CPU、GPU、NPU、TPU、SOC,哪种芯片的技术门槛最高？

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热门回答：

技术门槛。都不低。相比之下。越是新出现的芯片种类。其技术门槛就越高。

芯片的门槛要看几个方面。包括算法设计、材料工艺。加工工艺和封装测试。有时设计算法能做好。但是加工环节被卡了脖子也会失败。另外就是应用生态。有了芯片要在实际产品上应用。之后才能验证和改进。这点是国内芯片厂商最困难的。在进口芯片的挤压下。敢于试用国产芯片。需要很大的勇气、魄力。

从国内目前各公司技术水平看。能达到国际前沿水平的。目前可能只有寒武纪。其他公司还在努力。希望能早日突破。

下面把几个概念通俗介绍一下：

CPU。全称是Central Processing Unit。即中央处理器。

这个缩写相信大家最熟悉。它是计算机系统的“大脑”

CPU主要包括运算器、控制单元、若干寄存器、高速缓存器和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。

它的工作思路是：存储程序。按顺序执行。它最擅长于逻辑控制。由于CPU需要大量的空间去放置存储单元和控制逻辑。计算能力就受限制。所以就有了GPU出场。

目前CPU技术上没有革命性的技术变革。只要我们按照科学的程序。一步步努力。不冒进。早晚能赶上。

GPU全称是Graphics Processing Unit, 即图像处理器；

GPU主要解决并行运算问题。举个生活中的例子。超市收银台前。顾客有100人排队。如果只有一个收银员。那么即使他操作速度再快。也要大家排队耗时间。如果有50个收银员同时收款。很快就解决问题。GPU解决的就是这个问题。这个问题在图形图处理时问题最突出。故改变算法规则。由GPU芯片来解决。但GPU不能独立工作。必须由CPU控制。

NPU全称是Neural network Processing Unit, 即神经网络处理器;

NPU。神经网络处理器。在电路层模拟人类神经元和突触。并且用深度学习指令集直接处理。一条指令对应一组神经元的任务。由于实现存储和计算一体化。故计算效率大大提高。

TPU全称是Tensor Processing Unit, 即张量处理器；

是一种为通过基于神经网络运算能力的一种ASIC。即专用集成电路。他把微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器集成在一个芯片上。这是解决运算速度的另外一个思路。就是专项任务。专项解决。它通常根据特定运算任务开发。指向特定用途。比如人机大战中的AlphaGo。

SOC全称是System on a Chip。其本质上就是上面说的ASIC。可以叫作系统级芯片,或者叫片上系统

其他观点：

这几个名词代表了地球上最强大的几个芯片公司：华为、苹果、英特尔、高通、英伟达、谷歌、amd。

华山论剑没有最高只有更高！

CPU是PC机的专用处理器。GPU是主要用于图像的处理芯片、NPU、TPU都是专用的人工智能芯片。SOC是用于移动的一揽子系统功能集成芯片。

目前来看。CPU这块英特尔和AMD你追我赶。各不相让。全球除了它们。就没有一家能在这个竞赛中取得好成绩。门槛最高。

SOC是针对移动的集成芯片。华为、苹果、紫光、高通、三星等都有自已的芯片组。目前来看。华为的集成度稍领先。但并不是不可超越的。所以这一块相对来说难度较低一点。

而GPU图像处理芯片这块。主要的竞争对手是AMD和英伟达。各有千秋。我国的科创板公司寒武纪和华为也有解决图像处理的专用芯片。在某些领域超过英伟达的产品。所以这一块的竞争方兴未艾。

