ARM架构属于手机CPU的核心架构，而华为AI芯片虽说也采用了ARM架构的一部分，但是作为AI加速器的达芬奇架构上与ARM架构并没有太大关系，属于华为自研的架构，达芬奇架构所做的就是AI加速器的作用，和传统的ARM核心进行协调工作以加速AI计算效能，其实达芬奇架构本身也没有采用非常黑科技的技术，主要是简单的把计算用的乘加器（MAC）按照不同的计算组织成不同的方式，并搭配标准的数据缓存。

所以严格上来说达芬奇架构是采用部分arm架构，同时以外围AI加速器来进行张量运算加速，而这类架构倒是更像GPU架构，都是为了优化AI智能计算，加入了对于张量核心的优化支持，但是由于GPU并非专门为AI计算设计的，所以在神经网络推理等主流应用上，传统GPU架构并不如达芬奇架构的效率高，华为之所以坚持自研架构也是为了更好的支持华为的软硬件生态系统，之前的“寒武纪”尽管也不错，但是毕竟也是受制于人。

arm架构多年来遍布手机芯片行业，尽管现在业界不少AI芯片架构也是和ARM架构结合的，但是未来的AI芯片架构肯定会逐渐走向专业化的道路，并且有希望和arm架构芯片做到接近的地位，华为作为国内最具芯片研发实力的公司，自研AI芯片架构是必须的，尽管现在看来达芬奇架构并没有太多黑科技含量在里面，但是因为不对外销售，达芬奇架构未来有望成为华为产品差异化竞争的关键手段。

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华为发布了nova5机型，搭配了华为最新的麒麟810处理器，并且首次使用自家达芬奇架构。

有人对于达芬奇架构架构并不是很理解，特别是与ARM架构之间的关系！

这里依次来聊聊ARM架构，ARM架构的优势以及达芬奇架构与ARM架构之间的关系。

什么是ARM架构，为何移动终端均选择该架构

ARM架构由ARM公司研发并进行商用，ARM公司是一家芯片技术提供商，当前已经被软银收购。当前主流的芯片架构有移动端的ARM架构，桌面端的X86架构等。

那么，ARM架构的优势是什么为，为何不选择英特尔的X86架构呢？

• ARM架构的优势在于性能强、功耗低、成本同样较低；

• 对于移动终端设备来说，更加偏向于节能、能效等方面，否则待机问题不好处理。

ARM架构广泛应用于手机、平板，甚至延伸至便携式笔记本、服务器等。

什么是达芬奇架构，与ARM架构之间的关系是什么

好吧，认识了ARM架构之后，来看看究竟华为自研的达芬奇架构是什么呢？

• 达芬奇架构依然是基于ARM架构，在ARM架构基础之上研发的NPU；

• NPU指的是神经元网络，相当于华为建立了一个独立的AI硬件处理单元。

华为AI算法牛不牛，从最近热议的华为P30 Pro拍摄月亮就能够看出。其实，华为最早从麒麟970、麒麟980处理器就已经使用该技术，当时由中科寒武纪研发。此款麒麟810处理器，则是华为独立研发的达芬奇架构。

华为与ARM架构今后的发展

美国持续的对华为进行打压，ARM已经宣布同华为之间中断合作。

华为当前已经购买了ARMv8永久的使用权，在ARMv9没有出来之前，对于华为影响较小。

华为未来将会具有两种选择方式：

• 一种是在ARMv8架构基础上进行研发，对该架构独立完成升级工作；

• 一种是完全丢弃ARM架构，研发出一种新的芯片架构。

基于目前国内芯片实际情况，华为采用第一种方式的可能性较大。

关于华为自研的达芬奇架构以及今后华为芯片架构发展路线的问题，您怎么看？

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感谢您的阅读！

达芬奇架构打破了ARM架构的钳制？

麒麟810一发布，让众多的消费者为之一震，因为它采用了达芬奇架构。在ARM切断了和华为的合作后，华为海思自研架构成了必然之路，那么达芬奇架构是类似于ARM架构的华为自研的破局架构吗？

实际上，达芬奇架构是AI架构，它取代了寒武纪的NPU，使用的是自研的达芬奇架构NPU。

但是，它同样是里程碑的，因为它的特性明显：使用了达芬奇魔方，张量化立体运算单元 ；采用了澎湃算力，单位晶元面积，能效出众； 支持的算子多，数量多达240+ ，通用性好；采用了FP16 精度，INT8量化精度业界领先。

实际上，达芬奇架构使用了高性能3D Cube计算引擎为基础，针对矩阵运算进行加速，大幅提高单位面积下的AI算力。所以，它比骁龙855的AI性能更强。但是，你要知道一件事：它不是CPU架构，和ARM架构不是一回事！

