NPU（Neural network Processing Unit，神经网络处理器）是专为人工智能计算设计的专用芯片，核心优势在于高效执行神经网络相关运算（如矩阵乘法、卷积操作、激活函数计算等）。相较于传统 CPU 与 GPU，NPU 在能效比和运算速度上表现更优，尤其适配移动设备、边缘计算及嵌入式 AI 等场景。

近年来，NPU 也被尝试应用于 AI 大模型的训练与推理领域，市面上不少产品采用 NPU 架构为 AI 网络推理提供硬件支持。企业对 NPU 的青睐，核心原因在于其芯片设计具备可控性与可靠性。然而，随着 AI 技术的演进，NPU 的局限性逐渐显现，而 GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units，通用图形处理器）却被认为是更适配未来需求的解决方案。近期甚至有消息称，国内某厂商正重构其AI芯片，将由NPU转向GPGPU。

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NPU和GPGPU的区别

GPU 最初为加速图形渲染而生，专注于处理计算机图形学中的并行任务 —— 如顶点变换、光照计算、纹理映射等。随着技术演进，其强大的并行计算能力推动其向通用计算领域延伸，形成了GPGPU，广泛应用于科学计算、深度学习训练、视频编解码等场景。

NPU 则是为人工智能（AI）与机器学习（ML）任务量身设计的专用芯片，尤其针对深度学习中的神经网络推理与训练。其架构深度优化了矩阵运算、卷积操作及激活函数（如 ReLU、Softmax、Pooling）等核心任务，通过大规模乘加器（MAC）阵列高效执行矩阵乘法与卷积运算；同时优化数据流传输，减少存储器与计算单元间的数据交互开销，大幅提升能效比。不过，NPU 的指令集与硬件设计高度专用化，仅适配特定神经网络模型，对其他任务支持有限；且其生态系统较新，需依赖芯片厂商提供的专用 SDK 与工具链（如华为达芬奇架构、谷歌 Edge TPU 工具链），开发者需针对特定架构优化，灵活性较低但部署效率高。

从架构核心差异来看，GPGPU 采用 SIMT（（Single Instruction Multiple Threads，单指令多线程）前端（本质是封装了 SIMT 前端的 SIMD），通过通用调度机制与友好的编程接口，实现了 “开箱即用” 的高性能；而 NPU/TPU 仍沿用传统 SIMD（单指令多数据）架构，需手动编排流水线，时延隐藏效率远不及 SIMT，导致编写高性能内核难度大、效率低，既难以实现易用性，生态完善程度也远落后于 GPGPU。(SIMT是GPU架构中的核心并行计算模型，通过单一指令流驱动多线程并行执行，每个线程处理独立数据集。其核心机制是将线程按32线程组成线程束，通过锁步执行与动态掩码控制实现分支逻辑处理)

因此近年来，一些NPU芯片开始引入SIMT前端（整体仍偏向异构流水线）。此外，GPGPU 虽控制单元很孱弱，但这些控制单元仍具备针对并行计算的优化设计——如硬件线程切换、访存控制、延迟隐藏等；而NPU几乎无控制单元，若按传统硬件分类，称其为“处理器（PU）”稍显牵强，更适合定义为“计算器/协处理器”。

若按传统“处理器-协处理器”体系结构框架分析，两者的定位可总结为：NPU的典型架构是“CPU+NPU”；而GPGPU则为“CPU+GPU+DSA（领域专用架构）”，以NVIDIA的实现为例，即“CPU+CUDA Core+Tensor Core”。需注意的是，这里的GPU与DSA并非平行的协处理器，而是形成“CPU控制GPU，GPU再控制DSA”的层级关系。

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为什么需要GPGPU？

那么，为何需要GPU 来控制领域专用架构（DSA）？或者更根本地说，GPU 为何需要控制单元？

实际上早期的显卡，和今天的NPU除了任务不同之外，结构都差不多。但与浮点协处理器逐步集成到 CPU、最终成为 CPU 一部分的路径不同，显卡从诞生起便是独立存在的。总线物理距离的限制，使得 CPU 对显卡的控制难以实现实时性；而随着任务复杂度的提升，将部分实时控制逻辑集成到显卡内部，便成了必然选择 —— 这正是硬件设计中经典的 “控制转移” 策略。英伟达不仅内置了这类控制单元，更创新性地抽象出 SIMT编程模型，这一突破堪称并行计算领域的里程碑。

而从近年来的 AI 芯片领域的实践经验来看，随着任务日趋复杂多变，控制单元的“膨胀”已成客观趋势——唯有强大的控制单元，才能适配不断变化的应用场景。尽管SIMT已非AI芯片的最优编程模型，但AI计算本质上仍属于并行计算范畴，必然会面临并行计算的共性问题。此时人们才发现，英伟达GPU的设计看似只是在原有架构上“打了个张量计算核心的补丁”，缺乏颠覆性创新，但其实际应用效果却远超预期，暗藏诸多可取之处。

GPGPU的重要性，根源在于研究人员无法预判未来 5-10 年 AI 技术的演进路径。若选择 NPU，则需将适配压力完全转移到软件层面 —— 尽管这类硬件设计可能是特定阶段的最优解，但副作用不容忽视。也正因如此，从训练场景的需求出发，下一代 NPU 引入 SIMT 前端，其实是顺理成章的选择。

