無盡的計算需求　了解各式各樣的處理器

其中有些處理器就“潛伏”在我們的身邊，從電腦到手機，再到新興智能設(shè)備如智能汽車中，都少不了它們的身影;也有些在我們看不見的遙遠數(shù)據(jù)中心、處理中心，發(fā)揮著對生產(chǎn)、生活、社會管理與發(fā)展更重要的作用;更有一些代表著時代前進的腳步，正在科學(xué)家的手中逐漸成熟，未來會通過更強的性能引領(lǐng)我們進入全新的時代。

既然各種處理器已經(jīng)成為了我們須臾也離不開的伙伴，認識它們當然就可以讓我們更深入的了解數(shù)碼產(chǎn)品與IT技術(shù)，也可以更好地理解現(xiàn)在的很多日常應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)等需求及其解決方案等，甚至能搞清很多IT數(shù)碼生活中的“真相”。那么，本篇就以字母順序，給形形色色的xPU做個簡單的盤點吧，考慮到如今的IT產(chǎn)品類型極多，我們很難做到面面俱到，這里涉及的主要還是和我們的生活相關(guān)，或者在近期新聞報道中時不時會看到的“明星”產(chǎn)品們。

APU

加速處理器（Accelerated Processing Unit）是AMD融聚理念的產(chǎn)品，它將處理器和GPU顯示核心做在一個芯片上（圖1），同時具有高性能處理器和最新獨立顯卡的處理性能。其中顯卡部分還能為支持異構(gòu)計算的應(yīng)用提供加速，一些并不需要CPU的長線程復(fù)雜計算，但需要大規(guī)模簡單并行計算的進程就會被轉(zhuǎn)移到擁有大量小計算單元（流處理器）的GPU中處理，可以大幅提升效率。而這也是它名字的由來。

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當然，如今集成顯示核心的設(shè)計反而更多出現(xiàn)在英特爾處理器中，AMD的相應(yīng)產(chǎn)品則被稱作“銳龍/速龍?zhí)幚砥鞔钶dRadeon顯卡”（圖2），甚至在型號中都不再有APU的名稱，而是使用了后綴G。從現(xiàn)在的消息看，AMD未來的銳龍7000處理器可能會全員搭載內(nèi)置顯卡，APU則會成為更著重內(nèi)置GPU性能的產(chǎn)品。

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BPU

分支處理單元（Branch Processing Unit）是CPU中用來做分支處理的區(qū)域，如今已經(jīng)基本融入了整體架構(gòu)，很少獨立設(shè)置。另外地平線公司推出的自動駕駛芯片也被命名為BPU大腦處理單元（BrainProcessing Unit），顧名思義，就是模擬大腦處理過程的AI芯片（圖3），理論上可以讓自動駕駛的處理過程更像人腦，能夠更好地綜合各種路況信息、加快速度、降低功耗，大概也能減少一些現(xiàn)在看起來比較“腦殘”的自動駕駛操作吧。另外有些人預(yù)計未來的新型處理器——生物處理器（Biological Processing Unit）也可能會占用這個縮寫。

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DPU

讓我們跳過大家已經(jīng)很熟悉的C P U，看看簡稱為D P U的產(chǎn)品。近期AMD收購的廠商Pensando，主要產(chǎn)品就是DPU（Data Processing Unit）數(shù)據(jù)處理器，用于各大數(shù)據(jù)中心，支持存儲、安全、服務(wù)質(zhì)量管理等（圖4）。這是當前很熱的領(lǐng)域，據(jù)稱已經(jīng)是CPU、GPU之外的“第三大重要處理器”。

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當然，這里所謂的第三大是一種商業(yè)宣傳，后文中還有其他一些“ 第三重要/ 第三大的處理器類型”，比如簡稱同樣為D PU，用于模擬人工智能的深度學(xué)習(xí)處理器（Deep-Learning Processing Unit）（圖5）就是所謂“第三大處理器類型”的有力競爭者。

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EPU

電腦中最常見的EPU是華碩主板上曾經(jīng)普遍使用的IC 控制芯片智能節(jié)能處理器（Energy ProcessingUnit），搭配AI Gear 3軟件可以實現(xiàn)非常靈活的電源管理（圖6），比如在處理器處于低負荷狀態(tài)下，可以把原本的八相供電變?yōu)樗南喙╇姡瑩?jù)稱最大省電幅度可達50%以上。不過現(xiàn)在獨立的EPU已經(jīng)不再重要，甚至隨著其他芯片的性能提升而被整合到板載其他芯片中，成為了虛擬處理單元。

