CPU,GPU,TPU,NPU都是什麼？
什麼是CPU?
中央處理器（CPU），是電子計算機的主要設備之一，電腦中的核心配件。其功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟件中的數據。CPU是計算機中負責讀取指令，對指令譯碼並執行指令的核心部件。中央處理器主要包括兩個部分，即控制器、運算器，其中還包括高速及實現它們緩衝處理器之間聯繫的數據、控制的總線。電子計算機三大核心部件就是CPU、內部存儲器、輸入/輸出設備。中央處理器的功效主要爲處理指令、執行操作、控制時間、處理數據。在計算機體系結構中，CPU 是對計算機的所有硬件資源（如存儲器、輸入輸出單元） 進行控制調配、執行通用運算的核心硬件單元。CPU 是計算機的運算和控制核心。計算機系統中所有軟件層的操作，最終都將通過指令集映射爲CPU的操作。
什麼是GPU?
圖形處理器（英語：Graphics Processing Unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、遊戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。
GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，並進行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時GPU所採用的核心技術有硬件T&L（幾何轉換和光照處理）、立方環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技術可以說是GPU的標誌。GPU的生產商主要有NVIDIA和ATI。
GPU的構成相對簡單，有數量衆多的計算單元和超長的流水線，特別適合處理大量的類型統一的數據。但GPU無法單獨工作，必須由CPU進行控制調用才能工作。CPU可單獨作用，處理複雜的邏輯運算和不同的數據類型，但當需要大量的處理類型統一的數據時，則可調用GPU進行並行計算。
什麼是TPU?
TPU（Tensor Processing Unit）即張量處理單元，是一款爲機器學習而定製的芯片，經過了專門深度機器學習方面的訓練，它有更高效能（每瓦計算能力）。
因爲它能加速其第二代人工智能系統TensorFlow的運行，而且效率也大大超過GPU――Google的深層神經網絡就是由TensorFlow引擎驅動的。TPU是專爲機器學習量身定做的，執行每個操作所需的晶體管數量更少，自然效率更高。
TPU與同期的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每瓦能爲機器學習提供比所有商用GPU和FPGA更高的量級指令，這基本相當於7年後的科技水平。TPU是爲機器學習應用特別開發，以使芯片在計算精度降低的情況下更耐用，這意味每一個操作只需要更少的晶體管，用更多精密且大功率的機器學習模型，並快速應用這些模型，因此用戶便能得到更正確的結果。
什麼是NPU?
嵌入式神經網絡處理器（NPU）採用“數據驅動並行計算”的架構，特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數據。
NPU處理器專門爲物聯網人工智能而設計，用於加速神經網絡的運算，解決傳統芯片在神經網絡運算時效率低下的問題。
在GX8010中，CPU和MCU各有一個NPU，MCU中的NPU相對較小，習慣上稱爲SNPU。
NPU處理器包括了乘加、激活函數、二維數據運算、解壓縮等模塊。
乘加模塊用於計算矩陣乘加、卷積、點乘等功能，NPU內部有64個MAC，SNPU有32個。
激活函數模塊採用最高12階參數擬合的方式實現神經網絡中的激活函數，NPU內部有6個MAC，SNPU有3個。
二維數據運算模塊用於實現對一個平面的運算，如降採樣、平面數據拷貝等，NPU內部有1個MAC，SNPU有1個。
解壓縮模塊用於對權重數據的解壓。爲了解決物聯網設備中內存帶寬小的特點，在NPU編譯器中會對神經網絡中的權重進行壓縮，在幾乎不影響精度的情況下，可以實現6-10倍的壓縮效果。
附：
APU – Accelerated Processing Unit, 加速處理器，AMD公司推出加速圖像處理芯片產品。
BPU – Brain Processing Unit, 地平線公司主導的嵌入式處理器架構。
CPU – Central Processing Unit 中央處理器， 目前PC core的主流產品。
DPU – Deep learning Processing Unit, 深度學習處理器，最早由國內深鑑科技提出；另說有Dataflow Processing Unit 數據流處理器， Wave Computing 公司提出的AI架構；Data storage Processing Unit，深圳大普微的智能固態硬盤處理器。
FPU – Floating Processing Unit 浮點計算單元，通用處理器中的浮點運算模塊。
GPU – Graphics Processing Unit, 圖形處理器，採用多線程SIMD架構，爲圖形處理而生。
HPU – Holographics Processing Unit 全息圖像處理器， 微軟出品的全息計算芯片與設備。
IPU – Intelligence Processing Unit， Deep Mind投資的Graphcore公司出品的AI處理器產品。
MPU/MCU – Microprocessor/Micro controller Unit， 微處理器/微控制器，一般用於低計算應用的RISC計算機體系架構產品，如ARM-M系列處理器。
NPU – Neural Network Processing Unit，神經網絡處理器，是基於神經網絡算法與加速的新型處理器總稱，如中科院計算所/寒武紀公司出品的diannao系列。
RPU – Radio Processing Unit, 無線電處理器， Imagination Technologies 公司推出的集合集Wifi/藍牙/FM/處理器爲單片的處理器。
TPU – Tensor Processing Unit 張量處理器， Google 公司推出的加速人工智能算法的專用處理器。目前一代TPU面向Inference，二代面向訓練。
VPU – Vector Processing Unit 矢量處理器，Intel收購的Movidius公司推出的圖像處理與人工智能的專用芯片的加速計算核心。
WPU – Wearable Processing Unit， 可穿戴處理器，Ineda Systems公司推出的可穿戴片上系統產品，包含GPU/MIPS CPU等IP。
XPU – 百度與Xilinx公司在2017年Hotchips大會上發佈的FPGA智能雲加速，含256核。
ZPU – Zylin Processing Unit, 由挪威Zylin 公司推出的一款32位開源處理器。
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