在很多专业演说或发布会中，我们常常不会听见CPU和GPU等参数，随着人工智能的发展，NPU和比较少见的TPU也渐渐转入了我们的“视野”。2020-03-30 我们就来用一篇文章，来非常简单讲解一下科技领域那些“优”。如果说CPU大家应当都十分熟知：中央处理器（CentralProcessingUnit），它是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运营核心和掌控核心；它的主要功能是说明计算机指令以及处置计算机软件中的数据。
其主要还包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，ArithmeticLogicUnit）和高速缓冲存储器（Cache）及构建它们之间联系的数据（Data）、掌控及状态的总线（Bus）。它与内部存储器（Memory）和输出／输入（I／O）设备通称作电子计算机三大核心部件。GPU：图形处理器（再名表明核心、表明芯片、视觉处理器，全拼GraphicsProcessingUnit），GPU是一种在电脑、工作站、智能手机等设备中负责管理图像运算工作的微型处理器，用途是将计算机系统所必须的显示信息展开切换驱动，并向显示器获取行扫瞄信号，掌控显示器的准确表明，是相连显示器和个人电脑主板的最重要元件，也是“人机对话”的最重要设备之一。
显示卡作为电脑主机里的一个最重要组成部分，分担输入表明图形的任务，对于专门从事专业图形设计的人来说显示卡十分最重要。NPU：嵌入式神经网络处理器，是近两年才普遍转入人们视野。其使用“数据驱动并行计算”的架构，尤其擅长于处置视频、图像类的海量多媒体数据。嵌入式NPU的小型化、低功耗和低成本优势，减缓人工智能技术落地应用于。
例如无人机对摄像头的重量和功耗有很高的拒绝，否则不会影响降落和续航能力。而“星光智能一号”只有普通邮票大小，重量仅有几十克，它的问世让诸多监控摄像头等小型设备有了人工智能化的有可能，迈进了人工智能从谜样的机房，跨向生活应用于的一步。
TPU（TensorProcessingUnit）相对于NPU理解的人较少，是谷歌打造出的处理器，是专门机器学习量身定做的，继续执行每个操作者所需的晶体管数量更加较少，大自然效率更高。因为它能加快其第二代人工智能系统TensorFlow的运营，而且效率也大大多达GPU——Google的深层神经网络就是由TensorFlow引擎驱动的。MPU有两种意思，微处理器和内存保护单元。
MPU是单一的一颗芯片，而芯片组则由一组芯片所包含，早期甚至多达7、8颗，但目前大多拆分成2颗，一般称为北桥（NorthBridge）芯片和南桥（SouthBridge）芯片。MPU是计算机的计算出来、辨别或控制中心，有人称之为它为”计算机的心脏”。微掌控单元（MicrocontrollerUnit；MCU），又称单片微型计算机（SingleChipMicrocomputer）或者单片机，是把中央处理器（CentralProcessUnit；CPU）的频率与规格做到必要削减，并将内存（memory）、计数器（Timer）、USB、A／D切换、UART、PLC、DMA等周边模块，甚至LCD驱动电路都统合在单一芯片上，构成芯片级的计算机，为有所不同的应用于场合做到有所不同人组掌控。诸如手机、PC外围、遥控器，至汽车电子、工业上的Q马达、机器手臂的掌控等，都可看到MCU的身影。
SoC的定义多种多样，由于其内涵非常丰富、应用于范围广，很难得出精确定义。一般说来，SoC称作系统级芯片，也有称之为片上系统，意指它是一个产品，是一个有专用目标的集成电路，其中包括原始系统并有映射软件的全部内容。
同时它又是一种技术，借以构建从确认系统功能开始，到硬／硬件区分，并已完成设计的整个过程。DSP（digitalsignalprocessor）是一种独有的微处理器，是以数字信号来处置大量信息的器件。其工作原理是接管模拟信号，切换为0或1的数字信号，再对数字信号展开改动、移除、增强，并在其他系统芯片中把数字数据除错返仿真数据或实际环境格式。它不仅具备可编程性，而且只不过时运营速度可约每秒数以千万条简单指令程序，相比之下多达标准化微处理器，是数字化电子世界中日益最重要的电脑芯片。
它的强劲数据处理能力和低运营速度，是最有一点推崇的两大特色。2020-03-30 的内容就到这里，大家有什么关于电脑和手机方面的消息，可以在文章下方facebook。
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