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火速鏈接

關(guān)于浮點處理器的能力、發(fā)展及融合進CPU的過程，可以參考本刊2022年第11期的《處理器是如何工作的？》一文。

浮點運算器（Floating Point Unit）如今一般被集成在CPU內(nèi)部，甚至已經(jīng)完全融合到了各種芯片架構(gòu)里，只在單獨的浮點測試中可以看到這個單詞。在早期電腦中，它其實和CPU是并立的，也叫浮點協(xié)處理器或簡稱協(xié)處理器，比如386就常常搭配387（圖7）這塊FPU使用。

HPU

再一次跳過大家很熟悉的GPU，看看HPU吧。使用這個簡稱的產(chǎn)品很少，最出名的大概就是微軟專為自家Hololens（圖8）增強現(xiàn)實（MR）技術(shù)而開發(fā)的全息處理器（Holographc Processing Unit）。它不光要負責(zé)處理圖像，還有深度學(xué)習(xí)能力，這樣才能更好地融合虛擬圖像與真實場景，驅(qū)動混合現(xiàn)實技術(shù)。遺憾的是，近期關(guān)于Hololens的消息不太樂觀，為其服務(wù)的HPU未來發(fā)展甚至能否能存續(xù)都成了問題。

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IPU

使用IPU這個簡稱的產(chǎn)品很多。在用于視頻、顯示設(shè)備或手機的處理器中，會有一個專門用于圖像處理的部分（圖9），即圖像處理單元（Image Proc essingUnit），在手機或手機SoC的發(fā)布、宣傳中常常會看到。它主要負責(zé)處理攝像頭拍攝的圖像，而在顯示設(shè)備中，當然就是處理傳輸?shù)狡聊簧系膱D像。

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另外IPU也常常指智能處理器（Intelligence Processing Unit），主要用于人工智能。英特爾則有基礎(chǔ)設(shè)施處理器（Infrastructure Processing Unit）（圖10），主要用于虛擬交換、安全和存儲等基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)，讓CPU或相關(guān)設(shè)備的更多資源可以用于服務(wù)器的主要工作任務(wù)，提升服務(wù)器的總體性能。

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LPU

JPU和KPU比較少見，我們就跳過它們，看看LPU吧。海信近期推出的激光電視上采用的激光處理引擎（圖11）簡稱就是LPU（LaserProcessing Unit），它可以對超窄激光光譜進行全面操控，在更低的能耗下實現(xiàn)高清畫質(zhì)的提升。

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MPU

現(xiàn)在基于大規(guī)模集成電路的芯片，甚至早期一些中等規(guī)模集成電路的芯片（圖12），因為相對于集成電路出現(xiàn)前的計算單元要小巧得多，因此都被叫做微處理器（Micro Processing Unit），簡稱MPU。這個定義比較寬泛，現(xiàn)在也很少被普通用戶使用，但在一些專業(yè)文章中還是會看到。

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NPU

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（Neural-Network Processing Unit）或者簡稱神經(jīng)處理器（Neural Processing Unit），一看就知道它又是一種人工智能處理器。大部分普通用戶應(yīng)該是在華為手機芯片中看到這個名稱的，其實它是一大分類，有很多公司的相關(guān)產(chǎn)品，比如阿里平頭哥的玄鐵RISC-VC 906架構(gòu)及相應(yīng)的全志芯片、高通的Zeroth（圖13）等等，很多地方也宣稱它是“第三大處理器類型”。

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OPU

光子計算機是替代當前硅芯片計算機的一個研究方向，理論上說，它的計算單元應(yīng)該是光處理單元（Optical Processing Unit），但實際上這一名稱很少被提及。

PPU

物理運算處理器（Physics Processing Unit）是一種輔助3D圖形處理的產(chǎn)品，可以加速物體碰撞、變形等方面的計算，解放CPU的計算能力，還曾經(jīng)出現(xiàn)了基于這一芯片的物理加速卡（圖14）。隨著GPU、CPU的能力提升，大量相關(guān)需求被轉(zhuǎn)移到GPU中，CPU也可以輕松處理剩余的任務(wù)，PPU隨之退出了消費級市場。它負責(zé)處理的物理運算能力如今還是3D游戲的重要需求，在3DMark等3D性能測試軟件中就能看到相關(guān)項目，是我們測試CPU游戲能力時常常會關(guān)注的項目。此外在一些專業(yè)級設(shè)備中，仍然有專門負責(zé)物理運算加速的PPU芯片。

