处理器的种类:CPU、GPU、MCU、DSP、MPU各是什么?

2020.10.30 -

   

数位积体电路(Digital IC)

用来处理数位讯号的积体电路称为「数位积体电路(Digital IC)」,目前都是以「矽晶圆」制造,主要是用来处理0 与1 的加减乘除运算与储存工作,其中处理器包括:中央处理器(CPU)、数位讯号处理器(DSP)、微处理器(MPU)、微控制器(MCU)等;记忆体包括:静态随机存取记忆体(SRAM)、动态随机存取记忆体(DRAM)等;

以及其他处理数位讯号的包括:标准逻辑积体电路(Standard logic IC)、特定应用积体电路(ASIC)等,台湾主要的数位积体电路设计公司包括:联发(1459-TW)科技(2454-TW)、联咏科技(3034-TW)、瑞昱(2379-TW)半导体、群联电子(8299-TW)等公司。

这里我们不讨论记忆体,只讨论用来处理0 与1 的加减乘除运算工作的积体电路,如<图一>所示,可以分为处理器(Processor)、半客制化积体电路( Semi custom IC)、全客制化积体电路(Full custom IC)三大类:

➤处理器(Processor):是指可以利用程式决定运算的内容与结果,这里的程式是指一般软体工程师所撰写的软体程式(例如:C 语言、Java 语言),简单的说,就是程式设计师写什么程式它就做什么事,功能完全没有固定,功能没有固定代表没有「客制化」,因此我习惯把它称为「通用积体电路(General purpose IC)」或「无客制化积体电路(Non custom IC)」。

➤半客制化积体电路(Semi custom IC):是指可以利用程式决定「部分」运算的内容与结果,这里的程式又称为「硬体描述语言(例如:Verilog、VHDL)」,一般都是由电子电机工程师选写,因为功能部分没有固定,但是部分是固定的(客制化),因此称为「半客制化(Semi custom)」。

➤全客制化积体电路(Full custom IC):是指功能完全固定,针对「特定的应用需要」或「特定的客户需要」而设计出来的积体电路(IC),又称为「特定应用积体电路(ASIC:Application Specific Integrated Circuit)」。

图一、处理器的种类

中央处理器(CPU:Central Processing Unit)

中央处理器(CPU)属于「复杂指令集处理器(CISC)」,是利用「加法」为主来进行所有的运算工作,可以在一个时脉周期内进行一次加法运算,而乘法则必须使用「数个加法运算」才能达成。

举例来说:假设要花费10 个加法运算才能完成1 个乘法运算,当CPU 的工作频率为1GHz(1G = 10 亿),则使用这种CPU 每秒钟可以完成10 亿次「加法运算」,但是每秒钟只能完成1 亿次「乘法运算」。CPU的代表厂商包括:英特尔(Intel, INTC-US)、超微半导体(AMD, AMD-US)等。

CPU 的特色包括:工作频率高、运算功能强、CMOS 数目多、晶片面积大、成本高、耗电量大,目前大多应用在个人电脑、笔记型电脑、工作站、伺服器等较高阶的产品上,这些产品另外还有一个共同的特色,由于CPU 耗电量大产生废热,因此大部分必须使用风扇来散热。

微处理器(MPU:Micro Processing Unit)

微处理器(MPU)属于「精简指令集处理器(RISC)」,基本上也是利用「加法」为主来进行所有的运算工作,可以在一个时脉周期内进行一次加法运算,而乘法则必须使用「数个加法运算」才能达成。MPU 的代表厂商包括:安谋国际(ARM)或MIPS 公司等,这两家公司本身不卖处理器,只授权处理器的设计图。

➤ARM 处理器:由ARM 公司所设计,广泛地应用在汽车电子、多媒体、影音娱乐等工业或消费性电子产品上做为「应用处理器(AP:Application Processor)」,著名的产品型号包括: ARM7、ARM9、AMR11、Cortex-A8/A9/A15 等。

