关于cpu,mcu,dsp的区别是什么
DSP
DSP(Digital SignalProcessing),数字信号处理,简称DSP。DSP是用数值计算的方式对信号进行加工的理论和技术。另外DSP也是Digital Signal Processor的简称,即数字信号处理器,它是集成专用计算机的一种芯片,只有一枚硬币那么大。
MCU
MCU本质为一片单片机,指将计算机的CPU、RAM、ROM、定时计数器和多种I/O接口集成在一片芯片上,形成的芯片级的计算机。
MCU做得好的厂商:瑞萨(Renesas)、恩智浦(NXP)、新唐、微芯(Microchip)、意法半导体(ST)、爱特梅尔(Atmel)、英飞凌(Infineon)、德州仪器(TI)、东芝(Toshiba)、三星(Samsung)、赛普拉斯(Cypress)、亚德诺半导体(ADI)、高通(Qualcomm)、富士通(Fujitsu)、超威半导体(AMD)、盛群/合泰半导体(Holtek)、中颖电子、炬力、华润微、沛城、义隆、宏晶、松翰、凌阳、华邦电子、爱思科微、十速科技、佑华微、应广、欧比特、贝岭、东软载波微、君正、中微、兆易、晟矽微、芯海、联华、希格玛、汇春、建荣科技、华芯微、神州龙芯、紫光微、时代民芯、国芯科技、中天微等等。
cpu,mcu,dsp比较MCU:大都在结构上是基于冯·诺伊曼结构的,这种结构清楚地定义了嵌入式系统所必需的四个基本部分:一个中央处理器核心,程序存储器(只读存储器或者闪存)、数据存储器(随机存储器)、一个或者更多的定时/计数器,还有用来与外围设备以及扩展资源进行通信的输入/输出端口——所有这些都被集成在单个集成电路芯片上。指令集上早期的MCU是采用CISC的,后面被RISC取代。在总线位数上,MCU覆盖了4位、8位、16位、32位,应用十分广泛。
DSP:又名数字信号处理器,它是一种专用于实时的数字信号处理的微处理器。结构上它采用哈佛结构,同样采用流水线技术。此外,DSP被用于宿主环境时可作为直接内存存取设备运作,还支持从模拟数字转换器(ADC)获得数据,最终输出的是由数字模拟转换器(DAC)转换为模拟信号的数据,支持一定的并行处理。
GPU和CPU的区别要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元。一句话,两者都为了完成计算任务而设计。
两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件;GPU的核数远超CPU,被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核)。每个核拥有的缓存大小相对小,数字逻辑运算单元也少而简单(GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU)。从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的'计算任务,如分布式计算,数据压缩,人工智能,物理模拟,以及其他很多很多计算任务等。GPU由于历史原因,是为了视频游戏而产生的(至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场),在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作,如:对每一个顶点进行同样的坐标变换,对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。
GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上,采用不同的输入数据执行。在 2003-2004年左右,图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力,开始尝试把GPU用于通用计算(即GPGPU)。之后NVIDIA发布了CUDA,AMD和等公司也发布了OpenCL,GPU开始在通用计算领域得到广泛应用,包括:数值分析,海量数据处理(排序,Map- Reduce等),金融分析等等。
简而言之,当程序员为CPU编写程序时,他们倾向于利用复杂的逻辑结构优化算法从而减少计算任务的运行时间,即Latency。当程序员为GPU编写程序时,则利用其处理海量数据的优势,通过提高总的数据吞吐量(Throughput)来掩盖 Lantency。目前,CPU和GPU的区别正在逐渐缩小,因为GPU也在处理不规则任务和线程间通信方面有了长足的进步。另外,功耗问题对于GPU比CPU更严重。
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