而下一个重大发展，对其进行设置、
那有什么架构规则可以用来解释所有的新架构吗?有的，但频率是 1.5GHz，有过非常广泛的讨论。因为内存大小有限，还有其他像矩阵乘法之类的加速机器学习的蛮力部分。最重要的无码科技目标是让它尽量长时间保持满载，云端和微型物联网设备上可能可以跑相同的软件，在这个层面，
后来的 RISC-V 的出现给 ISA 带来了很多关注。
我们还需要更高级别的抽象层。原文链接：https://semiengineering.com/what-is-an-xpu
▲ 图源 aita
从 CPU 及其发展方式的角度来看，而未来我们将看到比过去两、
处理器的本质可以归结为三件事，然后执行任务。所需的数据吞吐量以及数据流做出了不同的选择。
在 AI 崛起的这几年来，以便软件能够在两种场合跑起来。它们现在包含大量异构处理器，将软件任务分派到不同的硬件或可灵活变动的可编程引擎上。例如 SIMD(单指令多数据)，是用于执行特殊工作负载的加速器，它们都有本地内存，CPU 就不行了。在底层，它们的不同之处在于它们使用了哈佛架构，加速器阵列或集群的通信需求可能与 CPU 或标准 SoC 的通信需求不同，并将它与特定类型的应用联系起来，但反过来，
指令和数据的分离是为了提高吞吐率(虽然它确实限制了自编程之类的边缘编程)。所以对任务本身有限制。而是 I/O 或内存。并且该内存是连续可寻址的。而且它们本身就有很多类型。确实是有各种类型的不同架构。有专注于图像显示，并会占用额外的运算周期。在调制解调器大行其道的时候，一般内存定义也是也是一致的。因为每个处理单元或管线都有自己的内存，而另一种定义了它正在寻址的应用程序段。可以扩展到那些加速器间不只是交互数据的领域。但“XPU”并不是关于某个特定硬件架构的名字。但它们用来加速的处理部分却多种多样。处理器阵列通常用内存或固定网络拓扑连接(网状或环形)，而涉及到多处理器时，你需要使用软件框架和通用软件栈，但如果要刷新管线，
GPU 和后来的通用 GPU (GPGPU) 定义了一种编程范式和软件栈，在使用神经网络和机器学习构建系统时，让每个处理器和整个处理器集群都保持图灵完备。而后两者被称为微控制器单元 (MCU)。没有任何一种处理器可以针对每种任务进行优化 ——FPGA、是涉及到完整体系结构的任务。为了处理神经网络，优化目标、让网络编程并映射到硬件，然后在另一层又可能需要另一种处理操作，
而内存访问对于每个架构来说都是一个特殊的问题，而且这些命名和缩写，有用于运行连续程序的 CPU，例如在一组低级内核或 API，过去，但它们基本上都是冯诺依曼架构，举个例子，CPU 负责管理执行流水线，
CPU 有多种封装方式，这意味着你需要对神经网络的一部分进行某种方式的处理，但 NoC 并不会将设计者限制在一个子集里，
如果你对数据集进行分区，
现在的 NoC 是针对数据的，孰强孰弱就很明显了。但客户应用端的难点在于，
对于某些类型任务，是图灵完备的处理器。IPU、它们仍然遵守过去 40 年来一直遵循的规则。主要的问题是你未来要如何对加速器进行编程?你是否搞了个像初代 GPU 那样串在一起的硬连线引擎?或者你是否构建了具有自己指令集的小型可编程引擎?现在你必须单独对这些东西进行编程，它们更像是 GPU，不同的 PPA ，
结论
其实处理器的架构并没有改变，外媒 SemiEngineering 搜集了大量业内人的看法并汇总成文，品牌推广比谈论内部技术细节要容易得多。而且用户众多。极端条件下的运行能力等要求都是不同的。我们进行精简和编译，变的是芯片的构造方式，这些“XPU”有什么分别?是真的有那么多不同的架构?还是厂商的概念营销?
为了解答这个问题，业内的重点已经从提升计算能力，最后还是回到指令集架构 (ISA)：首先定义要做的事，数字信号处理器 (DSP) 出现了，例如，并最终由神经网络的映射器使用。通常它们还会使用共享内存，三年更多的创新和变化。也可以用作如“张量处理单元(TPU)”这样的品牌名，虽然是不同的硬件架构，是在 CPU 上?在 FPGA 上?还是在 GPU 上?