➤MIPS 处理器:由MIPS 公司所设计,大多应用在网路通讯等电子产品上,例如:ADSL 数据机、缆线数据机(Cable modem)、交换器(Switch)、路由器(Router)、闸道器(Gateway)等,著名的产品型号包括:MIPS32、MIPS64等。

MPU 的特色包括:工作频率较低、运算功能较差、晶片面积小、CMOS 数目少、成本低、耗电量小,比较适合用来作为「嵌入式处理器(EP)」,这些产品共同的特色就是不能使用风扇,而且对成本的控管比较严格。

由于半导体制程技术的进步,目前微处理器(MPU)的工作频率也愈来愈高,和中央处理器(CPU)已经很接近,而智慧型手机、平板电脑的功能也愈来愈接进个人电脑,甚至已经威胁到个人电脑的市场了,在可以预见的未来,MPU 的市场仍然持续成长,但是CPU 的市场则很难成长,甚至已经开始衰退了。

【名词解释】嵌入式系统与嵌入式处理器
➤嵌入式系统(Embedded system):完全嵌入在系统内部,专为特定应用而设计的电子产品,根据英国电器工程师协会(UK Institution of Electrical Engineer)的定义,嵌入式系统是控制、监视或辅助设备、机器或用于工厂运作的装置。

➤嵌入式处理器(EP:Embedded Processor):上述嵌入式系统的电子产品所使用的处理器我们泛称为「嵌入式处理器(EP)」。

简单的说,个人电脑是属于通用的电脑系统,每一台个人电脑都是安装Windows 或Linux 作业系统,因此可以安装不同的应用程式而进行不同的功能;嵌入式系统通常使用特别的作业系统,而且只能执行预先设定的工作,例如:银行的自动柜员机、航空电子、汽车电子、电信交换机、网路装置、印表机、影印机、传真机、计算机、家用电器、医疗装置等。

数位讯号处理器(DSP:Digital Signal Processor)

数位讯号处理器(DSP)属于「精简指令集处理器(RISC)」,它的核心为「乘加器(MAC:Multiply Add Calculator)」,可以在一个时脉周期内进行一次「乘法与加法」运算。举例来说:假设DSP 的工作频率为1GHz(1G = 10 亿),代表每秒钟可以同时完成10 亿次「乘法与加法运算」。

DSP 的代表厂商包括:德州仪器(Texas Instruments, TXN-US)(TI, TXN-US)、亚德诺(ADI, ADI-US)、恩智浦半导体(NXP, NXPI-US)、飞思卡尔( Freescale, 已被NXP 收购)等。

DSP 的特色包括:工作频率高、运算功能强、晶片面积大、CMOS 数目多、成本高、耗电量大,一般来说DSP 由于一个时脉周期内可以进行一次乘法与加法运算,因此工作频率不需要像CPU 那么高,例如:Intel 的CPU 工作频率可以高达4GHz,但是TI 的DSP 工作频率只需要2GHz,虽然看起来DSP 好像比CPU 或MPU 功能强大,但是使用到的CMOS 数目很多,通常价格并不便宜。

DSP 适合用来进行各种乘加运算(SOP:Sum of Products),例如:有限脉冲响应滤波运算(FIR:Finite Impulse Response)、无限脉冲响应滤波运算(IIR:Infinite Impulse Response)、离散傅立叶转换(DFT :Discrete Fourier Transform)、离散余弦转换(DCT:Discrete Cosine Transform)、点积运算(Dot product)、卷积运算(Convolution),以及矩阵多项式的求值运算等。

大家可能会好奇,这些运算都用在那些地方呢?基本上多媒体的影音压缩技术(MP3、JPEG、MPEG 等)、语音辨识(Voice recognition)、噪音去除(Noise reduction)、影像辨识(Pattern recognition)、通讯系统(3G WCDMA/4G OFDM)等讯号处理演算法大部分都是乘加运算(SOP),因此使用DSP 比CPU 或MPU 更合适,假设要花费5 个加法运算才能完成1 个乘法运算,则在进行乘加运算(SOP)的时候DSP 的效能是CPU 或MPU 的5倍。