ARM架构，更主要的是ARM指令集系统，一种精简指令集（RISC）架构，它能够在高的时钟频率下，减少不常用的指令集的使用提升处理器的运行效率。

相比达芬奇架构，这个整合传统DSP与Google TPU张量计算的多元模式架构，所带来的性能，主要还是在于AI方面。实际上，达芬奇架构的使用，说明了海思自研架构的决心，现在除了CPU使用ARM架构之外，GPU也进行了定制，这可能就是华为的未雨绸缪，虽然获得了ARMV8永久授权，不能解决CPU架构问题，终归会被牵制。

很高兴能够看到和回答这个问题！

达芬奇结构采用高性能的3D Cube加速矩阵，大大提高了单位面积的计算效率。比英雄龙855好太多了。但你要知道一点：这不是处理器的架构，而是手的结构-不是一个人的结构！

华为自研Da Vinci架构NPU

创新架构达芬奇魔方张量化立体运算单元，澎湃算力单位晶元面积最佳能效，FP16精度INT8量化精度业界领先。

达芬奇架构还是以手臂结构为基础。它是一个基于手架构的硬件处理模块。它不是手处理器的替代品，而是在手处理器的基础上增加了一个通用处理器加速器。”华为海思麒麟操作810芯片是以NPU达芬奇为模型的，即这个加速器当然是核心系统PNPU中的bifens，其中MAC由各种计算设施组成，结合MAC组支持的标准数据缓存和Al操作，由一个三维立体模块组织。

ARM架构，特别是ARM指令集结构，是一种简化的指令集架构（RISC），可以减少经常使用的指令集的使用，从而提高处理器的效率。

“达芬奇”架构NPU技术是基于ARMv8结构的改进和优化，armv8早已具备继续使用的条件。无论哪种方式，这种架构都采用了全新的神经结构技术。你可能会认为，芯片神经元是算法“ai"大脑.人工智能算法负责很多操作，比如摄影，还有移动广告等，据说有一个强大的人工智能算法，它根据算法自动优化图像的各个方面，它的曝光或色差。

ARM架构是我国手机采购的主要微处理器结构，不断采用ARMv8系统。即使中国终止与ARM的合作，也不会影响ARMv8结构的使用。

鉴于计算密度高，当电路全速运行时，电路的完整性至关重要，而 picos 电流控制技术有效地满足了这一极其重要的要求。同时，达芬奇还集成了超高矢量处理器和标量处理器的元素。这样的多层结构不仅可以支持Matrix之外的计算，还可以适应未来神经网络中计算类型可能的变化。

在中国，NPU系统是基于ARM芯片的神经网络，我们常说人工智能算法是框架的功能。

与达芬奇架构相比，这种多模块架构将传统的DSP模型和谷歌TPU 张量计算相结合，主要应用于人工智能领域。此外，尽管ARP继续授权，但GPU现在正在适应可能代表先发制人的新条件。

尽管采用了am为核心，但达芙妮仍然是一个独立的国家研发架构，华为已经获得了ARMv8架构的永久许可，无论arm是否同意华为使用，华为都将继续在armv8架构上进行研发，将逐步形成一个独立的体系，支持自己的Ascend大规模结晶，甚至授权企业。达芙妮结构-NPU和ARM是两种不同的结构。

但它们是不同的，ARM就是在此基础上建立的基础设施。华为目前拥有ARMv8的永久使用权，所以结束ARM与中国的合作不会影响依托人工智能战略和Arm架构，华为开发了独特的达芙妮结构，不仅满足未来需求，也符合现有标准。符合现行标准的研发战略将推动形成由多个核心lP、芯片、加速器、服务器和集群组成的统一结构，并与硬件和便携式连接。

目前华为正面临前所未有的科技打压，华为自研达芬奇架构正是其突破美国封锁的关键之举，在此也祝福华为能够挺过困难时期为我们奉上更加精彩的产品！

以上便是我的一些见解和回答，可能不能如您所愿，但我真心希望能够对您有所帮助！不清楚的地方您还可以关注我的头条号“每日精彩科技”我将竭尽所知帮助您！

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事实上，这两者不是同一个东西，ARM架构更多应该是与X86架构进行比较，两者都是CPU架构，分别基于精简指令集（RISC）和复杂指令集（CISC)，简单来说就是ARM注重功耗比，适合散热能力有限的移动设备使用，而X86架构更注重性能和速度。

达芬奇架构是华为自研的NPU架构，在功能上与之前采用的寒武纪的NPU是一样的。所谓NPU即神经网络处理器，采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。可以简单的将NPU处理器理解为只处理单一领域，而CPU则处理所有领域，NPU一般也可称为是协处理器。