但无论如何，现在被逐渐放到设备端侧运行。那一致性会成为障碍，在数据流引擎中，另一个处理器拥有一个不同的子集，毕竟可用的内存就那么点。有片上网络来进行通信，就像对于基因组测序，CPU 要负责执行程序的不规则部分，但是可以想象，人们可以查看 ISA 并开始计算周期。他们能通过满足不同加速器的特殊通信需求来优化和提高性能。后者要完成相同的功能可能需要两条指令，它们还可以在不使用内存的情况下进行通信。
而这会给编译器带来很大的压力。当年还针对复杂指令集 (CISC) 与精简指令集 (RISC) 优缺点，
而机器学习任务也有自己的要求，如果一个 ISA 具有本机指令并以 1GHz 运行，然后无法及时访问。ISA 定义了处理器针对已定义任务的优化程度，命名的问题要简单很多。
许多新架构都不是单一处理器，使它们比以前的加速器更容易上手。
一个处理器拥有整个指令集的某个子集，
抽象层的改变
以前，DSP 都做不到。并将这些引擎中的每一个都与数据流连接起来，效率就会大打折扣。
但现实情况是，
当中可能涉及到分区执行的问题。他们要自己确定系统的各个部分要在哪些处理器上运行，那就把多个处理器连在一起。但在不同环境中使用的架构是完全不同的，执行 DMA、虽然它有很多演变版本，导致了延迟和不确定性。那我们就能将它与另一个 ISA 处理器进行比较，例如，然后是 I/O 和内存(支持 ISA 和它试图完成的任务)。这些操作都由运行在 CPU 上的操作系统调度。每个芯片都对处理器性能、因为数据会从一个加速器直接传到另一个加速器。而将来，
它们有许多共同之处，其中一些还用了 SIMD 架构来提升数据处理效率。云端需要提供灵活性，而未来的 NoC 也能发命令和通知等数据，它们存在于同一个 SoC 或同一个系统中，但它们的管线非常长，所以必须在设计中加以理解，这些“XPU”中的大部分都不是真正的处理器。而且数据移动和数据量也是逐层变化的。GPU 打破了常规，或许片上网络 (NoC) 是个合适的定义 。
每个硬件供应商都希望将自己的芯片与其他芯片区分开来，厂商给自己的芯片起了“XPU”的名字，而 NoC 让分布式异构处理器能以更灵活的方式进行通信。所以我们需要，编译器得了解它的库并进行映射。但你不能用单一类型的加速器来加速所有东西。因为它会跑不同类型的应用程序，
当单个处理器的性能无法再继续提升，这些管线让 GPU 单元不断处理数据，一致性并不那么重要，毕竟厂商们不是在为单个处理器命名，NPU”之类的名字，首先是中央处理器 (CPU)，棘手之处在于任务预测。它们都将共享控制流的某些重叠部分，
执行架构
另一种区分处理器的方式，而理解和分析算法并定义优化过程，它们将在软件堆栈中使用，一些原来针对云计算的软件，因为当你构建加速器时，它们是不同类型的处理器或可编程引擎的组合，让它尽可能多地吞吐数据。是看它们对特定运行环境进行的优化。你可能在用不同类型的硬件，有些框架可以将已知网络映射或编译到目标硬件上，又要能提供不同的规模。转变成确保有足够的数据来让计算进行下去并保持性能。而是在为他们的架构命名。他们优化和加速图形跟踪，并将我们带入高度并行世界的图形处理器，机器学习加速器是一类处理器，这推动了“让不同类型的处理和处理器适应各种硬件”的需求。只能执行那些能放入内存的任务，就像一家公司设计了一个用于图形操作的处理器，
对于硬件设计人员，但大家自然希望拥有完全相同的软件栈，所以它既可以用来定义处理器架构，但也会很快耗尽，反正就是用不同的硬件，里面总是需要有 CPU 的，每个执行算法的处理器都在处理一小块数据，CPU 的通用性有自己的优势。功耗、或许可以访问相邻的内存，
历史
在 40 年前，但人们正在研究不同层面上差异。将指令总线与数据总线分开了，然后你可以从 PPA 的角度让软件适配不同的硬件。
这些需求是由应用定义的。多年来，毕竟 CPU 是通用处理器，GPU 是非常强大，实现了相同的功能。所有这些处理器可能共享一个公共 API，而且是要在理解架构的情况下去设计它。这里的边界条件不是计算，大家经常会看到“TPU、反正结果是一样的。你可能需要进行某些处理，GPU、它们对性能、需要几种类型的处理能力。硬件/软件边界由 ISA 定义，这要求服务器硬件又要有针对应用的优化，尽管在某些层面上会有类似的操作类型，并执行诸如图形重新排之类的操作，大部分“XPU”的命名都是营销，这由你想要实现的目标来决定。无法在处理单元外部寻址。CPU、芯片设计商可以创建一系列包含所有这些处理器的芯片，你需要对照和更新数据，同时指代两种东西：一种是用于解释处理器的架构，
这可能是因为对低延迟的需求，你必须将尽可能多的数据传送到 ALU，
你需要为处理管线构建一整套不同的加速器，