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?1 CPU?
中央处理器，简称 CPU（Central Processing Unit），中央处理器主要包括两个部分，即控制器、运算器，其中还包括高速缓冲存储器及实现它们之间联系的数据、控制的总线。
电子计算机三大核心部件就是CPU、内部存储器、输入/输出设备。
中央处理器主要处理指令、执行操作、控制时间、处理数据。
2 MCU
MCU(MicroControllerUnit)为微控制单元，又称单片微型计算机。
随着大规模集成电路的出现及其发展，将计算机的CPU、RAM、ROM、定时数器和多种I/O接口集成在一个芯片上，形成芯片级的计算机，为不同的应用场合做不同组合控制。
3 MPU
微处理器单元(Micro Processor Unit， MPU)，就是把很多 CPU 集成在一起并行处理数据的芯片。
通俗来说，MCU 集成了 RAM，ROM 等设备;MPU是高度集成的通用结构的中央处理器矩阵，也可以认为是去除了集成外设的 MCU。
4 DSP
DSP(DigitalSignalProcessing)，数字信号处理。DSP是用数值计算的方式对信号进行加工的理论和技术。另外DSP也是DigitalSignalProcessor的简称，即数字信号处理器，它是集成专用计算机的一种芯片，只有一枚硬币那么大。
5 FPGA
FPGA(Field－Programmable Gate Array)，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
在灵活、硬件可定制的平台上加速计算密集型任务方面，FPGA是天生王者。但是，许多现成的FPGA都是面向数据中心应用的。
6 SOC
SOC（System-On-Chip), 即片上系统。可以简单的理解为把系统做在一块芯片上。
一个完整的SoC通常包含以下几个模块：
中央处理器（CPU）-- SoC的“大脑”。运行Android 或者IOS和大多数应用程序的大部分代码。
图形处理单元（GPU）-- 处理与图形有关的任务，例如可视化应用程序的用户界面和2D、3D游戏。
图像处理单元（ISP）--将手机摄像头中的数据转换为图像和视频文件，对图像用AI算法进行进阶处理。
数字信号处理器（DSP）-- 处理比CPU更复杂的数学功能。包括解压缩音乐文件和分析陀螺仪传感器数据。
基带处理单元BBU(Building Base band Unite)—用于网络覆盖。
存储器（ROM/RAM）-- 用来存储程序和各种数据信息的记忆部件。存储器可分为主存储器(简称主存或内存)和辅助存储器(简称辅存或外存)两大类。和CPU直接交换信息的是主存。
神经处理单元（NPU）-- 用于高端智能手机，以加速机器学习（AI）任务。这些包括语音识别和相机处理。
除了以上几个主要单元，还有蓝牙，5G，WI-FI等模块。
SOC的特点：
SOC技术可以有效地降低电子信息系统产品的开发成本，缩短开发周期，提高产品的竞争力，是未来工业界将采用的最主要的产品开发方式。
任何SoC的设计都是性能、功耗、稳定性、工艺难度几方面的平衡。
7 ASIC
随着工艺制程的推进，高昂的超专业化专用IC（ASIC）的开发和生产成本，是边缘设备无法承受的。
ASIC不具可重构性（reconfigurability），因而严重限制了任何潜在的系统升级可能。
8 边缘节点上流行AI芯片方案的比较
** 高度定制的ASIC和SoC
** 可编程FPGA方案
延迟、功耗、并行处理和灵活/可重构性的效率而言，FPGA本质上优于GPU。
** 通用GPU和CPU
CPU和GPU必须以特定方式（如SIMD、SIMT执行模型）处理数据，但FPGA和ASIC本质上直接在硬件中实现软件算法，逻辑单元可以简单地完成软件指令。此外，就完成相同质量的工作而言， FPGA功耗更低、可重构性更好——与硬件已固化的ASIC、SoC、GPU和CPU相比，可以在硬件层级来更改数据流的性质。
就流行的AI芯片方案而言，ASIC领先，FPGA随后。但是，就边缘智能计算的主要关注点而言，ASIC相形见绌。对于成本而言尤其如此：IoT的部署数量，可能在数十个到数十万个节点之间。众所周知，打造一款ASIC殊非易事，需要数年时间，而仅生产制造一项就需要数千万美元的巨额资本支出——通常，只有数百万至数十亿片的批量，此符合开发ASIC的成本效益。
9 实施AI的主要决定因素
实施AI的主要决定因素包括：成本效益、低功耗、可重构性/灵活性和尺寸。
?10 其他
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