CPU、GPU、NPU、TPU、SOC，哪種芯片的技術門檻最高？
不久前的榮耀Mate10發佈了，會上有一個比較嚇人的技術說法“GPU Turbo技術首批升級 SOC能耗降低30%更省電”！從這條信息上可以看出手機有幾個主要的芯片“SOC、CPU、GPU……”，那麼到底哪種芯片的技術門檻最高呢？咱們就來聊聊，手機芯片最高的技術門檻。
一、SoC
人們買手機都要先看是什麼處理器，從專業的角度講手機處理器還不算處理器，只能稱之SoC系統芯片（英語：System on Chip），PC方面來看是一個將電腦或其他電子系統集成到單一芯片的集成電路。手機SoC，同樣為系統級芯片，是將CPU、GPU、RAM、通信基帶、GPS模塊等等整合在一起的系統化解決方案。如MTK的SoC、高通的SoC等等。
一顆處理器（Soc）的誕生是一個相當複雜的過程，難以用簡單的話語表述出來，總結了幾個重點步驟：
1、硅的提純與熔鍊，製成硅錠
2、硅錠切割，形成晶圓（wafer），滲入其他元素並進行氧化
3、上光阻劑，通過掩膜（mask）進行光刻
4、清除溶解的光阻劑並用化學試劑溶解曝光部分的晶圓，再清除掩膜區域的光阻劑
5、重複步驟3、4，形成多層立體的晶體管雛形
6、注入離子束，完成摻雜，形成P井或N井
7、表面覆蓋絕緣層，留出需要通電的開孔，進行電鍍銅用以填充開孔（完成晶體管的製造）
8、在晶體管之間用複合金屬層進行連接，形成複雜的立體電路
9、功能性測試
10、晶圓切片，形成單個內核
11、內核封裝，為內核提供電氣與機械界面
12、性能測試，並進行等級分類，定義ID 無論手機還是PC，SoC都是起到一個系統集成的作用。
二、CPU
CPU：中央處理器 （英語：Central Processing Unit），是計算機、手機的主要設備之一，功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟件中的數據。手機的CPU更準確的叫法是微處理器，微處理器通過運行存儲器內的軟件及調用存儲器內的數據庫，達到控制手機目的。
比較知名的廠家包括德州儀器、Intel、高通、三星、華為等等，手機CPU的製作涉及到FinFET、EUV等技術，其主要是為了完善製程工藝所需的必備技術，製程工藝的優化程度對一款處理器也是相當的重要，因為它會影響到處理器的性能以及散熱效率、功耗。
手機處理器與電腦處理器不一樣，因為手機本身就很小，放置CPU的位置也是比較小的，在固定大小的位置上，如果蝕刻尺寸的越小，那麼擁有的計算單元也就會越多，從而性能就會越強，所以現在許多廠商在製程工藝上大力研發，只為讓CPU擁有更好的性能。所以工藝上10nm甚至更小的7nm的手機CPU才更出現。
三、GPU
圖形處理器（英語：graphics processing unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片或繪圖芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、遊戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上運行繪圖運算工作的微處理器。
玩遊戲所需要的多邊形生產、像素渲染都是靠他完成的，所以要想遊戲打得好，GPU也要選好的。當下全球流行的手機GPU分別有Imagination的powerVR、高通的Adreno、ARM的Mali，華為所採用的GPUTurbo也是ARM的Mali系列的優化版。
四、NPU
嵌入式神經網絡處理器（英文：Neural network Processing Unit）採用“數據驅動並行計算”的架構，特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數據。
華為旗下自主研發的麒麟970處理器是全球第一款將NPU嵌入SoC的AI處理器，而NPU的的優點就是對於圖像、視頻類的文件處理速度較快，從而在手機上實現對於場景和圖片的快速識別。從技術角度看，NPU更類似於模仿生物神經網絡與構建，谷歌前些日子火了一把的猜畫小歌，主要運用的就是它了。
五、TPU
張量處理器（英語：tensor processing unit，縮寫：TPU）是Google為機器學習定製的專用芯片（ASIC），專為Google的深度學習框架TensorFlow而設計。 與圖形處理器（GPU）相比，TPU採用低精度（8位）計算，以降低每步操作使用的晶體管數量。降低精度對於深度學習的準確度影響很小，但卻可以大幅降低功耗、加快運算速度。同時，TPU使用了脈動陣列的設計，用來優化矩陣乘法與卷積運算，減少I/O操作。此外，TPU還採用了更大的片上內存，以此減少對DRAM的訪問，從而更大程度地提升性能。
Google在2016年的Google I/O年會上首次公佈了TPU。不過在此之前TPU已在Google內部的一些項目中使用了一年多，如Google街景服務、RankBrain以及其旗下DeepMind公司的圍棋軟件AlphaGo等都用到了TPU。而在2017年的Google I/O年會上，Google又公佈了第二代TPU，並將其部署在Google雲平臺之上。第二代TPU的浮點運算能力高達每秒180萬億次。
此外手機上還有下面這些不同命名的PU：
DPU全稱：Deep learning Processing Unit, 即深度學習處理器；
BPU全稱：Brain Processing Unit, 即大腦處理器。
由於SoC=CPU+GPU+NPU的組合，TPU和手機又有一定的區別，所以筆者將技術難度暫定為：SOC≥CPU≥GPU、NPU；TPU另行計算，
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