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關(guān)于cpu,mcu,dsp的區(qū)別是什么
cpu,mcu,dsp是什么
DSP
DSP(Digital SignalProcessing)，數(shù)字信號(hào)處理，簡(jiǎn)稱DSP。DSP是用數(shù)值計(jì)算的方式對(duì)信號(hào)進(jìn)行加工的理論和技術(shù)。另外DSP也是Digital Signal Processor的`簡(jiǎn)稱，即數(shù)字信號(hào)處理器，它是集成專用計(jì)算機(jī)的一種芯片，只有一枚硬幣那么大。
MCU
MCU本質(zhì)為一片單片機(jī)，指將計(jì)算機(jī)的CPU、RAM、ROM、定時(shí)計(jì)數(shù)器和多種I/O接口集成在一片芯片上，形成的芯片級(jí)的計(jì)算機(jī)。
MCU做得好的廠商：瑞薩(Renesas)、恩智浦(NXP)、新唐、微芯(Microchip)、意法半導(dǎo)體(ST)、愛(ài)特梅爾(Atmel)、英飛凌(Infineon)、德州儀器(TI)、東芝(Toshiba)、三星(Samsung)、賽普拉斯(Cypress)、亞德諾半導(dǎo)體(ADI)、高通(Qualcomm)、富士通(Fujitsu)、超威半導(dǎo)體(AMD)、盛群/合泰半導(dǎo)體(Holtek)、中穎電子、炬力、華潤(rùn)微、沛城、義隆、宏晶、松翰、凌陽(yáng)、華邦電子、愛(ài)思科微、十速科技、佑華微、應(yīng)廣、歐比特、貝嶺、東軟載波微、君正、中微、兆易、晟矽微、芯海、聯(lián)華、希格瑪、匯春、建榮科技、華芯微、神州龍芯、紫光微、時(shí)代民芯、國(guó)芯科技、中天微等等。
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MCU：大都在結(jié)構(gòu)上是基于馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)的，這種結(jié)構(gòu)清楚地定義了嵌入式系統(tǒng)所必需的四個(gè)基本部分：一個(gè)中央處理器核心，程序存儲(chǔ)器(只讀存儲(chǔ)器或者閃存)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器(隨機(jī)存儲(chǔ)器)、一個(gè)或者更多的定時(shí)/計(jì)數(shù)器，還有用來(lái)與外圍設(shè)備以及擴(kuò)展資源進(jìn)行通信的輸入/輸出端口——所有這些都被集成在單個(gè)集成電路芯片上。指令集上早期的MCU是采用CISC的，后面被RISC取代。在總線位數(shù)上，MCU覆蓋了4位、8位、16位、32位，應(yīng)用十分廣泛。
DSP：又名數(shù)字信號(hào)處理器，它是一種專用于實(shí)時(shí)的數(shù)字信號(hào)處理的微處理器。結(jié)構(gòu)上它采用哈佛結(jié)構(gòu)，同樣采用流水線技術(shù)。此外，DSP被用于宿主環(huán)境時(shí)可作為直接內(nèi)存存取設(shè)備運(yùn)作，還支持從模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器(ADC)獲得數(shù)據(jù)，最終輸出的是由數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換器(DAC)轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào)的'數(shù)據(jù)，支持一定的并行處理。
GPU和CPU的區(qū)別
要解釋兩者的區(qū)別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有總線和外界聯(lián)系，有自己的緩存體系，以及數(shù)字和邏輯運(yùn)算單元。一句話，兩者都為了完成計(jì)算任務(wù)而設(shè)計(jì)。
兩者的區(qū)別在于存在于片內(nèi)的緩存體系和數(shù)字邏輯運(yùn)算單元的結(jié)構(gòu)差異：CPU雖然有多核，但總數(shù)沒(méi)有超過(guò)兩位數(shù)，每個(gè)核都有足夠大的緩存和足夠多的數(shù)字和邏輯運(yùn)算單元，并輔助有很多加速分支判斷甚至更復(fù)雜的邏輯判斷的硬件;GPU的.核數(shù)遠(yuǎn)超CPU，被稱為眾核(NVIDIA Fermi有512個(gè)核)。每個(gè)核擁有的緩存大小相對(duì)小，數(shù)字邏輯運(yùn)算單元也少而簡(jiǎn)單(GPU初始時(shí)在浮點(diǎn)計(jì)算上一直弱于CPU)。從結(jié)果上導(dǎo)致CPU擅長(zhǎng)處理具有復(fù)雜計(jì)算步驟和復(fù)雜數(shù)據(jù)依賴的計(jì)算任務(wù)，如分布式計(jì)算，數(shù)據(jù)壓縮，人工智能，物理模擬，以及其他很多很多計(jì)算任務(wù)等。GPU由于歷史原因，是為了視頻游戲而產(chǎn)生的(至今其主要驅(qū)動(dòng)力還是不斷增長(zhǎng)的視頻游戲市場(chǎng))，在三維游戲中常常出現(xiàn)的一類操作是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行相同的操作，如：對(duì)每一個(gè)頂點(diǎn)進(jìn)行同樣的坐標(biāo)變換，對(duì)每一個(gè)頂點(diǎn)按照同樣的光照模型計(jì)算顏色值。
GPU的眾核架構(gòu)非常適合把同樣的指令流并行發(fā)送到眾核上，采用不同的輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行。在 2003-2004年左右，圖形學(xué)之外的領(lǐng)域?qū)＜议_(kāi)始注意到GPU與眾不同的計(jì)算能力，開(kāi)始嘗試把GPU用于通用計(jì)算(即GPGPU)。之后NVIDIA發(fā)布了CUDA，AMD和等公司也發(fā)布了OpenCL，GPU開(kāi)始在通用計(jì)算領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，包括：數(shù)值分析，海量數(shù)據(jù)處理(排序，Map- Reduce等)，金融分析等等。
簡(jiǎn)而言之，當(dāng)程序員為CPU編寫(xiě)程序時(shí)，他們傾向于利用復(fù)雜的邏輯結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法從而減少計(jì)算任務(wù)的運(yùn)行時(shí)間，即Latency。當(dāng)程序員為GPU編寫(xiě)程序時(shí)，則利用其處理海量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)提高總的數(shù)據(jù)吞吐量(Throughput)來(lái)掩蓋 Lantency。目前，CPU和GPU的區(qū)別正在逐漸縮小，因?yàn)镚PU也在處理不規(guī)則任務(wù)和線程間通信方面有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。另外，功耗問(wèn)題對(duì)于GPU比CPU更嚴(yán)重。
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