这个说法并不完全对.   3Gflops是很低的性能要求，dsp或者带浮点乘加的cpu完全可以做相应的RNN网络的计算。

【 在 quantitative 的大作中提到: 】
: 研究了下，可能还是要专门的NPU好一点吧。
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: 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。
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