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xPU都是些什么?

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发表于 2023-2-17 16:05 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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▍APU
. g* f* ?  [! k0 g/ Q/ E! v* v
Accelerated Processing Unit。目前还没有 AI 公司将自己的处理器命名为 APU,因为 AMD 早就用过 APU 这个名字了。APU 是 AMD 的一个处理器品牌。AMD 在一颗芯片上集成传统 CPU 和图形处理器 GPU,这样主板上将不再需要北桥,任务可以灵活地在 CPU 和 GPU 间分配。AMD 将这种异构结构称为加速处理单元,即 APU。$ ; p. F2 A" I) T5 i) p; t6 ]- E
4 Q1 H+ h' E% s
Audio Processing Unit。声音处理器,顾名思义,处理声音数据的专用处理器。不多说,生产 APU 的芯片商有好多家。声卡里都有。
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5 Y0 w) F: F* l; T. ]* d: L0 Q0 H/ q/ b, y▍BPU

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5 b- z3 _, t: z  {/ C
Brain Processing Unit。地平线机器人(Horizon Robotics)以 BPU 来命名自家的 AI 芯片。相比于国内外其他 AI 芯片 start-up 公司,地平线的第一代 BPU 走的相对保守的 TSMC 的 40nm 工艺。BPU 已经被地平线申请了注册商标,其他公司就别打 BPU 的主意了。0 M
8 ~3 n+ u" T2 j
7 y1 j0 h+ ?- D; {# [+ v0 H) c
▍CPU
( y+ r! t7 ]1 v

, S4 h: v% s, `: k! N4 [8 I
上文也进行了详细的介绍。也不会有 AI 公司将自己的处理器命名为 CPU 的。不过,CPU 与 AI 处理器并不冲突。;

- U* U! j( x$ L1 E
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▍DPU
1 m! N/ K4 E, g4 I
) u# [2 `/ a1 {. @6 k0 \" g
Deep-Learning Processing Unit。深度学习处理器。创立于 2010 年的 wave computing 公司将其开发的深度学习加速处理器称为 Dataflow Processing Unit(DPU),应用于数据中心。) V5 W) Z
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▍EPU2
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Emotion Processing Unit伴随机情绪机器人而生,可以让机器人具有情绪。从官方渠道消息看,EPU 本身并不复杂,也不需要做任务量巨大的神经网络计算,是基于 mcu 的芯片。- F4 N, s8 ^8 Q! m/ K- }# T
  Y( V" ~9 j' K
, _3 U0 Q1 p& o" O5 v% t▍FPU- x, K. z5 q; h( R4 }" U, G8 T* P( |( f1 ~

: H$ d& Q! F  ]& z, ]1 F' m; Y8 t# b4 Z. A  ]1 B+ r9 B+ s" X5 m1 m: y
% G1 S( k$ i; D5 A# U1 m
: a$ T$ ]& _! s0 g1 u' H
0 T, a  v+ j3 B8 rFloating Point Unit。浮点单元,不多做解释了。现在高性能的 CPU、DSP、GPU 内都集成了 FPU 做浮点运算。( C! N* A+ x& ]. f0 ^
9 a% ]) Y" N6 }
6 g, [9 F/ |2 g" r' p8 B7 D▍GPU0 }; t& o3 t+ h" j/ h- ]) @% ~7 K) U
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7 A% G3 M! V" R/ S

4 M7 C( K. z, E9 E: R- x! s5 X) Y- D4 f- r* [% @) R2 m5 H9 r2 D+ H) j

* M2 C6 _. k5 A  \8 }5 vGraphics Processing Unit。图形处理器。GPU 原来最大的需求来自 PC 市场上各类游戏对图形处理的需求。但是随着移动设备的升级,在移动端也逐渐发展起来。
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▍HPU# u2 p  F8 d+ W$ a( t
5 g- x- P7 _  g& d* ?6 p' n7 F7 r+ h: C. e+ A  Z1 |( u
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* ^& q" ^' \: _8 |1 ^- W
6 X& c: j% L- z2 p; H- `; ~
, O1 l" f: K# u5 [# Q  YHolographic Processing Unit。全息处理器。Microsoft 专为自家 Hololens 应用开发的。3 i) [( I) ^3 v) L) h9 p; ?2 U5 t  }

