科技怪人CPU/GPU/TPU/NPU傻傻分不清楚
刚开始接触深度学习概念时 ， 基本大多数时候也就提到GPU ， 也基本是用GPU来进行深度学习算法训练或部署人脸识别系统的 。
近几年 ， 随着人工智能(尤其是人脸识别)的爆炸式发展 ， 诞生了许多新的东西 ， 其中这芯片 ， 就让很多人都摸不着头脑 。
除了CPU ， GPU之外 ， 还有TPU ， NPU等 ， 真的是CPU/GPU/TPU/NPU傻傻分不清楚啊 。
今天 ， 闻西就来帮大家理理这些让人分不清楚的芯片到底都是啥？怎么区别它们？
CPU
CPU是大家听到得最多的 。
CPU英文全称是Central Processing Unit ， 中文全称是中央处理器 ， 是计算机的核心器件 ， CPU通常由三个部分组成：计算单元、控制单元和存储单元 。
架构图如下：
本文插图
是不是看不懂？看不懂就对了 ， 下面这张图才是帮助你理解的：
本文插图
GPU
GPU全称是Graphics Processing Unit ， 中文全称叫图形处理器 ， 它也是由三个部分组成：计算单元、控制单元和存储单元 。
我们继续沿用上面CPU架构图用来表示各个单元的颜色来表示下GPU架构(黄色用来表示控制单元 ， 绿色用来表示计算单元 ， 橙色用来表示存储单元) ， 如下：
本文插图
这妥妥是个CPU变种啊！
我们把CPU和GPU的架构图放在一起比较下 ， 看看有啥区别：
本文插图
CPU这边起码30%都是用在了控制单元 ， 各个单元占比还算均衡 ， 而GPU就夸张了 ， 80%以上都用在了计算单元 ， 偏科有点严重啊 。
正是由于这种区别 ， 导致CPU精于控制和复杂运算 ， 而GPU精于简单且重复的运算 。
另外CPU和GPU还有一个最大的区别：CPU是顺序执行运算 ， 而GPU是可以大量并发的执行运算 ， 通俗的说就是CPU做事情是一件一件来做 ， 而GPU是很多件事情同时做 。
但很多件事情同时做 ， 一定是简单的事情 ， 就像一个人一样 ， 我们没法同时做两件复杂的事情 。
借用知乎上某大神的说法 ， 就像你有个工作需要计算几亿次一百以内加减乘除一样 ， 最好的办法就是雇上几十个小学生一起算 ， 一人算一部分 ， 反正这些计算也没什么技术含量 ， 纯粹体力活而已；而CPU就像老教授 ， 积分微分都会算 ， 就是工资高 ， 一个老教授资顶二十个小学生 ， 你要是富士康你雇哪个？
GPU就是用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务 ， 纯粹的人海战术 。 这种策略基于一个前提 ， 就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性 ， 是互相独立的 。
但有一点需要强调 ， 虽然GPU是为了图像处理而生的 ， 但是我们通过前面的介绍可以发现 ， 它在结构上并没有专门为图像服务的部件 ， 只是对CPU的结构进行了优化与调整 ， 所以现在GPU不仅可以在图像处理领域大显身手 ， 它还被用来科学计算、密码破解、数值分析 ， 海量数据处理（排序 ， Map-Reduce等） ， 金融分析等需要大规模并行计算的领域 。
上面我们提到的CPU和GPU都是通用芯片 。
但古语有云：工欲善其事必先利其器 。
一块石头 ， 是通用的 ， 但如果我专门打磨打磨 ， 让它变成锋利的 ， 是不是就可以用来切割东西了呢？
有了这个概念后 ， 对于TPU ， NPU等等众多的PU们 ， 你把它们当成都是专门打磨过的石头 ， 就很好理解了 。
TPU
自从谷歌的AlphaGo打败李世石之后 ， 谷歌在人工智能界的知名度也越来越大了 ， 于是谷歌推出了它们的深度学习框架TensorFlow ， 这个深度学习框架也就此扬名世界 。
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