而NPU、TPU是不同公司对人工智能深度学习芯片的提法。我就知道不少公司都有自已的芯片和算法。

因为这块的芯片功能并不是很全面。很多都是对自已的独家技术进行优化。使用性和广泛程度。远远小于CPU\GPU和SOC。所以这一块我认为门槛并没有那么大。

CPU摩尔定律。英特尔一路狂奔

说起CPU。它的历史可就老长了。从一开始人们发明计算机就出现了CPU。最初的CPU是用在大型机和工业机器上的。IBM执其牛耳。

后来。由于芯片的集成度下降。开始出现小型PC机。IBM当时并不是很看好CPU的未来。就把相关的CPU制造技术和专利给了英特尔。让英特尔一路前奔。

英特尔也很争气。不仅开发了出了性能赶超小型机的CPU。而且它建设了自已的芯片工厂。不停提高芯片集成度。增加芯片功能。

英特尔的联合创始人戈登·摩尔。就提出了“摩尔定律”。即每过18个月。计算机的集成度就增加一倍。芯片的能力也增加一倍。

经过摩尔定律的熏陶之后。英特尔一路狂奔。把其它的竞争对手都踩在身下。只有一个AMD。紧紧咬住英特尔不放松。到最近才有超越的机会。

所以。通用计算机芯片的高门槛。让英特尔保持利润从80年代一直到今天。它的市值至今还有几千个亿美元。

而在通用CPU这方面。我国也有相应的龙芯。用在银河计算机等大型机上。以确保我们的科技不会被卡脖子。

但是由于成本高企。我们生产的芯片还不具备在国际上大规模竞争的能力。主要是自用为主。

随着移动互联网的发展。PC的芯片慢慢不再显得那么重要。人们把眼光投入了移动互联网的芯片。

移动的CPU。相对来说其性能和能力要求就不那么高了。因为在移动端。主力是SOC

低功耗打造麒麟芯。严要求首出SOC

说过了CPU。就讲到SOC芯片组了。

我们知道移动的手机体积小。散热难。不可能象PC那样安装一个大型风扇散热。所以传统的X86技术不太好用。必须打造专门的移动芯片。

现在主流的几家移动芯片厂商采用的都是基于AMR的低功耗芯片信令集和架构。苹果的A14、麒麟9000。以及高通的865 +是流行的几大芯片。当然。还有紫光的虎贲。

但是要做到SOC集。就是在一个芯片中既包括通信基带。又有计算、深度学习。不仅需要极同的集成度。还需要很丰富的通信经验。和设计水平。

这一点。我们的麒麟9000做到了。它也是全球首发的5G SOC芯片。

苹果因为缺乏基带技术。它的A14芯片必须外挂高通基带。因此功耗稍大。带宽也不是很理想。

高通理论上也可以做出5G SOC芯片。但是不知道它是基于成本的考虑。还是好货要留在后面加价。并没有推出。

所以。移动的SOC芯片虽然重要。但并不是组合起来就不能用。苹果的A14也获得了不少好评。

可以说在这个领域苹果、华为、高通、紫光等你追我赶。既有技术水平。也有商业成本的比拼。目前还没有谁敢说自已样样第一。

所以。我认为这个领域的竞争还刚刚开始。门槛还没有那么高！

GPU英伟达一骑绝城、AMD紧随其后

GPU主要用于图像处理。视频编解码和并行计算。

这一块目前英伟达是当然的王者。英伟达的黄老板也是华人。最近正准备收购AMD。让我们先祝他一路好运。

每年很多大型的游戏赛。用得都是通用的GPU卡。好的图像卡。不容易卡顿。杀起LOL来得心应手。是很大的GPU市场。

而这几年兴起的区块链、虚拟币。也消耗了很多GPU卡。因为GPU的并行计算。正好可以对各路挖矿算法优化。是采矿的当然之选。

目前来看。英伟达第一。AMD的GPU卡紧随其后。

我们国内的寒武纪。开发了MU270卡。也有很好的编解码性能。很多方面不亚于人后。只是支持的PC厂商不多。还远不被人们所知。

而华为。据说也准备开发自研的图像通用卡。由于它的达芬奇架构的深度学习芯片组深为人所知。既便宜又低功耗。所以我也很看好华为在GPU的逆袭。

NPU和TPU

NPU和TPU用于人工智能深度学习。是一些较为小众的提法。其中TPU是谷歌提出的芯片组。主要用于它的Tensorflow深度学习框架。看来谷歌也希望免费的开源政策能够帮它卖硬件增加收入。

NPU的全称是神经网络计算芯片。主要用于人工智能计算。但目前主要的人工智能计算还是图像智能分析。

从这个角度来看。NPU和GPU有一定的相似之处。必竟华为的达芬奇ＮＰＵ就用在各种摄像机上。不仅做智能分析。也可以用来编解码。

同样。寒武纪、依图等国内的人工智能公司。也都推出自已的NPU芯片组。用于特殊的领域。

而苹果的A14芯片叫也说有自研的NPU芯片。

所以针对SOC集成芯片来说。NPU或TPU只能算里面的一个组件而已。

最后说了这么多U。都是属于芯片的范畴。哪怕是最简单的NPU。也不是一个普通的厂商所能做出来的。

通过芯片的集成化。可以很好地降低能耗和成本。更好地促进我们的科技进步和创新。

让我们对这些牛B的企业致敬。

最后总结一下相关的企业和水平：

技术门槛第一梯队：

CPU：英特尔。AMD

SOC：华为。高通。

GPU：英伟达。AMD

TPU、NPU：因为通用性不好。各家都说自已不错。很难进行统一比较。门槛相对不明显。

诗云：

摩尔定律三十年。

芯片技术月月新。

你方制造电脑强。

我来创造移动端。

英特尔争CPU。

华为SOC第一。

若问利润谁家高。

英伟黄总笑哈哈。

其他观点：

当然是SOC了。

SOC叫做片上系统。别的都是xx处理器。而只有SOC叫做系统。一块普通的soc能把CPU。GPU。NPU都集成进去。

以骁龙845为例。这块SOC集成了基带。CPU。GPU。DSP。ISP。音频单元。系统内存和安全单元。其内部结构的复杂程度远超桌面CPU或者显卡核心。

除了SOC之外。GPU是最复杂的。第一。GPU规模巨大。英伟达的GV100核心有大概211亿个晶体管。而英特尔6700K则只有17.5亿晶体管。第二。GPU驱动是最复杂的。目前来看世界上能解决GPU驱动问题的厂商只有英伟达。

CPU并不复杂。只要你的指令集和架构能有配套的系统就够了。TPU和NPU是协处理器。他们在专业用途上很强但并不复杂。

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