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cpu、GPU、NPU、TPU、SOC，哪种芯片的技术门槛最高？

soc的门槛其实是最高的，毕竟soc是个整合架构，涵盖但不限于前面几个的一种。

但是排除了soc，门槛最高的就是tpu和npu。因为这两个涉及到人工智能这个新领域，而目前能做的基本数据就寥寥数十家(包括谷歌和华为)，可见其技术难度。

而CPU与GPU门槛反而是最低的，基本上套个壳都能用，极端点的就像麒麟，mtk，澎湃等基本上拿来就用的。

CPU和GPU门槛是低，但是要做得好做到能赚钱，同时还兼具高性能，那难度比npu和tpu难度更大。目前能做到这些的用四根手指头能数的出来:高通，AMD，nvdia，Intel。(三星苹果因为不外卖，无法知晓在CPU这一块是否有赚钱，因此不在范围之内)

有个问题已经有同学说了，soc与其他四个不在同一个范畴，不参与讨论。前面四个，其实考量的维度也很多。如果一定要排序的话，个人认为在同样的设计制造水平下，应用范围越广频度越高的，需要支持的逻辑单元种类和特性越多，从稳定性上讲难度越大，稳定是商用的极其重要的指标，性能和功耗还能逐步改进。因此大体上是CPU>GPU>NPU≈TPU

技术门槛，都不低。相比之下，越是新出现的芯片种类，其技术门槛就越高。

芯片的门槛要看几个方面，包括算法设计、材料工艺，加工工艺和封装测试。有时设计算法能做好，但是加工环节被卡了脖子也会失败。另外就是应用生态。有了芯片要在实际产品上应用，之后才能验证和改进。这点是国内芯片厂商最困难的。在进口芯片的挤压下，敢于试用国产芯片，需要很大的勇气、魄力。

从国内目前各公司技术水平看，能达到国际前沿水平的，目前可能只有寒武纪，其他公司还在努力，希望能早日突破。

下面把几个概念通俗介绍一下：

CPU，全称是Central Processing Unit，即中央处理器。

这个缩写相信大家最熟悉，它是计算机系统的“大脑”

CPU主要包括运算器、控制单元、若干寄存器、高速缓存器和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。

它的工作思路是：存储程序，按顺序执行。它最擅长于逻辑控制。由于CPU需要大量的空间去放置存储单元和控制逻辑，计算能力就受限制，所以就有了GPU出场。

目前CPU技术上没有革命性的技术变革，只要我们按照科学的程序，一步步努力，不冒进，早晚能赶上。

GPU全称是Graphics Processing Unit, 即图像处理器；

GPU主要解决并行运算问题。举个生活中的例子。超市收银台前，顾客有100人排队。如果只有一个收银员，那么即使他操作速度再快，也要大家排队耗时间。如果有50个收银员同时收款，很快就解决问题。GPU解决的就是这个问题。这个问题在图形图处理时问题最突出，故改变算法规则，由GPU芯片来解决。但GPU不能独立工作，必须由CPU控制。

NPU全称是Neural network Processing Unit, 即神经网络处理器;

NPU，神经网络处理器，在电路层模拟人类神经元和突触，并且用深度学习指令集直接处理，一条指令对应一组神经元的任务。由于实现存储和计算一体化，故计算效率大大提高。

TPU全称是Tensor Processing Unit, 即张量处理器；

是一种为通过基于神经网络运算能力的一种ASIC，即专用集成电路。他把微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器集成在一个芯片上。这是解决运算速度的另外一个思路，就是专项任务，专项解决。它通常根据特定运算任务开发，指向特定用途。比如人机大战中的AlphaGo。

SOC全称是System on a Chip，其本质上就是上面说的ASIC。可以叫作系统级芯片,或者叫片上系统

当然是SOC了。

SOC叫做片上系统，别的都是xx处理器，而只有SOC叫做系统。一块普通的soc能把CPU，GPU，NPU都集成进去。

以骁***45为例，这块SOC集成了基带，CPU，GPU，DSP，ISP，音频单元，系统内存和安全单元。其内部结构的复杂程度远超桌面CPU或者显卡核心。

除了SOC之外，GPU是最复杂的。第一，GPU规模巨大，英伟达的GV100核心有大概211亿个晶体管，而英特尔6700K则只有17.5亿晶体管。第二，GPU驱动是最复杂的，目前来看世界上能解决GPU驱动问题的厂商只有英伟达。

