Python|除了CPU和GPU之外还有什么xPU？( 二 ) 河南|00后

HPU：使用这个名称的产品很少，最出名的大概就是全息处理器（Holographic Processing Unit），是微软专为自家Hololens应用开发的。它不光要负责处理图像，还有深度学习能力，才能更好地融合虚拟图像与真实场景，驱动混合现实技术（MR）。

IPU：大家熟悉的GPU之后，就是看似不起眼，其实意义还很多的IPU 。在用于视频、显示设备或手机的处理器中，会有一个专门用于图像处理的部分，就叫IPU（Image Processing Unit）图像处理单元，在手机中它主要负责处理摄像头拍摄的图像，而在显示设备中，当然就是处理传输到屏幕上的图像。

另外IPU也常常指智能处理器（Intelligence Processing Unit），主要用于人工智能。 Intel则有（Infrastructure Processing Unit）基础设施处理器，主要用于虚拟交换、安全和存储等基础架构服务，解放相关设备或有相关部分的设备，解放CPU资源，提升总体性能。

LPU：JPU和KPU比较少见，海信近期推出的激光电视上出现了所谓的LPU（Laser Processing Unit）激光处理引擎，它可以对超窄激光光谱进行全面操控，在更低的能耗下实现高清画质的提升。

MPU：现在的很多基于大规模集成电路的芯片，甚至早期一些中等规模集成电路的芯片都可以被叫做微处理器（Micro Processing Unit），这个定义比较宽泛，现在也很少被普通用户使用，但在一些专业文章中还是会看到。

NPU：嵌入式神经网络处理器（Neural-Network Processing Unit），一看就知道又是一种人工智能处理器，大部分普通用户应该是在华为手机芯片中看到这个名称的。其实它是一大分类，有很多公司的相关产品，比如阿里的平头哥等。

PPU：物理运算处理器（Physics Processing Unit）是一种辅助3D图形处理的产品，负责处理物体碰撞、变形等方面的内容，随着GPU的能力提升，迅速退出了消费级市场。关于物理运算能力，在3DMark等3D性能测试中还能看到。

QPU：量子处理单元（Quantum Processing Unit）是一种正在开发的，面向未来的处理器。它利用量子叠加性快速遍历问题的各种可能性并找到正确答案，算力随比特数n的增长呈幂指数2n增长，也就是我们常听到的xxbit量子计算。它也是今天我们见到的外形最怪的处理器了，没错，下图中的大家伙就是QPU ，而且很多QPU装置还要大得多。

SPU：RPU又是一个基本没有被使用的缩写，一般被称为SPU的安全处理单元（Secure Processing Unit），在如今的高通骁龙SOC中，就将所有的加密、认证计算，以及密钥存储工作全部转移到了内置SPU 。我们甚至可以将SPU理解为一套完整的软硬生态，包括独立的CPU、内存、存储空间和OS系统，可以独立于SoC运行，能最大限度确保安全，还能解放CPU的算力。

TPU：张量处理器（Tensor Processing Unit），又是一种人工智能处理单元，在NVIDIA的RTX系列GPU中，基于人工智能训练的DLSS就是使用其内置TPU的。此外谷歌公司推出的加速人工智能算法的专用处理器也叫TPU 。

VPU：矢量处理器（Vector Processing Unit），一种用于图像处理的人工智能加速核心，主要用于汽车和无人机的自动驾驶和避障，由Movidius公司推出，如今已经被Intel收购。另外早期ATI与NVIDIA竞争时不想使用GPU的名称，也曾将自己的3D处理器命名为VPU（Video Processing Unit）。现在手机、显示设备等产品中负责视频处理的芯片或芯片中的相关单元也仍然被称为VPU 。

要注意的是，咱们今天主要说的是这些缩写在消费级IT领域的含义，其实同样的缩写在其他领域也可能很常见，比如飞机等大型机械中也有APU和EPU ，分别是辅助动力单元（Auxiliary Power Unit）和应急电源装置（Emergency Power Unit），大家看到后不要搞混就好。

Python|除了CPU和GPU之外 还有什么xPU？( 二 )

Python|除了CPU和GPU之外还有什么xPU？( 二 )