随着信息社会的发展以及人工智能、大数据等新技术的兴起，各类芯片也是应运而生，层出不穷。光是各种xPU就很多种，比如比较熟悉的CPU、GPU，近几年又生出NPU、BPU等新的芯片。他们到底是什么？又有什么区别？下面就来盘它：xPU。

CPU：Central Processing Unit（中央处理器）

相当于人的“大脑”，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。它主要包括算术单元（ALU，Arithmetic and Logic Unit）和控制单元（CU，Control Unit），此外还有若干寄存器、高速缓存以及它们之间传递的数据、控制和状态的总线。

GPU：graphics processing unit （图形处理器）

又称显示核心、视觉处理器、显示芯片。最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上运行绘图运算工作的微处理器。GPU采用数量众多的计算单元和超长的流水线，善于处理图像领域的运算加速。但GPU无法单独工作，必须由CPU进行控制调用才能工作。近年来，人工智能的兴起主要依赖于大数据的发展、算法模型的完善和硬件计算能力的提升。其中硬件的发展则归功于GPU的出现。从架构图我们就能很明显的看出，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。因此GPU不仅可以在图像处理领域大显身手，它还被用来科学计算、密码破解、数值分析，海量数据处理（排序，Map-Reduce等），金融分析等需要大规模并行计算的领域。

DPU：Data Processing Units（数据处理单元）

专用处理器的一个大类，是继CPU、GPU之后，数据中心场景中的第三颗重要的算力芯片，为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提供计算引擎。DPU将作为CPU的卸载引擎，释放CPU的算力到上层应用。

另有： DPU=Deep-Learning Processing Unit（深度学习处理器）。在学术圈，Deep Learning Processing Unit（或 processor）被经常提及。Deephi Tech（深鉴）是一家位于北京的初创公司，将其开发的基于 FPGA 的神经网络处理器称为 DPU。

NPU：Neural-network Processing Units（嵌入式神经网络处理器）

用电路模拟人类的神经元和突触结构，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。NPU的典型代表还有国内的寒武纪芯片和IBM的TrueNorth。

BPU：Brain Processing Unit（大脑处理器）

地平线机器人（Horizon Robotics）以 BPU 来命名自家的 AI 芯片。地平线是一家成立于 2015 年的初创公司，总部在北京，目标是“嵌入式人工智能全球领导者”。BPU主要是用来支撑深度神经网络,比在CPU上用软件实现更为高效。然而，BPU一旦生产，不可再编程，且必须在CPU控制下使用。

TPU：Tensor Processing Unit（张量处理器）

TPU就是这样一款专用于机器学习的芯片，它是Google于2016年5月提出的一个针对Tensorflow平台的可编程AI加速器，其内部的指令集在Tensorflow程序变化或者更新算法时也可以运行。TPU可以提供高吞吐量的低精度计算，用于模型的前向运算而不是模型训练，且能效（TOPS/w）更高。在Google内部，CPU,GPU,TPU均获得了一定的应用，相比GPU，TPU更加类似于DSP，尽管计算能力略有逊色，但是其功耗大大降低，而且计算速度非常的快，是谷歌专门为加速深层神经网络运算能力而研发的一款芯片，其实也是一款ASIC。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。

FPU：Floating Processing Unit （浮点计算器）

不是芯片级概念，是其浮点单元，在高性能的 CPU、DSP、GPU 内都集成了 FPU 做浮点运算。

HPU：Holographics Processing Unit （全息图像处理器）

Microsoft 专为自家 Hololens 应用开发的，专门用于在本地运行各种深度学习。

KPU：Knowledge Processing Unit（知识处理器）

嘉楠耘智（canaan）号称 2017 年将发布自己的 AI 芯片 KPU。嘉楠耘智要在 KPU 单一芯片中集成人工神经网络和高性能处理器，主要提供异构、实时、离线的人工智能应用服务。这又是一家向 AI 领域扩张的不差钱的矿机公司。

MPU：Micro Processor Unit（微处理器）

通常可以看做一个功能强大的cpu，通常主频较高、算力强。结构上看，一般会有MMU（存储管理单元）、FPU（浮点处理单元）、二级Cache等高级处理模块。因此有条件执行复杂多样的大型程序或系统。一般外挂存储，通常是DDR3,DDR4这种速度比较快的、适用于运算比较复杂的存储器。 

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。向量处理器在超级计算机和高性能计算中，扮演着重要角色。基于向量处理器研发 AI 领域的专用芯片，也是很多公司的选项。

另有，VPU=Video Processing Unit（视频处理单元）是一种全新的视频处理平台核心引擎，具有硬解码功能以及减少CPU负荷的能力。另外，VPU可以减少服务器负载和网络带宽的消耗。VPU由ATI提出，用于区别于传统GPU（Graph Process Unit，图形处理单元）。图形处理单元又包括视频处理单元、外视频模块和后处理模块这三个主要模块。

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电子技术应用专栏作家  一口Linux