RPP「六邊形戰(zhàn)士」處理器：融合NPU與GPU優(yōu)勢，兼具高效與實時性的AI新星

在科技江湖中，處理器家族群英薈萃，各展神通，從DSP到NPU再到GPGPU，每款處理器優(yōu)劣各異，各有所長。正是這些處理器的優(yōu)點，使它們在特定的市場領(lǐng)域中占有一席之地；也是它們的缺點，限制了它們進(jìn)入其他市場領(lǐng)域發(fā)展。然而，在這個競爭激烈的市場中，有一款處理器被譽為“六邊形戰(zhàn)士處理器”，它就是RPP，憑借其獨特的底層架構(gòu)，

RPP成功實現(xiàn)了NPU的高效率和GPU的高通用性相結(jié)合，在AI市場中游刃有余，成為了AI領(lǐng)域的后起之秀。

這種

結(jié)合令RPP具有廣泛的應(yīng)用場景和高效的處理能力，使其在市場上具有強大的競爭力。

（DSP & RPP 性能對比）

接下來，讓我們深入分析一下RPP是如何成為「六邊形戰(zhàn)士」處理器的。首先，我們來回顧一下DSP（數(shù)字信號處理器）的獨特優(yōu)勢——低延遲。這一特性，使得DSP在4G、5G無線通信、雷達(dá)信號處理等領(lǐng)域脫穎而出，成為不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。在需要即時、高效信號分析與處理的應(yīng)用場景中，DSP無疑是最佳的選擇。然而，正如硬幣的兩面一樣，DSP也有其局限性，尤其在高性能人工智能（AI）領(lǐng)域。

雖然DSP在特定領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但對于涉及大規(guī)模并行計算和復(fù)雜矩陣運算的AI任務(wù)，它可能會顯露出性能瓶頸。

AI任務(wù)通常要求高度優(yōu)化的計算能力，而這恰恰是DSP的傳統(tǒng)應(yīng)用所未涉及的。

此外，DSP的匯編語言暴露性使得編程變得困難，軟件難以遷移和迭代。

（NPU& RPP 性能對比）正因如此，專門的處理器類型如NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）和GPU（圖形處理器）應(yīng)運而生，以滿足AI領(lǐng)域的需求。NPU專注于高效執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，而GPU則以其卓越的并行處理能力，成為訓(xùn)練和推斷復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的不二之選。這種針對性的架構(gòu)設(shè)計使得它們能夠在AI領(lǐng)域展現(xiàn)出更卓越的性能。任何技術(shù)都有其兩面性一樣，GPU和NPU也不例外。

它們在某些方面可能存在局限性，使得它們無法廣泛地應(yīng)用于所有領(lǐng)域。

例如，盡管NPU優(yōu)勢非常明顯，低功耗，低成本，高性能都達(dá)到極致。然而，NPU的缺點也是顯而易見的，首先，

部署相對較慢

，用戶需要使用NPU特有的SDK接口將其訓(xùn)練好的模型部署到芯片上，這需要用戶重新學(xué)習(xí)NPU的編程語言，大大增加了部署時間（這與GPU不同，GPU使用通用的CUDA語言進(jìn)行編程）。其次，

NPU屬于定制化的硬件，這在一定程度上限制了其適用范圍。

盡管在

AI領(lǐng)域具備廣泛的應(yīng)用前景，但在其他領(lǐng)域如圖像處理、科學(xué)計算以及信號處理等方面，其應(yīng)用可能會受到限制。此外，即便在AI領(lǐng)域，隨著新的AI算子不斷涌現(xiàn)，很多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可能難以在既有的定制化NPU上得到充分支持。這種定制化的特性使得NPU在處理特定類型的任務(wù)時能夠?qū)崿F(xiàn)卓越性能，但同時也可能在其他領(lǐng)域的應(yīng)用上顯得相對不足。由于技術(shù)的快速發(fā)展和多樣化需求，

NPU在適應(yīng)不斷變化的場景時可能面臨一些挑戰(zhàn)。

（GPU& RPP 性能對比）下面來說一下GPU,盡管在功耗、成本和性能方面不如NPU，但GPU依然是AI領(lǐng)域使用最多的處理器。

這歸功于GPU強大的CUDA生態(tài)。

CUDA是一種由NVIDIA開發(fā)的并行計算平臺和應(yīng)用程序編程接口，它讓開發(fā)者能夠使用NVIDIA的GPU進(jìn)行高性能計算。正是這種強大的生態(tài)，使得GPU在AI領(lǐng)域占據(jù)了主導(dǎo)地位，可以廣泛應(yīng)用。然而，需要指出的是，

