研究了下，可能还是要专门的NPU好一点吧。
传统芯片厂商（如CPU、GPU和DSP）对于深度学习市场非常重视，因此利用他们巨大体量和市场推广、销售能力，大力推广用这些传统芯片来进行深度学习处理，其本质上也是对现有的技术进行微调，用传统SIMD架构来适配神经网络。然而，由于传统CPU、GPU和DSP本质上并非以硬件神经元和突触为基本处理单元，相对于NPU在深度学习方面天生会有一定劣势，在芯片集成度和制造工艺水平相当的情况下，其表现必然逊色于NPU。
因此，星光智能一号其实是DSP，而非NPU，能够适用于卷积神经网路（CNN），而对循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等处理语音和自然语言的网络有可能就无能为力了。换言之，星光智能一号暂时只面向机器视觉任务，而不能用于语音和自然语言类的问题。其实，这种用传统SIMD/DSP架构来适配神经网络的技术思想在国际上已有不少先例，甚至有成熟的产品，例如CEVA公司的XM4处理器、Cadence公司的Tensilica Vision P5处理器、Synopsys公司的EV处理器等。
作者：吴建明wujianming
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【 在 vtvtvtvt 的大作中提到: 】
: 3G不需要NPU，cpu加几个乘法单元，或者用个dsp的核就行了
: - 来自「最水木 for iPhone Xr」
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