【总结】NPU/CPU/GPU 傻傻分不清？

本文主要解答以下问题，

NPU是新玩意儿吗？
芯片里面的CPU、GPU、NPU究竟是什么，它们是怎么工作的？

引言：中国首款嵌入式NPU诞生

6月20日，中星微“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室在京宣布，中国首款嵌入式NPU（神经网络处理器）芯片诞生，目前已应用于全球首款嵌入式视频处理芯片“星光智能一号”。

这意味着什么？ 标志着我国在NPU领域的研究和开发上取得了重大突破、基于“数据驱动并行计算”架构的深度学习人工智能领域达到国际先进水平、使我国视频监控行业发展由模拟时代、数字时代跨入智能时代

为啥要做NPU的研究？ 简言之，将深度学习系统做到小型化，用在嵌入式系统中。

其他同类产品不香嘛？不香

传统的冯诺依曼架构CPU，在面对这种类型数据运算时已经力不从心

信号处理器DSP同样无法高效处理大量并行运算

图形处理器GPU是为三维图形设计，用于CNN算法功耗高、成本高，且不适合嵌入环境

可编程门阵列FPGA能灵活实现各种算法架构，但一般用于算法原型机的验证，同样存在功耗高、价格高问题

NPU强在哪儿？

采用全新的数据驱动并行运算架构，颠覆了冯诺依曼架构，极大提升了计算能力与功耗之比，擅长处理海量视频、图像类多媒体数据（集成视频信号处理、视频压缩编码模块以及神经网络处理器），能使人工智能在嵌入式机器视觉应用中大显身手。

典型的应用场景 视频监控领域(其中之一) -- 目标检测跟踪、汽车无人驾驶或智能辅助、无人机自动拍摄、跟踪、避障，智能机器人理解合成语言、娱乐和陪护等

此前的技术主要存在两方面局限，一是识别准确度不高；二是传统技术需要先把海量视频数据传到后台，再在后台进行识别，无法实时得到结果。

什么是CPU?

中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。中央处理器主要包括两个部分，即控制器、运算器，其中还包括高速及实现它们缓冲处理器之间联系的数据、控制的总线。电子计算机三大核心部件就是CPU、内部存储器、输入/输出设备。中央处理器的功效主要为处理指令、执行操作、控制时间、处理数据。在计算机体系结构中，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元）进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。CPU 是计算机的运算和控制核心。计算机系统中所有软件层的操作，最终都将通过指令集映射为CPU的操作。

什么是GPU?

图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。

GPU的构成相对简单，有数量众多的计算单元和超长的流水线，特别适合处理大量的类型统一的数据。但GPU无法单独工作，必须由CPU进行控制调用才能工作。CPU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要大量的处理类型统一的数据时，则可调用GPU进行并行计算。

什么是TPU?

在NPU前推出的张量处理器，个人认为是后续机器学习、深度学习专用处理器的祖师爷。

TPU（Tensor Processing Unit）即张量处理单元，是一款为机器学习而定制的芯片，经过了专门深度机器学习方面的训练，它有更高效能（每瓦计算能力）。因为它能加速其第二代人工智能系统TensorFlow的运行，而且效率也大大超过GPU――Google的深层神经网络就是由TensorFlow引擎驱动的。TPU是专为机器学习量身定做的，执行每个操作所需的晶体管数量更少，自然效率更高。

TPU与同期的CPU和GPU相比，可以提供15-30倍的性能提升，以及30-80倍的效率（性能/瓦特）提升。TPU每瓦能为机器学习提供比所有商用GPU和FPGA更高的量级指令，这基本相当于7年后的科技水平。TPU是为机器学习应用特别开发，以使芯片在计算精度降低的情况下更耐用，这意味每一个操作只需要更少的晶体管，用更多精密且大功率的机器学习模型，并快速应用这些模型，因此用户便能得到更正确的结果。

什么是NPU?