6 Q6 J, v* B, h$ n▍IPU. f2 d2 H' m1 Z4 D6 q2 U' a* y+ y  _( A% f5 }) k
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0 F$ m% e8 c1 R( X
- ?. Q# K6 B. u% E% i
+ @3 q& k8 Q, \Intelligence Processing Unit。智能处理器。以 IPU 命名芯片的有两家公司——Graphcore和Mythic。; @( i& ?  n5 s& K6 k& O! C" _$ J9 k9 f4 z
6 r( g/ u9 M9 i
Image Cognition Processor。图像认知处理器 ICP,加拿大公司 CogniVue 开发的用于视觉处理和图像认知的 IP。2 `0 w: v4 C+ T
; e: y+ k+ q/ [* g+ g& o" O3 J
: m3 V5 |$ v. \8 [( ]6 f( g: c8 eImage Processing Unit。图像处理器。一些 SOC 芯片中将处理静态图像的模块称为 IPU。但是,IPU 不是一个常用的缩写,更常见的处理图像信号的处理器的缩写为下面的 ISP。1 w) _! e, J! v3 w# ~. ]% O; e5 `5 D; f

* H+ \+ j. U7 u6 d- S7 N( h9 z0 GImage Signal Processor。图像信号处理器。这个话题也不是一个小话题。ISP 的功能,简单的来说就是处理 camera 等摄像设备的输出信号,实现降噪、Demosaicing、HDR、色彩管理等功能。. e, V9 l* y6 J- Q  f: o8 T

2 p# m1 }/ L3 Q4 b2 g▍KPU5 A8 B7 l6 Y7 s, w2 c/ i7 H. }" d" O% C6 b; g1 w% a
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0 U9 Q, i! x! h! ~/ O0 y9 A* f: _' q5 ~
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1 T( N( B) K+ P# d6 B" E2 S5 ^% v) {( uKnowledge Processing Unit。嘉楠耘智(canaan)号称 2017 年将发布自己的 AI 芯片 KPU。嘉楠耘智要在 KPU 单一芯片中集成人工神经网络和高性能处理器,主要提供异构、实时、离线的人工智能应用服务。这又是一家向 AI 领域扩张的不差钱的矿机公司。作为一家做矿机芯片(自称是区块链专用芯片)和矿机的公司,嘉楠耘智累计获得近 3 亿元融资,估值近 33 亿人民币。据说嘉楠耘智近期将启动股改并推进 IPO。
6 s, n# `3 w0 q2 y- j* [% e( W9 L' j9 J# Q1 G; x: e! g
另:Knowledge Processing Unit 这个词并不是嘉楠耘智第一个提出来的,早在 10 年前就已经有论文和书籍讲到这个词汇了。只是,现在嘉楠耘智将 KPU 申请了注册商标。" C: e$ y" B5 B% x+ ?) K$ t0 n5 c; }& u' @

" V' {- Y, ~1 x: W6 ~, i▍MPU
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0 C/ ^% r1 o$ w& j6 y9 d4 [: V* G; L- k# k( h9 Y9 @
/ H# B  `- g( u$ H' ~7 K8 r* O" v

+ ~  \( [! I1 t  y- |  hMicro Processing Unit。微处理器。MPU,CPU,MCU,这三个概念差不多,知道就行了。. |1 M* b  H$ F5 P- |9 U$ g6 y( u' F/ m0 P; E8 z. L
1 y: A9 T8 n7 }  ]# B( j
" ?' h5 R) B7 @5 w2 s3 L: h  s7 hMind Processing Unit。意念处理器,听起来不错。「解读脑电波」,「意念交流」,永恒的科幻话题。如果采集大量人类「思考」的脑电波数据,通过深度学习,再加上强大的意念处理器 MPU,不知道能否成为 mind-reader。如果道德伦理上无法接受,先了解一下家里宠物猫宠物狗的「想法」也是可以的吗。再进一步,从 mind-reader 发展为 mind-writer,持续升级之后,是不是就可以成为冰与火中的 Skinchanger?9 ?) Q4 K; L- G0 J# s- F; U9 D
1 g/ n* r# D. m* R
▍NPU  E% N& ?( P) H4 M8 k$ W
' ~, D  U! k: S, O- d/ w: v! I$ t0 A