因此，该NPU本质上依旧是遵循RISC指令集的，可以理解为采用传统的ARM处理器+AI加速器，其AI加速器就是达芬奇核心。

达芬奇架构直接地把计算用的乘加器（MAC）按照不同的计算组织成不同的方式，并搭配标准的数据缓存。当要做人工智能相关的计算时，可以使用按cube（“三维立方”） 模式组织的MAC群，从而支持相关计算。当需要其他常规计算时，则可以使用矢量或标量计算MAC。对于不同规模的芯片，可以通过放置不同数量的达芬奇核心来满足需求，因此同一个达芬奇核心的设计可以灵活地满足华为战略横向上不同应用的需求。

华为自研的达芬奇架构更多的比较对象应该是其他的人工智能芯片架构，例如Nvidia的GPU和Google的TPU，而不是与CPU架构做比较。

简单来说，无论是GPU还是TPU以及NPU目前更多都是协处理器，承担部分领域的边缘计算，这与ARM或者是X86有着本质的区别。

目前，在人工AI芯片领域来说，Nvidia的GPU架构主要源自传统GPU多核并行架构，其GPU主要还是处理图像，并非天生为人工智能而生，因此在卷积神经网络推理等主流应用上，效率并不高；谷歌的TPU上使用systolic array架构，该架构采用脉动阵列，对于内存带宽的需求较小，但是很难小型化的同时保证运行效率，更适合需求高端算力的场景，对于终端低算力低功耗应用适配性不够好。

相较于以上两者，华为的NPU采用达芬奇架构，专门为卷积神经网络进行优化，并能够动态满足不同算力需求。

除了达芬奇架构，华为还有传说中的笛卡尔架构，主要用于自家的GPU上，不知道会不会在下一代麒麟芯片中发布，拭目以待。

谢邀。

Davinci架构面向AI运算加速，是定制化特性化加速架构，并非真正意义上的完全自主芯片架构。Davinci架构的核心还是ARM架构，外围加入了AI加速结构，用以实现张量运算。

Davinci的本质性应用更接近于GPU而非CPU，所以性能对比可能并不准确，因为两者执行命令的方式不同，同时两者也缺少相互替代性，ARM的市场和Davinci并不完全重叠，将Davinci应用在自家服务器产品上也只是证明了基于ARM架构的服务器产品是可行的。

其实，说得简单一点，也是达芬奇架构是芯片的一部分，虽然这芯片是采用部分ARM架构的（CPU部分），但是它不是CPU，它是另外一个跟CPU搭档使用的芯片，是一个自行研发的架构，采用AI外围加速，专门为人工智能定制。

达芬奇架构把计算用的乘加器按照不同的计算组织成不同的方式，采用魔方式MAC阵列，直接将计算用的MAC按不同计算以不同方式进行组合，支持卷积神经网络推理，然后搭配标准的数据缓存。

说点人话，ARM提供的一张关于CPU的图纸，但是芯片设计商需要在CPU的图纸上建设出GPU、ISP、DSP等等一整个SoC。其中，达芬奇架构的NPU也就是跟GPU同一种属性的，基于CPU发展出来拥有某种功能特性的芯片。GPU负责图形处理部分，NPU复制处理人工智能计算部分。

在AI Benchmark榜单，麒麟810以32280+分的超高AI跑分超过骁龙855，甚至连自己的哥哥都打，AI跑分高于此前华为的旗舰芯片麒麟980。

其实，你说它多强或者多大的黑科技，也不是。因为这是一颗人工智能的芯片，技术含量是有的，但是并不能说是独家武器，好像此前也是使用寒武纪的一样的。

但是，这是华为的自行研发的架构，非常有意义。而且也不对外销售，能够形成自己的差异化。

这已经不是达芬奇第一次亮相了，上一次，也就是18年10月的时候，华为徐直军推出了两款AI芯片，分别是面向云端超高算力场景的昇腾910、以及主打终端低功耗AI场景的昇腾310，没错这两款芯片都是采用达芬奇架构。

有人说是，这是自行研发芯片什么的，这没错。但是它的意义不仅仅是自行研发。寒武纪也是自行研发的人工智能芯片的。

它更加重要的看到我们国家的人工智能芯片多点开花,比起此前的CPU和GPU的，我们在新兴的人工智能芯片行业的话语权更加大了。

一个针对npu所设计的架构（达芬奇），一个是针对cpu设计的架构（arm）两者设计对象不同，所以无法比较

区别很大，因为这两者完全是针对两种不同内容的架构。

ARM：这个我想大家都知道，手机芯片的架构，高通、苹果、华为的手机芯片都是基于ARM的架构而来，因此，ARM架构对于手机芯片来说属是针对CPU和GPU的架构。但是ARM并不仅只用于手机芯片，还包括其他一些领域，比如多媒体播放器、电脑外设、甚至导弹的弹载计算机等军用设施也有应用，可以说用途广泛，可普遍应用于嵌入式系统设计。

