择核心数据，它可以获得与其他技术相比更高的精度。另外，当仅使用1/40至1/120的半导体晶体管时，它同样获得了相同的计算结果。

三星电子表示，“与通过云服务器执行复杂操作的普通AI设备不同，该技术允许在设备上执行数百或数千个操作。该技术的核心是高速计算大量数据并且没有消耗太多的能量。”

该公司强调，这种设备上的AI技术降低了构建云服务器的成本，同时通过自动驾驶和虚拟现实（VR）情况下的自我计算提供快速稳定的操作。该公司计划通过将设备上的AI算法应用于移动片上系统（SoC）（如Exynos系列以及存储器和传感器）来提高其竞争力。

与此同时，三星电子表示，它将把专业人员的规模增加10倍，达到2000人，并开展必要的并购，以开发将人类大脑类AI半导体NPU商业化的原创技术。

此更新是三星的嵌入式AI轻量级算法，在CVPR上引入了一篇题为《Learning to Quantize Deep Networks by Optimizing Quantization Intervals With Task Loss》（可翻译为《通过优化量化间隔，借助任务损失学习量化深度神经网络》）的论文。嵌入式设备的AI能力可以直接计算和处理数据，最新的算法解决方案比现有算法轻4倍、速度快8倍，主要目是解决终端AI的低功耗和高性能问题。

    简化深度学习过程  

三星高级技术研究院（SAIT）宣布他们已经成功开发了嵌入式（On-Device）AI轻量级技术，其计算速度比现有的32位服务器深度学习数据快8倍。通过将数据调整为4位以下的组，在保持准确数据识别的同时，还能比现有深度学习算法更快，更节能。

三星新的嵌入式AI处理技术通过“学习”确定影响深度学习整体成绩的重要数据的时间间隔。这种“量化间隔学习（QIL）”通过重新组织，以小于其现有大小的比特位呈现的数据来保持数据准确性。SAIT进行的实验成功地证明了在计算到小于4位的水平时，32位间隔内的服务器深度学习算法的量化如何提供比现有其它解决方案更高的精度。

量化是通过将给定数据分组为有限数量级别的部分来减少数据中的位数的过程，这些部分可以用某些位值表示，并且被视为每个部分具有相同的值。

当深度学习计算的数据以低于4位的位组表示时，除了加法和乘法的算术计算之外，还允许进行'和'和'或'逻辑运算。这意味着使用QIL的计算可以获得与现有过程相同的结果，但只需要1/40至1/120甚至更少的晶体管。

由于该系统只需要较少的硬件和供电，可以将其直接安装在获得图像数据或指纹传感器中。

    人工智能处理和深度学习的未来  

该技术将有助于增强三星的半导体实力，也有利于加强其在AI时代的核心竞争力之一 ——嵌入式这被的AI处理。与使用AI云服务不同，嵌入式AI技术直接处理设备本身获取的数据。

嵌入式设备上的AI技术可以降低建设云服务器的成本，因为它可以自主运行，并为虚拟现实、自动驾驶等应用提供快速稳定的性能。此外，嵌入式的AI技术可以用于本地个人生物信息（例如指纹，虹膜和面部扫描）认证，能够保证安全性。

嵌入式AI技术的核心功能是能够高速运算而不消耗过多的能量。三星的第一个解决方案是去年发布的Exynos 9（9820），这个SoC采用了三星专有的NPU。

记者当时报道，在NPU的支持下，Exynos9820相比Exynos99810人工智能性能提升7倍，并可以增强从照片到AR的性能。

“未来我们将生活在一个所有设备和传感器都由AI驱动的世界中，”SAIT计算机视觉实验室副总裁兼负责人Chang-Kyu Choi说。“三星的嵌入式AI技术未来将不仅应用于移动SoC，还将应用于存储器、处理器和传感器市场，以及其它新的市场。“