; v- `6 ~& x4 \; E: V8 t. s, [- C& |5 b$ P4 f5 p& }9 P& M) X, g8 d
! Y; Q) j1 i6 B! ?- D1 y  }  x1 g+ U3 Q+ E2 d
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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,而非某家公司的专用缩写。由于神经网络计算的类型和计算量与传统计算的区别,导致在进行 NN 计算的时候,传统 CPU、DSP 甚至 GPU 都有算力、性能、能效等方面的不足,所以激发了专为 NN 计算而设计 NPU 的需求。这里罗列几个以 NPU 名义发布过产品的公司,以及几个学术圈的神经网络加速器。3 ~! {0 g& `2 M6 T( X( B: t1 @; a: M6 @3 f/ x6 P" w$ g

* q8 k3 E. W  W) W2 Z6 Y. j▍OPU
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7 w$ j6 \: Z: X' Z
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6 }- X3 P2 {# D% q: E: V  k4 ^Optical-Flow Processing Unit。光流处理器。有需要用专门的芯片来实现光流算法吗?不知道,但是,用 ASIC IP 来做加速应该是要的。% _( W! P" m1 G$ t
* a* k% w2 \( x7 J7 b5 t( v6 S# Q8 q8 @( _5 g
" |9 o, h/ O/ }2 [% B: ~7 m▍PPU* u7 e8 _; }$ l3 A0 ~7 D
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Physical Processing Unit。物理处理器。要先解释一下物理运算,就知道物理处理器是做什么的了。物理计算,就是模拟一个物体在真实世界中应该符合的物理定律。具体的说,可以使虚拟世界中的物体运动符合真实世界的物理定律,可以使游戏中的物体行为更加真实,例如布料模拟、毛发模拟、碰撞侦测、流体力学模拟等。开发物理计算引擎的公司有那么几家,使用 CPU 来完成物理计算,支持多种平台。但是,Ageia 应该是唯一一个使用专用芯片来加速物理计算的公司。Ageia 于 2006 年发布了 PPU 芯片 PhysX,还发布了基于 PPU 的物理加速卡,同时提供 SDK 给游戏开发者。2008 年被 NVIDIA 收购后,PhysX 加速卡产品被逐渐取消,现在物理计算的加速功能由 NVIDIA 的 GPU 实现,PhysX SDK 被 NVIDIA 重新打造。0 N" l, ~0 {+ w1 G0 O& e
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▍QPU8 N6 e0 v* a& d" F+ H$ [