客观而言，NPU 在推理场景中表现尚可，是个不错的选项；但在训练场景中，其路径却异常艰难 —— 难度至少比推理高一个数量级。即便 NPU 在性能功耗比上更具优势，也未能在实际表现中形成对 GPU 的碾压性突破；更何况云端场景对功耗的敏感度本就有限。

而在NPU实际落地中，还存在以下问题：

其一，易用性落后于 GPU。正如 PyTorch 凭借易用性与开发体验击败静态图特性更利于性能优化的 TensorFlow，实际上开发者对工具链的友好度感知尤为敏锐，更在乎易用性和体验。具体来看，NPU 受限于简单的地址控制模块，仅能处理不同指令对相同地址的访问阻塞，缺乏 SIMT 架构中针对线程的延迟隐藏机制；若要让算子在 NPU 上充分释放性能，开发者必须深入理解其多级内存机制，设计针对性的切分方案 —— 但 L1 级内存块受限于容量与存储体冲突问题，切分粒度极难把控，进一步加剧了使用门槛。再者NPU这样的DSA还未经残酷的收敛环节。目前做NPU芯片每家的架构隔代改动都很大，更别说不同公司提供的NPU架构则差异更大。

其二，生态壁垒高。国产 GPU 如果直接兼容 CUDA 生态，算子与推理引擎框架无需重写，仅需重新编译即可复用，大幅降低了迁移成本；而若投入 NPU，软件侧则需付出巨大代价 —— 开发者往往需要持续高强度加班以适配算子、优化性能、搭建深度学习引擎框架。除字节等少数具备雄厚实力的企业（甚至需要芯片厂商驻场支持），多数企业难以承担这样的成本。对客户而言，若没有 “完全买不到 GPU” 的压力，显然不会选择在 NPU 上投入远超 GPU 的时间与精力。

其三，开发难度大且封闭性强，制约下游开发者的成长。在 GPU 生态中，开发者可自主开发算子、进行性能优化，且门槛相对较低；但在 NPU 体系下，除少数大厂外，多数开发者只能依赖厂商提供的 SDK 与解决方案，难以自主开展深度优化。

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国内NPU企业或将引入SIMT前端，转向GPGPU路线

GPGPU 的 SIMT模型，其设计初衷是为高效处理大规模并行且数据密集型任务而生，在图形渲染与科学计算领域尤为适用。该模型允许一组线程（即一个 warp）同步执行相同指令，同时每个线程可独立操作不同数据 —— 这种特性使其在处理包含大量同质化操作的数据集时效率显著。对于复杂任务，尤其是那些可高度并行化、数据关联性低且分支行为趋同的场景，SIMT 模型的优势更为突出。

从硬件特性来看，NPU确实具备诸多可取之处。这也解释了为何近年来 GPGPU 上的张量计算核心数量持续增加，甚至成为衡量性能的核心指标。可以说，NPU 是为 AI诞生的架构，但相比 GPU 诞生时的环境，以 NPU 为代表的领域专用架构（DSA）的成长之路更为坎坷：一方面要面对自身架构尚未成熟的阵痛，另一方面还要承受 GPU 对其技术特性的吸收与市场围剿，发展难度不言而喻。

针对大语言模型（LLM）这类场景 —— 既包含大量矩阵乘法（GEMM）计算，又需持续响应新需求 —— 若想降低软件开发门槛，要么采用 SIMT 模型，要么依赖乱序执行与数据预取机制。NPU 的架构设计受限于当时的技术视野，难以预判未来趋势，因此很难简单判定早期选择 NPU 路线是战略失误。而 SIMT + 张量计算核心的技术路线，因能保持与 CUDA 的 API 及源代码兼容，成为当前英伟达竞争对手的主流选择，其优势不言而喻。

国内众多企业的 NPU 发展始于端侧场景，早期更侧重功耗优化，且当时 AI 算法种类有限；同时，NPU 架构对带宽的敏感度较低，理论上可缓解 HBM（高带宽存储器）相关的关键问题。但关键在于，这些 AI 芯片企业在早期并未完全预见 AI 大模型的爆发式增长 —— 诸多因素叠加，导致早期架构设计方向与后期激增的 AI 算力需求出现了适配偏差。国内 AI 芯片领域存在一个核心问题：决策层对可编程性与通用性的重视不足。过多资源投入到特定场景的优化中，虽能在宣传数据上呈现亮眼表现，但一旦拓展至更广泛的应用场景，其平均性能便显得平庸。

回归本质，GPGPU 与 SIMT 编程模型的核心逻辑，在于在保证芯片图灵完备性的基础上，满足大规模并行计算需求。而DSA的问题恰恰在于对易用性的忽视，如今不得不回头补课。值得关注的是，随着 GPU 引入张量核心与 DMA（直接内存访问）机制，其原生 SIMT 模型已有所突破；而 NPU 也在逐步强化控制能力 —— 两者在技术演进中呈现出 “双向奔赴” 的融合趋势。

不过，如今又消息称，后续国内企业也将在NPU中加入SIMT前端，逐渐补齐通用调度和编程易用方面的短板。

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