图形处理器(GPU:Graphic Processing Unit)

图形处理器(GPU)是专门用来处理个人电脑、伺服器、游戏机甚至智慧型手机上的影像运算工作,主要就是把3D 的物件表现在平面的显示器上,可以分担中央处理器(CPU)或微处理器(MPU)的影像处理工作。GPU的代表厂商包括:辉达(Nvidia, NVDA-US)、超微半导体等,由于嵌入式系统的发展,许多处理器厂商开始将GPU 内建在处理器内变成系统单晶片(SoC),例如:安谋国际将GPU 内建在其MPU 中,型号为Mali-300/400/450/T604/T642 等。

图形处理器(GPU)在二十年前曾经是所有电脑的显示器必备的处理器,后来由于图形处理器的功能慢慢被整合到英特尔的晶片组内,使得GPU 的需求量大幅下降,曾经让销售GPU 的厂商经营困难。

近年来人工智慧(AI:Artificial Intelligence)兴起,科学家们发现人工智慧的演算法使用GPU 运算的效能比CPU 高出大约100 倍以上,因此开始大量使用GPU 进行人工智慧运算,使得销售GPU 的厂商重新找到杀手级的应用而前景看好,由于人工智慧的演算法目前都是由云端的「伺服器(Server)」来处理,因此GPU 主要是销售给制作伺服器的厂商。

【概念说明】处理器的核心(Core)
目前Intel的CPU常见的最多做到8核心,但是Nvidia的GPU已经做到5,120核心(Volta Tesla V100),看起来似乎Nvidia的技术大幅领先Intel,其实不是这样看的,CPU的核心比GPU的核心复杂很多,简单的说,我把CPU的核心称为「大核心」,是设计用来做复杂运算功能的;GPU的核心称为「小核心」,适合处理简单、大量、重复的运算工作,就这么巧,区块链采矿、人工神经网路都符合这三个条件,所以大家拿GPU来运算啰!

微控制器(MCU:Micro Control Unit)

微控制器(MCU)属于「精简指令集处理器(RISC)」,一般用来称呼最低阶的处理器,基本上也是利用「加法」为主来进行所有的运算工作,可以在一个时脉周期内进行一次加法运算,而乘法则必须使用「数个加法运算」才能达成。MCU 的代表厂商众多包括:德州仪器、瑞萨(Renesas, 6723-JP)、飞思卡尔(Freescale)、Atmel、Microchop(MCHP-US)、英飞凌(Infineon, IFX-DE)、富士通(Fujitsu , 6702-JP)、恩智浦、意法半导体(STM, STM-US)、三星(Samsung, 005930-KR)等。

MCU 的特色包括:工作频率低、运算功能差、晶片面积小、CMOS 数目少、成本很低、耗电量很小,应用范围很广,例如:电子产品的按键控制、键盘滑鼠、电子表、电动牙刷、摇控器、血糖计、血压计、电表、烟雾侦测器、马达控制、车用电子等,几乎所有的电子产品内都有微控制器。

现场可程式化逻辑阵列(FPGA:Field Programmable Gate Array)

事先由厂商将大部分的逻辑电路设计完成并且制作成积体电路(IC),再卖给IC 设计公司或系统整合商(SI:System Integrator),由工程师依照需要完成最后的电路连线工作,属于「半客制化积体电路(Semi custom IC)」,所谓「半客制化」的意思就是这种积体电路已经制作完成了「一半」,至于它具有什么功能则由IC 设计公司或系统整合商的工程师来决定,此外与FPGA 功能类似的还有可程式化逻辑元件(PLD:Programmable Logic Device)、复杂可程式化逻辑元件(CPLD:Complex Programmable Logic Device),如<图一>所示。

