高通驍龍處理器集成了神經處理引擎SDK，蘋果A11仿生處理器加入了神經網絡引擎，華為麒麟970整合了全新的NPU神經網絡計算單元，而按照現在的行業形勢，AI在移動平臺上顯然只是剛開始。

　　近日，全球頂級移動GPU廠商Imagination，就發布了全新的PowerVR Series 2NX神經網絡加速器(NNA)，可用于神經網絡的高性能計算，而且核心面積超小、功耗超低。

　　PowerVR 2NX號稱是目前最高效率的移動AI方案，基于從零設計、獨立式的硬件IP全新架構，擁有業內最低的功耗、最高的能效比(單位毫瓦推理inference/mW)、最高的單位面積性能(單位面積推理inference/mm2)、最高的性價比。

　　它對內存帶寬的需求也是業界最低的，最低4-bit位寬即可滿足，只相當于對手的25-50%，同時相比于8-bit性能提升60%、功耗降低69%，相對精度只損失不到1%。

　　Imagination宣稱，它的性能也是業界領先的，單個核心每時鐘周期就能提供2048 MAC，并支持多核心擴展，是對手的2倍(但沒說具體是哪個對手)，同時與單純的DSP解決方案相比，可提供8倍的性能密度提升。

　　PowerVR 2NX的特色在于可以同時支持CNN、RNN、LSTM三種神經網絡類型，并且支持caff、caffe2、Google TensorFlow等通用機器學習體系架構，還支持可適用于移動端的TensorFlow Lite、caffe2go等機器學習體系架構。

　　因此，它可用于移動、監控、汽車、消費等眾多領域，并以非常低的功耗實現神經網絡的高性能運算。

　　Imagination也舉了很多應用實例，包括AR/VR頭戴設備中的特征檢測與眼球追蹤;汽車安全系統中的行人檢測與駕駛員警覺性監控;智能監控系統中的臉部辨識與人群行為分析;網絡詐欺檢測、內容建議、預測性UX;虛擬助理應用中的語音識別與回應;無人機中的防撞與對象追蹤等。

　　比如說照片識別，高端GPU對1000張照片進行搜索/排序大約需要60秒;消耗1%的電量，可以對2400張照片排序，或者分析1分鐘20秒長的視頻。

　　而如果采用PowerVR 2NX，前者只需2秒，后者可處理428000張照片或237分鐘視頻。