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QPU

量子處理單元（Quantum Processing Unit）是一種正在開發(fā)的，面向未來的處理器。它是利用量子疊加性快速遍歷問題的各種可能性并找到正確答案，與現(xiàn)在CPU的分支預(yù)測等計算方式完全不同。其算力隨比特數(shù)n的增長呈冪指數(shù)2n增長，也就是我們常聽到的xx位（Bit）量子計算。它還在研制開發(fā)階段，是各大公司乃至各個大國的競爭重點之一，其外形各式各樣，和人一樣大的（圖15）還算是小巧的呢。

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必須說明的是，當前的量子計算機不僅規(guī)模龐大，而且能力其實相對單一，距離實用還有相當?shù)木嚯x。所謂的“量子霸權(quán)”指的只是在適合量子計算的某些領(lǐng)域、某個公式或某種問題的計算中，量子計算機表現(xiàn)出了遠遠超越傳統(tǒng)計算機的能力，而不是能力的全面突破和性能的全面超越。

RPU

實時處理單元（Real-time Processing Unit）是ARM處理器中的一種計算架構(gòu)，但它屬于底層架構(gòu)，與我們的日常使用關(guān)系不大，甚至很少被最終的ARM芯片產(chǎn)品提及。

SPU

高通驍龍SOC中帶有專門的安全處理單元（Secure Processing Unit），所有的加密、認證計算，以及密鑰存儲工作都由這一SPU負責(zé)（圖16）。它可以看作一套完整的軟硬生態(tài)，包括獨立的CPU、內(nèi)存、存儲空間和OS系統(tǒng)，可以獨立于SoC運行，所以能最大限度地確保數(shù)據(jù)、密匙和加解密計算過程的安全，同時也能解放CPU的算力。

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TPU

張量處理器（Tensor Processing Unit）又是一種人工智能處理單元，在英偉達的RTX系列GPU中，基于人工智能訓(xùn)練的DLSS就是使用其內(nèi)置TPU的。此外谷歌公司推出的加速人工智能算法的專用處理器也叫TPU（圖17），當然這塊芯片就是用于大規(guī)模人工智能服務(wù)器的了。

VPU

UPU這種有些奇怪的簡稱沒有相應(yīng)的常見產(chǎn)品，我們直接來看VPU。矢量處理器（Vector Processing Unit）是一種用于圖像處理的人工智能加速核心，主要用于汽車和無人機的自動駕駛和避障，由Movidius公司推出（圖18），如今已經(jīng)被英特爾收購。另外早期ATI與英偉達競爭時不想使用GPU的名稱，也曾將自己的3D處理器命名為VPU（Video Processing Unit，視頻處理單元）。另外現(xiàn)在的一些視頻相關(guān)設(shè)備中，也會有集成在主芯片中的視頻處理單元甚至獨立的芯片，它們同樣也可以叫做VPU。

這里要說明的是，這一處理器名稱中的“矢量”和上文的“張量”都不是此類處理器的處理對象，而是指的這類處理器進行計算時的方式。其中矢量和張量都是矩陣計算中的概念，矢量處理器能以矢量矩陣模式進行高度并行操作，用很高的效率模擬人工智能，張量處理器同樣是基于矩陣模式計算，只是方式略有差別。這種計算方式比CPU的直線、分支式計算路徑更像人腦的處理過程，當然也就更適合人工智能模擬和處理。

WPU? XPU??YPU ZPU

這些簡稱基本沒有可見的產(chǎn)品，不過一家名叫Zylin的公司曾經(jīng)推出了一款以公司為名，簡稱為ZPU的32位開源處理器，其代碼仍然在開源網(wǎng)站上，但具體產(chǎn)品似乎沒有實際推出。

總結(jié)

好了，從A到Z的各種xPU產(chǎn)品我們就介紹完了，其實從這些產(chǎn)品的介紹中也可以看到，隨著IT技術(shù)的發(fā)展，xPU的隊伍肯定是越來越大的，也許未來就會出現(xiàn)當前沒有的WPU一類的產(chǎn)品，帶來不一樣的使用體驗或新的服務(wù)能力，我們可以拭目以待。

另外要注意的是，本篇主要涉及的是這些縮寫在與我們生活相關(guān)的IT領(lǐng)域的含義，同樣的縮寫在其他領(lǐng)域很常見。比如飛機等大型機械中就有A PU和EPU，分別是輔助動力單元（Auxiliar y Power Unit）和應(yīng)急電源裝置（Emergency Power Unit），大家看到后不要搞混就好。