嵌入式神经网络处理器（NPU）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。NPU处理器专门为物联网人工智能而设计，用于加速神经网络的运算，解决传统芯片在神经网络运算时效率低下的问题。

在GX8010中，CPU和MCU各有一个NPU，MCU中的NPU相对较小，习惯上称为SNPU。

NPU处理器包括了乘加、激活函数、二维数据运算、解压缩等模块。乘加模块用于计算矩阵乘加、卷积、点乘等功能，NPU内部有64个MAC，SNPU有32个。激活函数模块采用最高12阶参数拟合的方式实现神经网络中的激活函数，NPU内部有6个MAC，SNPU有3个。二维数据运算模块用于实现对一个平面的运算，如降采样、平面数据拷贝等，NPU内部有1个MAC，SNPU有1个。解压缩模块用于对权重数据的解压。为了解决物联网设备中内存带宽小的特点，在NPU编译器中会对神经网络中的权重进行压缩，在几乎不影响精度的情况下，可以实现6-10倍的压缩效果。

NPU, CPU, GPU 如何工作？

手机芯片和电脑的CPU是不一样的，手机芯片叫做Soc，是集成了很多的东西的，CPU、GPU、NPU就是代表。

其中CPU是负责计算和整体协调的，而GPU是负责和图像有关的部分，NPU负责和AI有关的部分。其工作流程则是，任何工作都要先通过CPU，CPU再根据这一块的工作的性质来决定分配给谁。如果是图形方面的计算，就会分配给GPU，如果是AI方面的计算需求，就分配给NPU。

手机芯片中除了NPU、CPU、GPU之外，还有DSP、ISP、基带等等，这些和上述NPU、GPU的工作性质其实也是一样的，分别处理不同的任务，都是通过CPU来进行指挥的。

附录(各种PU缩写, 全称集合)

APU -- Accelerated Processing Unit, 加速处理器，AMD公司推出加速图像处理芯片产品。

BPU -- Brain Processing Unit, 地平线公司主导的嵌入式处理器架构。

CPU -- Central Processing Unit 中央处理器，目前PC core的主流产品。

DPU -- Deep learning Processing Unit, 深度学习处理器，最早由国内深鉴科技提出；另说有Dataflow Processing Unit 数据流处理器， Wave Computing 公司提出的AI架构；Data storage Processing Unit，深圳大普微的智能固态硬盘处理器。

FPU -- Floating Processing Unit 浮点计算单元，通用处理器中的浮点运算模块。

GPU -- Graphics Processing Unit, 图形处理器，采用多线程SIMD架构，为图形处理而生。

HPU -- Holographics Processing Unit 全息图像处理器，微软出品的全息计算芯片与设备。

IPU -- Intelligence Processing Unit， Deep Mind投资的Graphcore公司出品的AI处理器产品。

MPU/MCU -- Microprocessor/Micro controller Unit，微处理器/微控制器，一般用于低计算应用的RISC计算机体系架构产品，如ARM-M系列处理器。

NPU -- Neural Network Processing Unit，神经网络处理器，是基于神经网络算法与加速的新型处理器总称，如中科院计算所/寒武纪公司出品的diannao系列。

RPU -- Radio Processing Unit, 无线电处理器， Imagination Technologies 公司推出的集合集Wifi/蓝牙/FM/处理器为单片的处理器。

TPU -- Tensor Processing Unit 张量处理器， Google 公司推出的加速人工智能算法的专用处理器。目前一代TPU面向Inference，二代面向训练。

VPU -- Vector Processing Unit 矢量处理器，Intel收购的Movidius公司推出的图像处理与人工智能的专用芯片的加速计算核心。

WPU -- Wearable Processing Unit，可穿戴处理器，Ineda Systems公司推出的可穿戴片上系统产品，包含GPU/MIPS CPU等IP。

XPU -- 百度与Xilinx公司在2017年Hotchips大会上发布的FPGA智能云加速，含256核。

ZPU -- Zylin Processing Unit, 由挪威Zylin 公司推出的一款32位开源处理器。

参考链接

https://www.sohu.com/a/84710518_160309

https://blog.csdn.net/qq_40695642/article/details/101602284

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1662114168307081910&wfr=spider&for=pc

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