CPU并不复杂，只要你的指令集和架构能有配套的系统就够了。TPU和NPU是协处理器，他们在专业用途上很强但并不复杂。

先更正你的问题，你列的几个都不属于同一范畴，cpu是中央处理器，gpu是图形处理器，npu和tpu属于ai处理器。soc是系统集成芯片，是一种架构，可以将你说的前面几种几种集成到一块芯片上，这样做可以节省很多空间。

是CPU好一点好还是显卡好一点好？

如果普通家用的话，预算优先考虑板U组合吧，毕竟除了体会装机乐趣的人，大多数都不愿意拆装电脑吧。相对来说显卡的更新频率更高，淘汰几率更大，拆装更便捷。如果预算有限的话可以选择低一档次的显卡过渡，等待促销或者商家活动再换购，当然为了几百块这么做会有旧显卡折损费用。孰轻孰重自行选择

什么是CPU,中央处理器？

中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机[_a***_]中的数据。CPU是计算机中负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。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。中央处理器的功效主要为处理指令、执行操作、控制时间、处理数据。

在计算机体系结构中，CPU 是对计算机的所有硬件***（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。CPU 是计算机的运算和控制核心。计算机系统中所有软件层的操作，最终都将通过指令集映射为CPU的操作。

冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下，程序和数据统一存储，指令和数据需要从同一存储空间存取，经由同一总线传输，无法重叠执行。根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下 5 个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。

取指令（IF，instruction fetch），即将一条指令从主存储器中取到指令寄存器的过程。程序计数器中的数值，用来指示当前指令在主存中的位置。当 一条指令被取出后，PC中的数值将根据指令字长度自动递增。

指令译码阶段（ID，instruction decode），取出指令后，指令译码器按照预定的指令格式，对取回的指令进行拆分和解释，识别区分出不同的指令类 别以及各种获取操作数的方法。

执行指令阶段（EX，execute），具体实现指令的功能。CPU的不同部分被连接起来，以执行所需的操作。

访存取数阶段（MEM，memory），根据指令需要访问主存、读取操作数，CPU得到操作数在主存中的地址，并从主存中读取该操作数用于运算。部分指令不需要访问主存，则可以跳过该阶段。

结果写回阶段（WB，write back），作为最后一个阶段，结果写回阶段把执行指令阶段的运行结果数据“写回”到某种存储形式。结果数据一般会被写到CPU的内部寄存器中，以便被后续的指令快速地存取；许多指令还会改变程序状态字寄存器中标志位的状态，这些标志位标识着不同的操作结果，可被用来影响程序的动作。

在指令执行完毕、结果数据写回之后，若无意外***（如结果溢出等）发生，计算机就从程序计数器中取得下一条指令地址，开始新一轮的循环，下一个指令周期将顺序取出下一条指令。

什么是显卡？

显卡又称为显示卡( Video card)，是计算机中一个很重要的组成部分，承担输出显示图形的任务，对于喜欢玩游戏和从事专业图形设计的人来说，显卡非常重要。主流显卡的显示芯片主要由NVIDIA（英伟达）和AMD（超微半导体）两大厂商制造，通常将采用NVIDIA显示芯片的显卡称为N卡，而将***用AMD显示芯片的显卡称为A卡。

配制较高的计算机，都包含显卡计算核心。在科学计算中，显卡被称为显示加速卡。

显示芯片( Video chipset)是显卡的主要处理单元，因此又称为图形处理器(Graphic Processing Unit，GPU)，GPU是NVIDIA公司在发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出的概念。尤其是在处理3D图形时，GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并完成部分原本属于CPU的工作。GPU所***用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。

显卡所支持的各种3D特效由显示芯片的性能决定，***用什么样的显示芯片大致决定了这块显卡的档次和基本性能，比如NVIDIA的GT系列和AMD的HD系列。

衡量一个显卡好坏的方法有很多，除了使用测试软件测试比较外，还有很多指标可供用户比较显卡的性能，影响显卡性能的高低主要有显卡频率、显示存储器等性能指标 。

结论

综上所述，两者在计算机中有着不同的概念与功能。作为计算机的核心优先选择CPU好，如果就偏向于游戏，那么显卡也要好。否则显卡可以选择性能低一点的。