NPU(Neural Processing Unit，神经网络处理器)是一种专门用于进行深度学习计算的芯片。它是近年来人工智能领域的热门技术之一，被广泛应用于各种人工智能应用中，如自动驾驶、人脸识别、智能语音等领域。
NPU 起什么作用?
NPU扮演着人工智能领域硬件加速器的关键角色。硬件加速的概念，简而言之，就是通过专门的硅芯片来高效执行特定任务，这好比是一位大厨将不同的烹饪步骤分配给助手，从而协同高效地完成一顿大餐的准备。NPU并非意在取代CPU或GPU，而是作为它们的补充，专注于处理如边缘AI等特定工作负载，让CPU和GPU得以专注于它们更为擅长的任务。
GPU作为一种硬件加速器，其设计初衷是专注于图形的渲染，但凭借其底层的灵活性，它同样在AI处理或某些科学计算领域表现出色。在过去，处理AI工作负载通常会依赖于一个或多个高性能的GPU(例如Nvidia的产品)来进行高强度的数字运算。目前，一些企业正致力于研发专为AI设计的硬件加速器，如Google的TPU，因为在专注于AI处理的硬件中，GPU所具备的图形处理功能变得多余无用。
NPU芯片和CPU芯片的区别如下：
功能不同：NPU芯片是专门用于加速神经网络计算的芯片，而CPU芯片则是用于执行通用计算的芯片。
架构不同：NPU芯片通常采用向量处理器架构，使其能够同时处理多个计算任务，而CPU芯片则通常采用标量处理器架构，每次只能处理一个计算任务。
能耗不同：由于NPU芯片的特殊架构，它在执行神经网络计算任务时通常能够提供更高的性能，同时能够更有效地利用能源，缩短计算时间，并且减少能源消耗。
适用场景不同：NPU芯片通常用于需要高性能神经网络计算的场景，例如人工智能、机器学习和计算机视觉。而CPU芯片则适用于一般的通用计算场景，如运行软件程序、浏览网页和处理文件等。
总的来说，NPU芯片和CPU芯片是有一些根本不同的地方，它们通常是针对不同的应用场景设计和优化。NPU芯片逐渐成为了各种智能设备，如智能手机、摄像头甚至是自动驾驶汽车的标配，它将帮助人们在许多领域从中获得更多效益。
