CPU、GPU、NPU、TPU、SOC，哪种芯片的技术门槛最高
SoC。
别看Intel，NV很牛，说实话，他俩技术真一般。为什么这么说呢？ 其实他俩主要是靠先发优势积累下来的专利来维持自己的优势，技术上，并不是有多么牛。最重要是案例就是，Intel和NV都做过SoC，全都失败了，根本原因没有能力。
Intel当初做移动x86芯片，整合基带，DSP，基带等，做不了，最终实在中国展讯的帮助下，才做成了SoC（不信自己去查新闻），但是后来，Intel一直做不好功耗和SoC的兼容性，后来没有了下文。
NVIDIA，也做过SoC，大家还记得小米3的首发芯片就是NV家的，还是功耗，兼容和基带做不好，NV专门收购了世界唯三的CDMA基带公司（另外两家是高通和威盛），但是基带集成这个问题，NV做了3年，没有任何效果，最后NV放弃移动芯片，专做pad和汽车了（不用基带，不用严格控制功耗）。
所以，不要感觉Intel和MV有多高大上，他们只是做了三四十年，熟悉了，还有老外比较擅长构建专利墙。
这也为中国打击美国半导体产业提供了一个方法: 我不保护你的专利，（x86随便用吧，GPU专利也随便用）。。。有人说，这不很流氓吗？ 那我问你使用君子手段对付流氓管用，还是流氓手段对付流氓好用？ 落后者，不要总想者保护知识产权，或者对内对外俩政策，等自己牛逼了，再严格保护知识产权
此外，还要挖他的人。一个团队一个团队的挖。
有个问题已经有同学说了，soc与其他四个不在同一个范畴，不参与讨论。前面四个，其实考量的维度也很多。如果一定要排序的话，个人认为在同样的设计制造水平下，应用范围越广频度越高的，需要支持的逻辑单元种类和特性越多，从稳定性上讲难度越大，稳定是商用的极其重要的指标，性能和功耗还能逐步改进。因此大体上是CPU>GPU>NPU≈TPU
soc的门槛其实是最高的，毕竟soc是个整合架构，涵盖但不限于前面几个的一种。
但是排除了soc，门槛最高的就是tpu和npu。因为这两个涉及到人工智能这个新领域，而目前能做的基本数据就寥寥数十家(包括谷歌和华为)，可见其技术难度。
而CPU与GPU门槛反而是最低的，基本上套个壳都能用，极端点的就像麒麟，mtk，澎湃等基本上拿来就用的。
CPU和GPU门槛是低，但是要做得好做到能赚钱，同时还兼具高性能，那难度比npu和tpu难度更大。目前能做到这些的用四根手指头能数的出来:高通，AMD，nvdia，Intel。(三星苹果因为不外卖，无法知晓在CPU这一块是否有赚钱，因此不在范围之内)
当然是SOC了。
SOC叫做片上系统，别的都是xx处理器，而只有SOC叫做系统。一块普通的soc能把CPU，GPU，NPU都集成进去。
以骁龙845为例，这块SOC集成了基带，CPU，GPU，DSP，ISP，音频单元，系统内存和安全单元。其内部结构的复杂程度远超桌面CPU或者显卡核心。
以骁龙845为例，这块SOC集成了基带，CPU，GPU，DSP，ISP，音频单元，系统内存和安全单元。其内部结构的复杂程度远超桌面CPU或者显卡核心。
除了SOC之外，GPU是最复杂的。第一，GPU规模巨大，英伟达的GV100核心有大概211亿个晶体管，而英特尔6700K则只有17.5亿晶体管。第二，GPU驱动是最复杂的，目前来看世界上能解决GPU驱动问题的厂商只有英伟达。
CPU并不复杂，只要你的指令集和架构能有配套的系统就够了。TPU和NPU是协处理器，他们在专业用途上很强但并不复杂。
技术门槛，都不低。相比之下，越是新出现的芯片种类，其技术门槛就越高。
芯片的门槛要看几个方面，包括算法设计、材料工艺，加工工艺和封装测试。有时设计算法能做好，但是加工环节被卡了脖子也会失败。另外就是应用生态。有了芯片要在实际产品上应用，之后才能验证和改进。这点是国内芯片厂商最困难的。在进口芯片的挤压下，敢于试用国产芯片，需要很大的勇气、魄力。
从国内目前各公司技术水平看，能达到国际前沿水平的，目前可能只有寒武纪，其他公司还在努力，希望能早日突破。
下面把几个概念通俗介绍一下：
CPU，全称是Central Processing Unit，即中央处理器。
这个缩写相信大家最熟悉，它是计算机系统的“大脑”
CPU主要包括运算器、控制单元、若干寄存器、高速缓存器和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。
它的工作思路是：存储程序，按顺序执行。它最擅长于逻辑控制。由于CPU需要大量的空间去放置存储单元和控制逻辑，计算能力就受限制，所以就有了GPU出场。
目前CPU技术上没有革命性的技术变革，只要我们按照科学的程序，一步步努力，不冒进，早晚能赶上。
GPU全称是Graphics Processing Unit, 即图像处理器；
GPU主要解决并行运算问题。举个生活中的例子。超市收银台前，顾客有100人排队。如果只有一个收银员，那么即使他操作速度再快，也要大家排队耗时间。如果有50个收银员同时收款，很快就解决问题。GPU解决的就是这个问题。这个问题在图形图处理时问题最突出，故改变算法规则，由GPU芯片来解决。但GPU不能独立工作，必须由CPU控制。
NPU全称是Neural network Processing Unit, 即神经网络处理器;
NPU，神经网络处理器，在电路层模拟人类神经元和突触，并且用深度学习指令集直接处理，一条指令对应一组神经元的任务。由于实现存储和计算一体化，故计算效率大大提高。
TPU全称是Tensor Processing Unit, 即张量处理器；
是一种为通过基于神经网络运算能力的一种ASIC，即专用集成电路。他把微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器集成在一个芯片上。这是解决运算速度的另外一个思路，就是专项任务，专项解决。它通常根据特定运算任务开发，指向特定用途。比如人机大战中的AlphaGo。
SOC全称是System on a Chip，其本质上就是上面说的ASIC。可以叫作系统级芯片,或者叫片上系统
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