GPU的處理時延通常較大，這使得它不適用于實時操作系統(tǒng)，

而僅限于在Linux或Windows操作系統(tǒng)上使用。正因如此，GPU在無線通信、雷達(dá)處理

等信號處理領(lǐng)域的應(yīng)用受到了一定的限制。GPU在AI領(lǐng)域的主導(dǎo)地位源于其卓越的并行計算能力和廣泛支持的軟硬件生態(tài)系統(tǒng)。這種并行計算能力使得GPU能夠在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時發(fā)揮優(yōu)勢，從而在訓(xùn)練和推理中取得出色的性能。盡管在功耗和成本方面存在一些局限，但其在性能方面的優(yōu)勢往往能夠彌補這些不足。不過，在追求GPU強大性能的同時，人們也不能忽視其功耗和成本帶來的挑戰(zhàn)。

特別是在移動設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)等資源受限的場景中，選擇適當(dāng)?shù)奶幚砥魇且粋€需要深思熟慮的決策。例如，大模型之所以難以商用化，很大程度上是因為其巨大的功耗成本；

因此，在性能、功耗和成本之間尋求平衡也變得至關(guān)重要

。

（FPGA& RPP 性能對比）當(dāng)然，F(xiàn)PGA（現(xiàn)場可編程邏輯門陣列）確實在某些方面提供了一種獨特的解決方案，它能夠?qū)崿F(xiàn)高性能和低時延的操作。不同于一般的中央處理單元（CPU）和圖形處理單元（GPU），F(xiàn)PGA可針對特定任務(wù)進(jìn)行硬件級別的編程，從而實現(xiàn)極高的運算速度和響應(yīng)能力。然而，這種高度專用的能力也帶來了一些挑戰(zhàn)和限制。首先，成本是一個重要的考量因素。由于其專用硬件和定制設(shè)計，

FPGA往往具有相對較高的成本，這限制了其在大規(guī)?；虺杀久舾械膽?yīng)用場景中的使用。其次，F(xiàn)PGA的部署和配置通常需要專業(yè)知識和時間投資。

與通用硬件相比，

FPGA需要獨特的開發(fā)環(huán)境和工具鏈，這增加了開發(fā)周期和復(fù)雜性。因此，部署速度相對較慢，這可能會影響其在快速發(fā)展和變化的市場環(huán)境中的適應(yīng)性。由于這些因素，F(xiàn)PGA主要用于某些特定領(lǐng)域，其中對高性能和低延遲有嚴(yán)格要求。例如，在信號處理、數(shù)據(jù)采集、實時分析和仿真等其他需要高度可定制和實時響應(yīng)的應(yīng)用場景中，F(xiàn)PGA有著不可替代的地位。

當(dāng)然也有一款產(chǎn)品，珠海市芯動力科技有限公司自主研發(fā)的全球首款針對并行計算設(shè)計的芯片架構(gòu)-RPP，

則成功實現(xiàn)了低成本、低功耗、低延時、高性能、快速部署和廣泛應(yīng)用的全方位平衡。

憑借其獨特的底層架構(gòu)，成功地結(jié)合了NPU的高效率與GPU的高通用性，為AI計算提供了全新的解決方案。與傳統(tǒng)的NPU和GPU相比，它成功地橋接了兩者之間的性能差距，使得應(yīng)用程序能夠在一個平臺上享受到兩者的優(yōu)點。同時RPP還可以支持實時操作系統(tǒng)（RTOS），它具有DSP的低延遲特性，這將大大提高系統(tǒng)的實時性和響應(yīng)速度，對于需要迅速做出決策的應(yīng)用程序來說，這一點至關(guān)重要。RPP的這一特性使其在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景。例如，在自動駕駛領(lǐng)域，RPP可以實時處理大量的傳感器數(shù)據(jù)，迅速做出駕駛決策，提高駕駛安全性。在醫(yī)療領(lǐng)域，RPP可以幫助醫(yī)生進(jìn)行快速的醫(yī)學(xué)圖像處理和數(shù)據(jù)分析，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率等等。除此之外，RPP的高效率和低功耗特性還可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析、工業(yè)自動化、泛安防等領(lǐng)域。它的通用性使其能夠適應(yīng)各種不同的應(yīng)用場景，從而實現(xiàn)了高度的可移植性和靈活性。RPP架構(gòu)與其他產(chǎn)品相比，堪稱「六邊形戰(zhàn)士」。相較于CPU、GPU、DSP、NPU、FPGA這些產(chǎn)品，它們某些領(lǐng)域存在明顯劣勢，而

RPP則成功實現(xiàn)了低成本、低功耗、低延時、高性能、快速部署和廣泛應(yīng)用的全方位平衡。

RPP架構(gòu)具備通用性和高效性，

能夠幫助人工智能用戶以最短的時間實現(xiàn)產(chǎn)品Time to Market

。它在自動駕駛、醫(yī)療、大數(shù)據(jù)分析、工業(yè)自動化、泛安防等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，為AI計算提供了全新的解決方案。隨著科技的不斷進(jìn)步和發(fā)展，RPP將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)出其強大的應(yīng)用潛力，為推動科技發(fā)展和提升社會效益做出更大的貢獻(xiàn)。

審核編輯 黃宇