随着人工智能的广泛应用，深度学习已经成为当前人工智能研究和应用的主流方法。面对海量数据的并行计算，人工智能对计算能力的要求不断提高，对硬件计算速度和功耗提出了更高的要求。目前，除了通用CPU之外，硬件加速的GPU、NPU、FPGA等芯片处理器在深度学习的不同应用中各有优势，但究竟哪一种更好呢？以人脸识别为例，其处理过程和对应的功能模块所需要的算力分配基本如下：为什么会有这样的应用区分？有什么意义？要想知道答案，就需要从它们各自的原理、架构和性能特点入手去了解。首先我们来看一下通用CPU的架构。CPUCPU（CentralProcessingUnit）中央处理器是一种超大规模的集成电路。状态总线（Bus）。简单的说就是计算单元、控制单元和存储单元。架构图如下：CPU遵循冯·诺依曼架构，其核心是存储程序和顺序执行。CPU的架构需要大量的空间来放置存储单元（Cache）和控制单元（Control），相比之下计算单元（ALU）只占很小的一部分，因此在大容量方面非常受欢迎-规模并行计算能力。限制，但更擅长逻辑控制。CPU无法实现大量矩阵数据的并行计算能力，但GPU可以。GPUGPU（GraphicsProcessingUnit），即图形处理单元，是由大量计算单元组成的大规模并行计算架构，专为同时处理多个任务而设计。为什么GPU可以实现并行计算能力？GPU也包括基本的计算单元、控制单元和存储单元，但GPU的架构与CPU不同，如下图所示：与CPU相比，CPU芯片空间相差高达20%是ALU，GPU芯片空间80%以上是ALU。即GPU有更多的ALU用于数据并行处理。使用Darknet构建的神经网络模型AlexNet、VGG-16和Restnet152在GPUTitanX、CPUInteli7-4790K（4GHz）上预测ImageNet分类任务的结果：备注：以上数据来自https://pjreddie.com/darknet/imagenet/#reference可以看出GPU处理神经网络数据的效率远高于CPU。总结起来，GPU有以下几个特点：1.多线程，提供了多核并行计算的基本结构，而且核数非常多，可以支持大量数据的并行计算。2.更高的内存访问速度。3.更高的浮点运算能力。因此，GPU比CPU更适合深度学习中的大量训练数据、大量矩阵、卷积运算。GPU虽然在并行计算能力上显示出优势，但它不能单独工作，需要CPU的协同处理。神经网络模型的构建和数据流的传输仍然在CPU上进行。同时也存在功耗高、体积大的问题。性能更高的GPU体积更大，功耗更高，价格也更高，因此不能用于一些小型设备和移动设备。于是，一款体积小、功耗低、计算性能高、计算效率高的专用芯片NPU诞生了。NPUNPU（NeuralNetworksProcessUnits）神经网络处理单元。NPU的工作原理是在电路层模拟人类神经元和突触，利用深度学习指令集直接处理大规模神经元和突触，一条指令完成一组神经元的处理。与CPU和GPU相比，NPU通过突触权重整合存储和计算，从而提高运行效率。NPU是模仿生物神经网络构建的。CPU和GPU处理器需要几千条指令才能完成神经元的处理，而NPU只需要一条或几条指令就可以完成。因此，它在深度学习的处理效率上具有明显的优势。实验结果表明，在相同功耗下，NPU的性能是GPU的118倍。与GPU一样，NPU也需要CPU的协同处理才能完成特定的任务。下面，我们就来看看GPU和NPU是如何与CPU协同工作的。GPUAccelerationGPU目前只是简单的并行矩阵的乘法和加法，神经网络模型的构建和数据流的传输还是在CPU上进行。CPU加载权重数据，根据代码构建神经网络模型，通过CUDA或OpenCL等类库接口将各层的矩阵运算传输给GPU，实现并行计算并输出结果；然后CPU调度下层神经元组的矩阵数据计算，直到神经元网络输出层的计算完成，得到最终的结果。CPU与GPU的交互过程：1获取GPU信息，配置GPUid2加载神经元参数给GPU3GPU加速神经网络计算4接收GPU计算结果NPU加速NPU不同于GPU加速，主要体现在计算各层神经元的结果不使用输出送入主存，而是根据神经网络的连接传递给下层神经元继续计算，因此在计算性能和功耗上有很大的提升消耗。CPU将编译好的神经网络模型文件和权重文件加载到专用芯片中，完成硬件编程。在CPU的整个运行过程中，主要实现数据的加载和业务流程的控制。交互过程如下：1.打开NPU专用芯片设备2.传入模型文件获取模型任务3.获取任务的输入输出信息4.将输入数据复制到模型内存中5.运行模型并得到输出数据除了NPU，在功耗和计算能力方面还有FPGA。FPGAFPGA（Field-ProgrammableGateArray）全称为现场可编程门阵列，用户可以根据自己的需要进行重复编程。与CPU、GPU相比，具有高性能、低功耗、硬件可编程等特点。FPGA的基本原理是在芯片中集成了大量数字电路的基本门电路和存储器，用户可以通过烧入FPGA配置文件来定义这些门电路和存储器之间的连接。这个burn-in不是一次性的，可以重复写定义，重复配置。FPGA的内部结构如下图所示：FPGA的ProgrammableLogicBlocks包含许多功能单元，由LUT（Look-upTable）和触发器组成。FPGA直接通过这些门电路实现用户的算法，不需要指令系统的翻译，执行效率更高。我们可以对比一下：CPU/GPU/NPU/FPGAcharacteristicssummaryofeachchiparchitecturecharacteristics/CPU/70%的晶体管用于构建Cache，还有一些计算单元较少的控制单元，适合逻辑控制运算。大多数/GPU/晶体管用于构建计算复杂度低的计算单元，适用于大规模并行计算。主要用于大数据、后台服务器、图像处理。/NPU/电路层模拟神经元，通过突触权值将存储和计算集成，一条指令完成一组神经元的处理，提高运行效率。主要应用于通信、大数据、图像处理等领域。/FPGA/可编程逻辑，运算效率高，更接近底层IO，逻辑可通过冗余晶体管和布线进行编辑。本质上，它没有指令，不需要共享内存，计算效率高于CPU和GPU。主要用于智能手机、便携式移动设备、汽车。作为最通用的部分，CPU与其他处理器协作完成不同的任务。GPU适用于深度学习中后台服务器的大量数据训练和矩阵卷积运算。NPU和FPGA在性能、面积、功耗等方面具有很大优势，可以更好地加速神经网络计算。FPGA的特点是开发使用硬件描述语言，开发门槛高于GPU和NPU。可以说每种处理器都有其优缺点。在不同的应用场景下，需要根据需要权衡利弊，选择合适的芯片。
