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「冷知识」两分钟读懂除CP“优”之外的这些“U”

导读: 在很多专业演讲或发布会中,我们经常会听到CPU和GPU等参数,随着人工智能的发展,NPU和相对罕见的TPU也逐渐进入了我们的“视野”。今天我们就来用一篇文章,来简单介绍一下科技领域那些“优”。

在很多专业演讲或发布会中,我们经常会听到CPU和GPU等参数,随着人工智能的发展,NPU和相对罕见的TPU也逐渐进入了我们的“视野”。今天我们就来用一篇文章,来简单介绍一下科技领域那些“优”。

如果说CPU大家应该都非常熟悉:中央处理器(Central Processing Unit),它是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运行核心和控制核心;它的主要功能是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。

其主要包括运算器(算术逻辑运算单元,ALU,Arithmetic Logic Unit)和高速缓冲存储器(Cache)及实现它们之间联系的数据(Data)、控制及状态的总线(Bus)。它与内部存储器(Memory)和输入/输出(I/O)设备合称为电子计算机三大核心部件。

GPU:图形处理器(再名显示核心、显示芯片、视觉处理器,全拼Graphics Processing Unit),GPU是一种在电脑、工作站、智能手机等设备中负责图像运算工作的微型处理器,用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图形的任务,对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。

NPU:嵌入式神经网络处理器,是近两年才广泛进入人们视野。其采用“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。嵌入式NPU的小型化、低功耗和低成本优势,加快人工智能技术落地应用。例如无人机对摄像头的重量和功耗有很高的要求,否则会影响起飞和续航能力。而“星光智能一号”只有普通邮票大小,重量仅几十克,它的诞生让诸多监控摄像头等小型设备有了人工智能化的可能,迈出了人工智能从神秘的机房,跨向生活应用的一步。

TPU(Tensor Processing Unit)相对于NPU了解的人更少,是谷歌打造的处理器,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。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。

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构成,早期甚至多达7、8颗,但目前大多合并成2颗,一般称作北桥(North Bridge)芯片和南桥(South Bridge)芯片。MPU是计算机的计算、判断或控制中心,有人称它为”计算机的心脏”。

微控制单元(Microcontroller Unit;MCU) ,又称单片微型计算机(Single Chip Microcomputer )或者单片机,是把中央处理器(Central Process Unit;CPU)的频率与规格做适当缩减,并将内存(memory)、计数器(Timer)、USB、A/D转换、UART、PLC、DMA等周边接口,甚至LCD驱动电路都整合在单一芯片上,形成芯片级的计算机,为不同的应用场合做不同组合控制。诸如手机、PC外围、遥控器,至汽车电子、工业上的步进马达、机器手臂的控制等,都可见到MCU的身影。

SoC的定义多种多样,由于其内涵丰富、应用范围广,很难给出准确定义。一般说来, SoC称为系统级芯片,也有称片上系统,意指它是一个产品,是一个有专用目标的集成电路,其中包含完整系统并有嵌入软件的全部内容。同时它又是一种技术,用以实现从确定系统功能开始,到软/硬件划分,并完成设计的整个过程。

DSP(digital signal processor)是一种独特的微处理器,是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号,转换为0或1的数字信号,再对数字信号进行修改、删除、强化,并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性,而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序,远远超过通用微处理器,是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理能力和高运行速度,是最值得称道的两大特色。

今天的内容就到这里,大家有什么关于电脑和手机方面的消息,可以在文章下方留言。

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