MCU:性能相对较弱,但功耗低、成本低、集成度高,适合长时间稳定运行的简单控制任务。 MPU:性能介于CPU和MCU之间,更注重在嵌入式环境下的处理能力。 SoC:集成度高,综合性能平衡,能满足多种应用需求,但各部分性能可能不如单独的专用芯片极致。 DSP:针对数字信号处理算法进行优化,具有高效的乘加运算能力和快速的数据吞...
4. MPU Micro Processing Unit。微处理器。通常只包含CPU,不包括内存、存储或外设。 MPU,CPU,MCU,这三个概念差不多,知道就行了。MCU内部有处理器、内存、Flash及其他模块,仅仅需要搭配少量外设就可以构成一个系统。 5. NPU Neural-Network Processing Unit。与GPU类似,神经网络处理器NPU已经成为了一个通用名词,而...
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...
得到我们的手，第一批尚未安装的笔记本电脑之一，这是MSI Prestige 16ai Evo，并最终尝试找出这有多少实际差异。新技术融入我们的日常生活，所以除了CPU和GPU，英特尔的新Meteor Lake处理器现在还包含NPU神经处理单元。顾名思义，Powered By 它专问处理神经网络。到目前为止的任务几乎成为显卡的负担，但现在MPU使专业化...
GPU: 图形处理器(Graphics Processing Unit),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)上图像运算工作的微处理器。 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...
DPU：这次AMD收购的DPU厂商叫Pensando，它的主要产品是Data Processing Unit，即数据处理器，主要用于各大数据中心，支持存储、安全、服务质量管理等。这可不是某厂商的自行命名，而是当前很热的领域，据称已经是CPU、GPU之外的第三大重要处理器。另外还有人工智能方面的深度学习处理器（Deep-Learning Processing Unit）。
TPU:张量处理器(Tensor Processing Unit),又是一种人工智能处理单元,在NVIDIA的RTX系列GPU中,基于人工智能训练的DLSS就是使用其内置TPU的。此外谷歌公司推出的加速人工智能算法的专用处理器也叫TPU。 VPU:矢量处理器(Vector Processing Unit),一种用于图像处理的人工智能加速核心,主要用于汽车和无人机的自动驾驶和避障...
[架构之路-14]:目标系统 - 硬件平台 - CPU、MPU、NPU、GPU、MCU、DSP、FPGA、SOC的区别,作为嵌入式系统的架构师,我们经常会遇到主控芯片的选型问题,从重点类型的芯片中,选择合适的符合业务系统需要的芯片。本文就阐述各种类型芯片的区别。
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。
所以GPU也可以认为是一种较通用的芯片。 03 TPU 按照上文所述,CPU和GPU都是较为通用的芯片,但是有句老话说得好:万能工具的效率永远比不上专用工具。 随着人们的计算需求越来越专业化,人们希望有芯片可以更加符合自己的专业需求,这时,便产生了ASIC(专用集成电路)的概念。