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最近，自研芯片的消息鋪天蓋地。

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不管是剛剛發布的OPPO Find N馬里亞納海溝X或者小米的自主研究，或者華為一直在使用的協處理器，似乎都在向我們傳達一個信息：自主研發芯片的門檻越來越低，自主研發芯片變得越來越便宜。

但真的是這樣嗎？

在回答這個問題之前，讓我們來看看麒麟970芯片發布時的分解圖。我們知道麒麟970確實是華為自主研發的芯片，它是由CPU、GPU、NPU、也就是說，該芯片實際上包含多個處理單元。

那么，自研NPU是否意味著整個芯片架構都是自主研發的？

另一個例子，我們會發現，NPU它也可以作為單個板載芯片存在，甚至可以存在TPU、VPU這種芯片存在。

所以，到底是什么？NPU，這一點非常關鍵。

在我們的形象中，CPU中央處理器的名稱讓我們直觀地了解到，芯片的作用是連接整個系統的大腦中樞，即它負責處理所有信息。

后來，我們對顯示效果的需求越來越明確，從OpenGL就需求而言，只有CPU在處理的情況下，熱功耗會很大，所以當年的電腦有一板雙CPU我見過這種板式插入CPU估計人很少，其實很貴iMAC主機也采用板式插入)。

其實從這個時候開始，CPU我們的工作是由多個芯片共享的。當時，我們常見的聲卡和網卡是差異化的表現，這些共享芯片已經成為全職芯片。雖然他們的綜合能力不強，但他們在某一領域的處理和計算能力甚至會金。

最突出的是GPU——早期安卓需要打開圖形處理器GPU渲染提高性能的原因是圖形處理器當時太弱，很多軟件還在使用CPU繞過GPU直接渲染，一直持續到Android 5.0有所改善。

然而，CPU仍然是管理中心，仍然是南北橋，存儲IO交換中心意味著如果你使用四代i5 RTX 實際體驗可能不如3060GTX移動端950GPU由于直接集成CPU所以這個問題似乎不存在。

直到移動應該集成到直到CPU里的5G也可以外掛基帶。

由于早期5，基帶芯片是獨立的G功耗太大，不僅影響芯片的性能，還會瘋狂搶奪系統資源，造成嚴重耗電。插件后，只要不使用5G，系統可以關閉，自然不會影響性能。

既然CPU再加上谷歌推出的被稱為張量處理器的分崩離析（tensor processing unit）TPU(關于TPU沒什么好說的。這是谷歌專門為加快深層神經網絡運算能力而開發的芯片。這對我們來說意義不大）。添加幾個專職處理器能使系統性能更強嗎？

就像很多企業依靠事業部制，各司其職，提高工作效率一樣。

此時，中央處理器架構終于想進一步模擬人腦復雜計算的處理能力，NPU(神經網絡處理器)應運而生。

神經網絡處理器（NPU）采用數據驅動并行計算的架構，特別擅長處理大量的視頻和圖像多媒體數據。NPU處理器專門為物聯網人工智能設計，用于加速神經網絡的運行，解決神經網絡運行中傳統芯片效率低下的問題。

最常見的應用是我們為自己的攝像能力創造的各種應用。NPU芯片，當然OPPO前期也利用NPU畫質增強引擎的實現，包括視頻超清增強、視頻色彩增強、視頻動態插幀，都是嚴重復雜的計算NPU經過長時間和大量的學習，你可以幫助你做出任何復雜的決定，幫助你創建不存在的視頻幀。

所以，這是否意味著NPU作為自研芯片，沒什么好說的？

相反，與更重要、更常見的基本芯片相比，NPU這種新興芯片是自主研發芯片最具發展空間和潛力的方向。

人工智能是當今時代新的發展重點，也是科技的新原點。

與構成系統構成系統相比，經過N年固化的基部件相比，NPU如果有更大的前景，甚至可以說NPU進一步發展，獲得進一步強大的力量，可以創造今天的CPU、GPU更強大的處理終端。

實際上，NPU與學語相比，現在更像是一個學語的孩子。CPU機械只能在固定模式下重復，NPU它已經有了一定的創造力。在當今大數據時代，它的學習力可能會使其創造力呈幾何增長，跳出固有的數據模式，這不僅可以完美地取代被技術卡住的人CPU、GPU，它甚至可以創造更多的未來。