一文读懂APU/BPU/CPU/DPU/EPU/FPU/GPU等处理器

W。其主页上给出的另一个能效数据是600GOPs/W。此外，Kneron同时也在FPGA开发云端的硬件IP。据可靠消息，Kneron也要在中国大陆建立研发部门了，地点涉及北京、上海、深圳。

VeriSilicon（芯原）的VIP8000。VSI创立于2001年。VSI于今年5月以神经网络处理器IP的名义发布了这款代号VIP8000的IP。从其公布的消息"VeriSilicon’s Vivante VIP8000 Neural Network Processor IP Delivers Over 3 Tera MACs Per Second"来看，这款芯片使用的并不是其DSP core，而是内置了其2015年收购的Vivante的GPU core。按照VSI的说法，VIP8000在16nm FinFET工艺下的计算力超过3 TMAC/s，能效高于1.5 GMAC/s/mW。

DNPU。Deep Neural-Network Processing Unit。DNPU来自于KAIST在ISSCC2017上发表的一篇文章。我把DNPU当做是NPU的一种别名，毕竟现在业内做的支持神经网络计算的芯片没有只支持"非深度"神经网络的。关于DNPU可以参考"从ISSCC Deep Learning处理器论文到人脸识别产品"。

Eyeriss。MIT的神经网络项目，针对CNN的进行高能效的计算加速设计。

Thinker。清华微电子所设计的一款可重构多模态神经计算芯片，可以平衡CNN和RNN在计算和带宽之间的资源冲突。

Neural/Neuromorphic Processing Unit。神经/神经形态处理器。这和上面的神经网络处理器还有所不同。而且，一般也不以"处理器"的名字出现，更多的时候被称为"神经形态芯片（Neuromorphic Chip）"或者是"类脑芯片（Brain-Inspired Chip）"。这类AI芯片不是用CNN、DNN等网络形式来做计算，而是以更类似于脑神经组成结构的SNN（Spiking Neural Network）的形式来进行计算。随便列几个，都不是"xPU"的命名方式。

Qualcomm的Zeroth。高通几年前将Zeroth定义为一款NPU，配合以软件，可以方便的实现SNN的计算。但是，NPU似乎不见了踪影，现在只剩下了同名的机器学习引擎Zeroth SDK。

IBM的TrueNorth。IBM2014年公布的TrueNorth。在一颗芯片上集成了4096个并行的core，每个core包含了256个可编程的神经元neurons，一共1百万个神经元。每个神经元有256个突触synapses，共256 Mlillion。TrueNorth使用了三星的28nm的工艺，共5.4 billion个晶体管。

BrainChip的SNAP（Spiking Neuron Adaptive Processor ）。已经有了赌场的应用。

GeneralVision的CM1K、NM500 chip，以及NeuroMem IP。这家公司的CM1K芯片有1k个神经元，每个神经元对应256Byte存储。虽然无法和强大的TrueNorth相提并论，但是已有客户应用。并且，提供BrainCard，上面有FPGA，并且可以直接和Arduino以及Raspberry Pi连接。

Knowm 这家start-up在忆阻器（memristor）技术基础上做"processing in memory"的AI芯片研发。不过，与前面提到的Mythic（IPU部分）不同的是，Known做的是类脑芯片。Knowm所用的关键技术是一种称为热力学内存(kT-RAM)的memory，是根据AHaH理论(Anti-Hebbian and Hebbian)发展而来。

Koniku 成立于2014年的start-up，要利用生物神经元来做计算，"Biological neurons on a chip"。主页在倒计时，可能要有重要进展公布，期待。

OPU

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。

PPU

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。

QPU

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。

RPU

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