大家好，今天来为大家解答人工智能处理器 TPU这个问题的一些问题点，包括人工智能处理器怎么样也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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芯片、处理器、soc、CPU、GPU、NPU有什么区别？
芯片、处理器、SOC、CPU、GPU、NPU有什么区别吗?
《许多数码类文章中都会提及芯片、处理器、SOC、CPU、NPU等概念,那么这几个概念分别是什么意思?之间又有什么关联和区别呢?》
?首先明白芯片≠处理器，芯片在电脑内部除了机械硬盘和显示器外，剩下的都是芯片。因为它们都是用半导体来存储信息。所以固态硬盘、电脑内存、手机存储卡都是芯片来的，芯片是最大的统称，它包含了多种半导体器件上的集成电路都是芯片，而处理器则是芯片的一种，处理器是指可以执行程序的逻辑机器。换一句话说：处理器就是芯片，但芯片不一定是处理器。
CPU又称为中央处理器，它是CentrlProcessingUnit的英文缩写，CPU它由控制单元、寄存器和逻辑单元构成，它擅长逻辑控制，和通用类型数据运算；CPU处理器有很强的通用性，可以处理不同的数据类型，其功能主要负责顺序控制、操作控制、时间控制、数据加工，解释计算机指令及计算机软件里的数据。
因此在任何一个电脑或嵌入式的电脑里所有的操作都是CPU处理器来控制的。而芯片的功能是对处理器提供主频、内存和容量、ISA/PCI/AGP插槽、ECC纠错等支持。
?SOC它是英文单词SystemonChip的缩写，它大多数是应用于手机芯片中，像我们熟悉的骁龙888，华为麒麟系列都是SOC。习惯上人们俗称处理器是一种叫法上的省略。如果说PC时代的电脑的核心是CPU，那么智能终端手机的核心就是SOC。
它的集成度非常高，称为芯片级系统，也有称片上系统，意思指它是一个产品，是一个有专用目标的集成电路，其中包含完整系统并有嵌入软件的全部内容。同时它又是一个技术用以实现部分系统功能到软件的划分，并完成软件、硬件的一个完整过程，简单理解为SOC里面包含了CPU、GPU、NPU和基带（BP）、ISP、DSP、Arm等模块的整体。例如，麒麟9000系列它们不应该叫CPU，而就是SOC。
??GPU又称为图形处理器，俗称显卡，它在某些方面弥补了CPU中的控制器和寄存器占比比较大，而处理数据逻辑单元占比小的不足；GPU它擅长大规模并行计算，拥有的计算单元众多和超长的流水线，处理的数据类型通常为高度统一的相互没有依赖，这样省去了大量的CPU的不必要的控制指令计算模块，并行计算能力比较CPU来说强大。随着人工智能的发展，GPU不断被应用于数字模拟机学习、视觉处理、语音识别等领域。
??除了电脑外，手机中的NPU也是芯片的一种。数码产品的专业名词太多，几乎它需要掌握英语单词的缩写。
知足常乐2022.3.26日晚于上海
TPU和PU有什么区别
区别如下:
1、本质不同:TPU是聚氨酯热塑性弹性体，又称热塑性聚氨酯橡胶，是一种n型嵌段线性聚合物;PU是聚氨酯，是由二异氰酸酯或多异氰酸酯与带有2个以上羟基的化合物反应生成之高分子化合物。
2、特性不同:TPU具有良好的加工性、耐候性、环保性，被广泛应用于鞋材、管材、薄膜、滚轮、电缆电线等相关行业;PU有良好的橡胶特性，用于制造塑料制品、耐磨合成橡胶制品、合成纤维、硬质和软质泡沫塑料制品、胶黏剂和涂料等。
对谷歌新的TPU有什么看法？
未来的xxxx年，风和日丽，宽阔的街道上，一列列自动驾驶车辆井然有序地高速穿行——它们接收着来自城市“大脑”的统一调度，即使行驶如飞，也相互保持着稳定的车距。
突然，不远处的一座无线基站，设备突然冒出火花，过热宕机——一瞬间，街道上的车辆前后接连相撞，现场惨不忍睹……
对于大部分人来说，这或许只是某个科幻灾难片的场景，但对于AI（人工智能）行业的从业者来说，它所反映的，却正是当今AI技术的一个巨大短板——对于云端大数据、对于远程服务器的过度依赖。
所谓的AI设备，其实自身根本就不“智慧”
遍历当前的消费电子市场，AI作为最热门的卖点，可谓是无处不在：从智能手机上的AI拍照、AI助手，到智能音箱的AI语音交互、AI家电控制，再到不少新晋的车企都喜欢宣传的AI车机……它们看似很有趣、很先进、也很“智慧”，但实际上，大部分此类AI设备本质上都不具备真正的AI计算能力。它们的AI功能，全都要托网络连接、大数据与远程服务器的福。
这是怎么回事？其实原理很简单：以最具代表性的智能音箱为例：其实它本质上只不过在普通扬声器的基础上，加上了一组联网的阵列麦克风。在用户喊出语音命令之后，麦克风录下命令的声音，将它发到了联网的远程服务器上——在那里，语音才转换成文字，进而获得识别；之后，服务器把“回答”的语音文本再发回到智能音箱，由扬声器播放出来，或是执行关联的操作，这一次“问答”就宣告完成。