达芬奇架构：很多用户看到麒麟810使用达芬奇架构就以为这次的芯片就不再使用ARM架构了。其实这是错误的！华为新发布的麒麟810芯片依旧是基于ARM架构（Cortex-A76），当然这也属于是魔改。达芬奇架构其实只是指的NPU，也就是掌管智能计算的单元，如果你仔细看一些新闻的话，会明确说这是华为的AI自主架构。这一架构主要用来支持人工智能芯片，未来帮助华为按照自己对人工智能的理解进行应用。

看到这里，我想题主应该能明白ARM架构和达芬奇架构根本的区别了。

最后这里提一下寒武纪，有些用户可能知道，华为之前的NPU使用的是寒武纪的芯片，这次则完全抛弃了，这对寒武纪是一大打击。为何会出现这种情况呢？

一是华为可以更好的掌握技术升级节奏，从而有效掌握供应链安全，二是因为寒武纪虽然早期是华为孵化起来的，但最终却落入了联想中科的手中成了内部消化项目，导致华为出局。为此，华为不得不重新搭建自己的AI架构，从而避免再度出现寒武纪类似的情况，并且也能让自己出更好的产品。

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华为首次使用自家达芬奇架构是自己新出的麒麟810处理器，该处理器搭配在华为新发布的nova5机型上。那么该达芬奇架构是否是完全独立开发还是集成ARM架构，提升之后的呢？

英国ARM公司(2016年被日本软银公司收购了，现在是一家日本公司了)是全球领先的半导体知识产权 (IP) 提供商。全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构，ARM是世界上最具影响力的芯片技术提供商之一，主要从事低费用、低功耗、高性能芯片研发，全世界99%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构。所有的iPhone和iPad都使用ARM芯片，多数Kindle阅读器和Android设备也都采用这一架构。

ARM 公司本身并不靠自有的设计来制造或出售 CPU ，而是将处理器架构授权给有兴趣的厂家。ARM 提供了多样的授权条款，包括售价与散播性等项目。对于授权方来说，ARM 提供了 ARM 内核的整合硬件叙述，包含完整的软件开发工具（编译器、debugger、SDK），以及针对内含 ARM CPU 硅芯片的销售权。对于授权方来说，其希望能将 ARM 内核整合到他们自行研发的芯片设计中，通常就仅针对取得一份生产就绪的知识产权内核（IP Core）认证。对这些客户来说，ARM 会释出所选的 ARM 核心的版图，连同抽象模拟模型和测试程式，以协助设计整合和验证。需求更多的客户，包括整合元件制造商（IDM）和晶圆厂家，就选择可合成的RTL（寄存器传输级，如 Verilog）形式来取得处理器的知识产权（IP）。藉著可整合的 RTL，客户就有能力能进行架构上的最佳化与加强。这个方式能让设计者完成额外的设计目标（如高震荡频率、低能量耗损、指令集延伸等）而不会受限于无法更动的电路图。虽然 ARM 并不授予授权方再次出售 ARM 架构本身，但授权方可以任意地出售制品（如芯片元件、评估板、完整系统等）。华为就属于ARM的授权方之一，而且华为已经获得了ARMv8架构的永久授权，也就是你再封锁，我也有使用这个的权利，ARMv8是ARM公司的32/64位指令集，目前的处理器都是这一指令集的产物.

所以，达芬奇架构依然是基于ARM架构，在ARM架构基础之上研发的NPU，NPU指的是神经元网络，相当于华为建立了一个独立的AI硬件处理单元。

华为未来将会具有两种选择方式：

• 一种是在ARMv8架构基础上进行研发，对该架构独立完成升级工作；
• 一种是完全丢弃ARM架构，研发出一种新的芯片架构。

什么都去搞自己的一套标准对中国公司走向国际是个灾难，国内的关键行业实施国产替代是有必要的，但也不可能凡事都搞自主创新。华为创始人任正非前段时间一改以往的神秘，大量接受了国内外媒体的采访，其中也谈到了自主创新的话题，他就表态说从不支持自主创新这个词，科学技术是人类共同财富，我们一定要踏在前人的肩膀上前进，这样才能缩短我们进入世界领先的进程。什么都要自己做，除了农民，其他人不应该有这种想法。

所以在ARM架构基础上进行研发，对该架构独立完成升级工作是未来的长期方向。