; P* A' S9 h$ u3 h/ d; e+ p; A  ?: E- ^$ W& c' g7 N! X
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Quantum Processing Unit。量子处理器。量子计算机也是近几年比较火的研究方向。作者承认在这方面所知甚少。可以关注这家成立于 1999 年的公司 D-Wave System。DWave 大概每两年可以将其 QPU 上的量子位个数翻倍一次。4 Z9 o+ t' j4 z- m/ T5 `5 g/ ?; b
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RPU) s6 f6 w" ?5 H3 @  \
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7 e# y9 X4 C) C6 N* x7 O; p# u
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Resistive Processing Unit。阻抗处理单元 RPU。这是 IBM Watson Research Center 的研究人员提出的概念,真的是个处理单元,而不是处理器。RPU 可以同时实现存储和计算。利用 RPU 阵列,IBM 研究人员可以实现 80TOPS/s/W 的性能。( V# H5 j2 J. v3 w
$ R0 }8 E* t6 D% j* I- d' m7 o3 K* O+ u, l* a! U& \. M$ F% s  g2 y& B( \
Ray-tracing Processing Unit。光线追踪处理器。Ray tracing 是计算机图形学中的一种渲染算法,RPU 是为加速其中的数据计算而开发的加速器。现在这些计算都是 GPU 的事情了。
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* r/ I. u4 f' N& c▍SPU
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Streaming Processing Unit。流处理器。流处理器的概念比较早了,是用于处理视频数据流的单元,一开始出现在显卡芯片的结构里。可以说,GPU 就是一种流处理器。甚至,还曾经存在过一家名字为「Streaming Processor Inc」的公司,2004 年创立,2009 年,随着创始人兼董事长被挖去 NVIDIA 当首席科学家,SPI 关闭。: E5 t% W( m3 c/ I0 T! c" P2 [; _. o; D8 Y6 G
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Speech-Recognition Processing Unit。语音识别处理器,SPU 或 SRPU。这个缩写还没有公司拿来使用。现在的语音识别和语义理解主要是在云端实现的,比如科大讯飞。科大讯飞最近推出了一个翻译机,可以将语音传回云端,做实时翻译,内部硬件没有去专门了解。和语音识别相关的芯片如下。& [# n& g+ P% j, }4 _6 N0 `6 q5 |! G6 U! J
, O1 n0 m2 o; W5 ^0 A7 x* j
1 j  x7 O/ X+ j9 M! ?Space Processing Unit。空间处理器。全景摄像,全息成像,这些还都是处理我们的生活空间。当面对广阔的太阳系、银河系这些宇宙空间,是不是需要新的更强大的专用处理器呢?飞向 M31 仙女座星系,对抗黑暗武士,只靠 x86 估计是不行的。. M/ c' a  e4 `  R0 Z
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$ t! n: U: n- z+ F+ dTensor Processing Unit。Google 的张量处理器。2016 年 AlphaGo 打败李世石,2017 年 AlphaGo 打败柯洁,两次人工智能催化事件给芯片行业带来的冲击无疑就是 TPU 的出现和解密。Google 在 2017 年 5 月的开发者 I/O 大会上正式公布了 TPU2,又称 Cloud TPU。- b+ X* n; f/ P) o) |$ y
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6 u$ V+ M2 I% m( n8 t) w
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Universe Processing Unit。宇宙处理器。和 Space Processing Unit 相比,你更喜欢哪个?
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Vision Processing Unit。视觉处理器 VPU 也有希望成为通用名词。作为现今最火热的 AI 应用领域,计算机视觉的发展的确能给用户带来前所未有的体验。为了处理计算机视觉应用中遇到的超大计算量,多家公司正在为此设计专门的 VPU。  d9 l- w! B0 }1 i* t/ t' y# P6 j9 r+ x; A) S! |
# F2 d; R+ P, M6 [* N' [# f4 v) j- J
Visual Processing Unit。
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7 v- J1 C% y. l# O6 d$ \2 iVideo Processing Unit。视频处理器。处理动态视频而不是图像,例如进行实时编解码。- A% F& K7 |' E- G8 @3 @& D) l& E6 p! V9 {+ e( y4 W
) \  b  Q9 H% y0 ?0 v' Z
Vector Processing Unit。向量处理器。标量处理器、向量处理器、张量处理器,这是以处理器处理的数据类型进行的划分。1 X% V  R* K% w% H' ?  k9 V6 o0 F+ r
9 Z' D  G8 l! B8 X0 p% ~( w' D# D, p" b9 W: {" I6 i& S# q$ x! L7 p5 `
▍WPU7 G, O7 T9 J& N. f4 y" \4 K" v( [
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  z) u* g. |1 ]Wearable Processing Unit。一家印度公司 Ineda Systems 在 2014 年大肆宣传了一下他们针对 IoT 市场推出的 WPU 概念,获得了高通和三星的注资。Ineda Systems 研发的这款「Dhanush WPU」分为四个级别,可适应普通级别到高端级别的可穿戴设备的运算需求,可以让可穿戴设备的电池达到 30 天的持续续航、减少 10x 倍的能耗。但是,一切似乎在 2015 年戛然而止,没有了任何消息。只在主页的最下端有文字显示,Ineda 将 WPU 申请了注册商标。( L6 B8 S6 c# v/ I  K  x' q% j

8 j4 N; b8 \7 Y, J% JWisdom Processing Unit。智慧处理器。
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  K; q4 v& D1 R+ `" d
8 ^! u. Q* W+ x# X# Z5 qZylin CPU。挪威公司 Zylin 的 CPU 的名字。为了在资源有限的 FPGA 上能拥有一个灵活的微处理器,Zylin 开发了 ZPU。ZPU 是一种 stack machine(堆栈结构机器),指令没有操作数,代码量很小,并有 GCC 工具链支持,被称为「The worlds smallest 32 bit CPU with GCC toolchain」。Zylin 在 2008 年将 ZPU 在 opencores 上开源。有组织还将 Arduino 的开发环境进行了修改给 ZPU 用。
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