不难看出，如此“AI设备”，其实严重依赖于联网、依赖于网络那一头的服务器，而它们的“智商”也完全由服务器收集到的大数据、服务器上运行的算法决定。如此一来，此类AI消费电子产品，从一开始就注定了它们具备难以逾越的三大短板：
其一：过度依赖网络连接，一旦断网或是网络状况不佳，则用户体验立马大打折扣。
其二：需要录制用户语音并上传才能实现识别、甚至需要收集用户使用习惯并上传分析才能锻炼算法，有侵犯用户隐私的嫌疑。
其三：对于诸如工业物联网、智能驾驶车联网这些使用场景来说，云端AI的高延迟不仅可能导致出错，甚至存在安全隐患。
既然云计算AI不靠谱，那么离线处理如何？
要解决当前这些“AI”产品的问题，最简单的办法当然是为其植入独立的、具备离线AI计算能力的处理器单元——说来简单，但实现起来，曾经也是极度困难的。
没错，是“曾经”，因为就在前几天，科技巨头谷歌展示了他们自主研发的EdgeTPU芯片，它正是专为低功耗、独立AI计算设计的一颗专用向量处理器（TensorProcessingUnit,简称TPU)。
TPUEdge有什么特别的？首先，它从底层架构上就专为运行AI代码设计，在执行简单的AI判断、学习时，TPUEdge无需联网，能直接在本机完成计算并输出结果。这意味着它既不会泄露用户隐私，运算延迟还更低。
其次，TPUEdge作为谷歌TPU家族中的最新一代，在体积、功耗上已经优化得非常到位，不仅体积远小于大部分通用处理器，甚至还具备和其他处理器、传感器联动的能力。按照谷歌的说法，这是为了让TPUEdge能够被用在智慧工业、物联网设备等体积、功耗受限的设备里。但此种连接能力也不禁令人浮想联翩——它是否也有被装进手机、平板的“潜力”？
虽然你可能不知道，但TPU真的很强
对于大多数人来说，“谷歌处理器”乍听之下似乎很陌生，但是，实际上谷歌自主研发的AI处理器、也就是TPU，不仅已经有了几年的历史，而且也曾经在大众面前“风光无限”过~
2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，来自谷歌的AI棋手“阿尔法Go”直落三盘战胜世界冠军柯洁，让不少中国民众第一次对于AI（人工智能）有了直观的认识——但很多人不知道的是，当时的阿尔法狗，并不像很多年前的IBM“深蓝”那样基于傻大黑粗的超级计算机，而已经是运行在谷歌自主研发的高性能TPU上了。
而仅仅几个月之后，谷歌在2017年10月发布了“亲儿子”手机Pixel2/2XL，这款仅仅配备单后置摄像头的手机在发布之后随即横扫当时的手机拍照榜单，不少用户甚至发现它仅用单摄拍出的背景虚化效果，比此前一大票双摄手机都更好。Pixel2/2XL为何拍照水平如何之高？不久后，有媒体拆解发现，它集成了一颗谷歌自主研发的AI单元专门处理拍照计算，本质上就是一个“缩小版”的TPU。
就在本次TPUEdge正式发布之前，作为谷歌亲密合作伙伴的LG对它进行了前期测试：LG尝试用它驱动显示面板质检设备，结果发现和过去的系统相比，加入最新TPU的设备检测成功率从大约50%大幅上升到了近99.5%，效率之高令人瞠目结舌。
谷歌TPU“钱景”一片大好，但也有人不太高兴
自2015年“自产自用”开始，谷歌TPU发展至今已经迭代至少三次，衍伸型号都有好几种了。但直到最近的Edge版本，才总算正式开启了外销商用的步伐。据谷歌入驻企业家李仁钟（InjongRhee）介绍，EdgeTPU不会与传统芯片竞争，他认为所有的芯片供应商、设备制造商都有机会从TPU技术中获利。当然，终端消费者更不在话下。
只不过，也不是所有人都会欢迎TPU的到来。毕竟，谷歌TPU的工作机制，意味着未来AI计算对于服务器的需求可能大幅缩减；与此同时，大数据厂商也无法再从用户那里收集使用数据。
而这一点，可能就直接挡了不少人的“财路”了，不知道他们作何感想呢？
TPU和TR橡胶哪个好
tpu比较好
TPU（热塑性聚氨酯弹性体），具有卓越的高张力、高拉力、强韧和耐老化的特性，是一种成熟的环保材料。同时，它具有高防水性、透湿性、防风、防寒、抗菌、防霉、保暖等许多优异的功能。
橡胶，大概可分为天然橡胶或人工合成橡胶。天然橡胶的优点就在于它非常的柔软，弹性极佳，能适和于各种运动，起到减震的作用，但是缺点也是很明显的那就是很不耐磨。缺点：较重、易吐霜、透气性和吸湿性不好
关于人工智能处理器 TPU的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
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