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CPU，GPU和现在的NPU。一段时间以来，各种电话制造商都强调了迄今为止大多数人都不知道的新组件。NPU，或者更好的说是神经处理单元或中性处理单元，是直接干扰与人工智能有关的活动的组件。但是NPU到底是什么，它与CPU和GPU的区别是什么？我们在下面看到它。
什么是GPU，CPU和NPU，它们之间有什么区别？
我们所谓的CPU和GPU是计算机和智能手机的两个最重要的组成部分。粗略地说，CPU是负责处理与来自后台的应用程序，程序和系统进程中的数据有关的所有信息的单元。
在物理层面上，它不过是一个解决数学运算并以指令形式解释它们的单元。与其他组件一样，频率和核心数越高，性能越高，因为它具有更多的信息处理能力。
关于GPU，图形处理单元旨在处理与3D和2D图形有关的所有信息。由于当今的界面基于复杂的2D和3D映射，因此该团队需要第二个部门以一种溶剂的方式处理数据。
除了游戏和视频之外，GPU在管理系统动画和高质量视频记录以及其他更肤浅的任务中也非常有用。
那么NPU是干什么的呢？该组件旨在从CPU接收指令，这些指令要求更有效地使用人工智能，并且其操作会尝试类似于大脑的功能。
NPU负责的功能与在短时间内解析大量数学计算有关。这类芯片的关键是基于速度和能源效率，其行程比CPU和GPU大得多。
NPU，人工智能，机器学习和深度学习
我们已经看过什么是NPU，其主要功能是什么，但是哪些任务需要使用NPU，其在手机上的实际应用是什么？要详细介绍，我们首先必须知道什么是人工智能，Marcine学习和深度学习。
第一个概念必须在物理层面上处理根据特定类型软件的使用而变化的所有活动。正是在CPU和GPU解决了系统预定义的操作的同时，NPU解决了可能因用户而异的计算。
这些计算可能与肖像模式下的照片处理，实时视频稳定，3D计算各种物体通过相机的距离或预测键盘上的语言有关。简而言之，需要在很短的时间内解决变量计算的任务。
但是，人工智能的真正关键在于机器学习。该术语指的是某种类型的系统随着时间的推移学习设备使用习惯的能力。 NPU正是负责解决这些习惯并采取相应措施的人。在特定时间激活某些功能，加快我们在手机上使用最多的应用程序的加载速度，预测键盘上的表情符号，并根据一天中的时间调整电池使用量…
那么什么是深度学习？无疑，这是三个概念中最有趣的一个。深度学习是指不需要人工干预即可解决的NPU操作。
它的操作与大脑和脑部的操作相比，与处理器 本身的 操作更相似，能够解方程，而无需由用户设置，而是由环境设置。目前，它的应用在当前的移动系统中并不十分普及，因此有必要等待Android和iOS实施旨在进行深度学习的功能，以在用户没有积极干预的情况下调整所有软件以满足用户的需求。