FPGA 是由大量的AND 闸与OR 闸与电子式可抹除可程式化唯读记忆体(EEPROM)排列组合而成,IC 设计公司或系统整合商(SI)只要将这种制作好的半客制化积体电路买来,再由工程师依照需要完成最后的电路连线工作,就完成可以销售或具有特定功能的积体电路(IC)了,因此成本较低可以少量制作。

有点类似传统印刷产业里的「影印」,因为影印数量少的时候单价较低,如果影印的数量高达几万张,就要制版印刷才划算。FPGA 的设计与制造的厂商多为国外大厂,例如:亚尔特(Altera)、赛灵思(Xilinx, XLNX-US)、莱迪斯(Lattice, LSCC-US)等公司,其中Altera 已经被Intel 并购。

特定应用积体电路(ASIC:Application Specific Integrated Circuit)

将数位讯号的编码与解码、压缩与解压缩、区块链采矿、人工神经网路等演算法直接使用电晶体(CMOS)制作成特定功能的积体电路(IC),也就是IC 设计工程师针对「特定的应用需要」或「特定的客户需要」而设计出来的积体电路(IC),称为「特定应用积体电路(ASIC:Application Specific Integrated Circuit)」,英文念做\`esik\。ASIC 只能进行固定的数位讯号运算工作,使用者无法使用软体更改功能,使用上有许多限制,但是由于直接使用电晶体(CMOS)执行运算工作,不需要大量的软体程式,因此执行效能最高,运算速度最快。

Google (GOOGL-US)公司开发的人工智慧机器学习软体框架(Software framework)称为「TensorFlow」,这个软体框架当然可以使用CPU 或GPU 来执行,不过为了再提高效能,Google 公司自行设计了一款「张量处理器(TPU:Tensor Processing Unit)」,虽然他们称为「处理器」,不过TPU 其实更像是专门为人工智慧机器学习和TensorFlow 软体框架这种「特定应用」而开发的「积体电路」,因此比较像是ASIC。这样讲大家是不是对ASIC 有更深的认识了呢?

由于ASIC 是将数位讯号的编码与解码、压缩与解压缩、人工智慧等演算法直接使用电晶体(CMOS)制作而成,使用者无法使用软体更改功能,因此晶片制造商通常只针对数量大的应用才会推出这种产品。

例如:比特币矿工最早使用Intel 或AMD 的中央处理器(CPU)产品来挖矿,2013 年矿工开始使用图形处理器(GPU)、现场可程式化逻辑阵列(FPGA ),后来矿工愈来愈多市场需求量大增,开始有厂商推出比特币采矿专用的特定应用积体电路(ASIC)。

市场上有些积体电路(IC)是「广泛应用」而非「特定的应用需要」或「特定的客户需要」,例如:中央处理器(CPU)是由Intel 自行设计与销售,数位讯号处理器(DSP)是由德州仪器自行设计与销售,这类产品使用者只能接受而很难要求供应商针对使用者的需要修改,另外还有随机存取记忆体(SDRAM、DDR)与快闪记忆体(Flash)等,这类积体电路(IC)都是广泛应用的就不属于ASIC。

【重要观念】
➤上面的分类方式只是为了让大家容易了解各种处理器的特色,但是别忘了,每一种软体都同时含有加法与乘法运算,只是多少的问题而已;同样的道理,CPU或MPU虽然是利用「加法」为主来进行所有的数学运算工作,但是Intel或ARM也已经将支援乘法与除法运算相关的指令集放入处理器内,只是在效能上和数位讯号处理器(DSP)还有一段差距而已!

➤一般只有中央处理器(CPU)、数位讯号处理器(DSP)、微处理器(MPU)、图形处理器(GPU)、微控制器(MCU)等可以使用软体改变运算内容,使用弹性比较大的被归类为「处理器(Processor)」,不过随着技术演进,现场可程式化逻辑阵列(FPGA)与特定应用积体电路(ASIC)也整合部分处理器的功能进去,因此愈来愈像处理器了!

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数位积体电路(Digital IC) 用来处理数位讯号的积体电路称为「数位积体电路(Digital IC)」, […]

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