針對去年開始在Snapdragon 855處理器的DSP結構加入類似NPU加速運算設計，明顯與過往藉由CPU、GPU與DSP組成的人工智慧協同運算模式不同，Qualcomm資深研發總監暨企業研發部門人工智慧研究計畫負責人侯紀磊表示，確實過往會著重以處理器內部各元件進行協同作業發揮人工智慧運算成效，但基於傳輸數據持續大幅增加，同時面臨運算需求改變等因素，在產品架構設計也會有所調整。
很早就投入人工智慧運算研究
Qualcomm從2007年就已經投入人工智慧相關應用研究，至今已經累積12年的研究經驗，並且在處理器設計提出Snapdragon AI Engine (Snapdragon AIE)人工智慧運算引擎，透過CPU、GPU、DSP在內元件進行不同運算組合，配合Android NN在內框架加速運算。
相同運算架構設計也能套用在不同等級的處理器產品，使得Qualcomm旗下各類處理器都能使用相同運算模式，讓app服務開發者打造內容能透過單次設計應用在不同處理器運算環境，進而讓人工智慧運算應用可以廣泛應用在各類裝置。
依照不同需求調整運算架構
在5G網路技術發展帶動之下，透過裝置端進行運算的數據量持續增長，同時也面臨運算效率需求改變等情況，勢必得在運算架構上做一些調整。因此，在去年底推出的Snapdragon 855處理器的DSP結構加入類似NPU加速運算設計，實際上也是為了獲得更好運算效率
不過，如同Qualcomm Technologies產品部門資深副總裁Keith Kressin表示，並不會將Snapdragon 855的DSP結構改變，視為是以NPU加速運算設計，實際上還是維持透過CPU、GPU、DSP等元件，搭配不同框架達成各類人工智慧運算成效，認為縱使在DSP結構設計改變，依然不會影響既有運算形式。
之所以不像華為、蘋果在處理器內規劃特定運算加速元件，Qualcomm認為依照不同運算需求彈性調整各元件資源才能發揮最大效益，而不會僅侷限在特定運算模式，尤其在人工智慧運算技術持續改變情況下，這樣的設計將能讓裝置隨時可對應最新運算技術。
物聯網應用發展，或許帶動去中心化叢集運算
以目前Qualcomm在人工智慧運算佈署，將從過往集中在雲端的運算模式，調整為特定情況會先在裝置端完成前期運算，並且配合雲端進行協同運算，因此在裝置端的運算應用比重將會持續提高，讓手機處理器效能足以做到裝置端人工智慧運算需求。
至於針對未來運算模式，侯紀磊說明目前看法認為，雲端至終端裝置間的協同運算將會藉由5G網路銜接加速，同時也預期會因為資料傳輸速度與整體吞吐量提昇，進而改變現有運算架構設計。例如目前串接雲端至終端之間的協同運算模式，未來或許有可能藉由去中心化形式，讓裝置間就能彼此建立連線，甚至以陣列形式構成龐大運算叢集。
但裝置與裝置間的連接運算，依然會涉及資料隱私，以及使用者是否願意允許個人裝置與他人裝置建立連接，因此技術上雖然可以實現這樣的的運算模式，卻有實際執行的困難度，或許未來可以藉由區塊鏈等技術完成。
