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關(guān)于cpu,mcu,dsp的區別是什么
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DSP
DSP(Digital SignalProcessing)，數字信號處理，簡(jiǎn)稱(chēng)DSP。DSP是用數值計算的方式對信號進(jìn)行加工的理論和技術(shù)。另外DSP也是Digital Signal Processor的`簡(jiǎn)稱(chēng)，即數字信號處理器，它是集成專(zhuān)用計算機的一種芯片，只有一枚硬幣那么大。
MCU
MCU本質(zhì)為一片單片機，指將計算機的CPU、RAM、ROM、定時(shí)計數器和多種I/O接口集成在一片芯片上，形成的芯片級的計算機。
MCU做得好的廠(chǎng)商：瑞薩(Renesas)、恩智浦(NXP)、新唐、微芯(Microchip)、意法半導體(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)、亞德諾半導體(ADI)、高通(Qualcomm)、富士通(Fujitsu)、超威半導體(AMD)、盛群/合泰半導體(Holtek)、中穎電子、炬力、華潤微、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、國芯科技、中天微等等。
cpu,mcu,dsp比較
MCU：大都在結構上是基于馮·諾伊曼結構的，這種結構清楚地定義了嵌入式系統所必需的四個(gè)基本部分：一個(gè)中央處理器核心，程序存儲器(只讀存儲器或者閃存)、數據存儲器(隨機存儲器)、一個(gè)或者更多的定時(shí)/計數器，還有用來(lái)與外圍設備以及擴展資源進(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(xiàn)位數上，MCU覆蓋了4位、8位、16位、32位，應用十分廣泛。
DSP：又名數字信號處理器，它是一種專(zhuān)用于實(shí)時(shí)的數字信號處理的微處理器。結構上它采用哈佛結構，同樣采用流水線(xiàn)技術(shù)。此外，DSP被用于宿主環(huán)境時(shí)可作為直接內存存取設備運作，還支持從模擬數字轉換器(ADC)獲得數據，最終輸出的是由數字模擬轉換器(DAC)轉換為模擬信號的'數據，支持一定的并行處理。
GPU和CPU的區別
要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有總線(xiàn)和外界聯(lián)系，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。一句話(huà)，兩者都為了完成計算任務(wù)而設計。
兩者的區別在于存在于片內的緩存體系和數字邏輯運算單元的結構差異：CPU雖然有多核，但總數沒(méi)有超過(guò)兩位數，每個(gè)核都有足夠大的緩存和足夠多的數字和邏輯運算單元，并輔助有很多加速分支判斷甚至更復雜的邏輯判斷的硬件;GPU的.核數遠超CPU，被稱(chēng)為眾核(NVIDIA Fermi有512個(gè)核)。每個(gè)核擁有的緩存大小相對小，數字邏輯運算單元也少而簡(jiǎn)單(GPU初始時(shí)在浮點(diǎn)計算上一直弱于CPU)。從結果上導致CPU擅長(cháng)處理具有復雜計算步驟和復雜數據依賴(lài)的計算任務(wù)，如分布式計算，數據壓縮，人工智能，物理模擬，以及其他很多很多計算任務(wù)等。GPU由于歷史原因，是為了視頻游戲而產(chǎn)生的(至今其主要驅動(dòng)力還是不斷增長(cháng)的視頻游戲市場(chǎng))，在三維游戲中常常出現的一類(lèi)操作是對海量數據進(jìn)行相同的操作，如：對每一個(gè)頂點(diǎn)進(jìn)行同樣的坐標變換，對每一個(gè)頂點(diǎn)按照同樣的光照模型計算顏色值。
GPU的眾核架構非常適合把同樣的指令流并行發(fā)送到眾核上，采用不同的輸入數據執行。在 2003-2004年左右，圖形學(xué)之外的領(lǐng)域專(zhuān)家開(kāi)始注意到GPU與眾不同的計算能力，開(kāi)始嘗試把GPU用于通用計算(即GPGPU)。之后NVIDIA發(fā)布了CUDA，AMD和等公司也發(fā)布了OpenCL，GPU開(kāi)始在通用計算領(lǐng)域得到廣泛應用，包括：數值分析，海量數據處理(排序，Map- Reduce等)，金融分析等等。
簡(jiǎn)而言之，當程序員為CPU編寫(xiě)程序時(shí)，他們傾向于利用復雜的邏輯結構優(yōu)化算法從而減少計算任務(wù)的運行時(shí)間，即Latency。當程序員為GPU編寫(xiě)程序時(shí)，則利用其處理海量數據的優(yōu)勢，通過(guò)提高總的數據吞吐量(Throughput)來(lái)掩蓋 Lantency。目前，CPU和GPU的區別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規則任務(wù)和線(xiàn)程間通信方面有了長(cháng)足的進(jìn)步。另外，功耗問(wèn)題對于GPU比CPU更嚴重。
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