8. HPU（Holographic Processing Unit）
全息处理器。微软HoloLens是世界上首台独立的全息计算机设备，能够提供高清晰度的全息影像，其秘密在于HoloLens搭载的Holographic Processing Unit（全息处理单元，简称HPU），这是一款定制芯片，可以处理和交互不同传感器及Intel Atom的数据串流。如图2-45所示。
图2-45 全息处理单元
9. IPU（Intelligence Processing Unit）
英国AI芯片创业公司Graphcore率先提出的概念，即智能处理器。成立于2016年，总部位于英国布里斯托，Graphcore的主要业务是设计用于AI应用程序的处理器，为云服务等应用提供产品支持。
Graphcore的MK2 IPU工艺为7纳米，集成了594亿个晶体管，具有1472个真正独立的处理器内核。IPU-M2000是一款即插即用的机器智能刀片式计算单元，集成了4颗MK2 IPU，可提供1 petaFLOPS机器智能计算。如图2-46所示。
图2-46 IPU处理单元
10. JPU
JPU目前还没有明确的概念，有一称说是Job
Processing Unit，叫这个名字完全没有任何特点。
11. KPU（Knowledge Processing Unit）
嘉楠耘智的K210就是一款基于自主研发的神经网络KPU，基于RISC-V架构，目前已经应用在多个领域。如图2-47所示。
图2-47 KUP高性能处理单元
另外中科驭数也提出了KPU概念，其KPU是专为加速特定领域核心功能计算设计的一种协处理器架构，以功能核作为基本单元，直接对应用中的计算密集性应用进行抽象和高层综合，实现以应用为中心的架构“定制”，有效解决特定领域的海量数据处理问题。
12. MPU(Micro Processing Unit)
微处理器，与CPU概念相近，不做过多的介绍。
13. NPU（Neural-Network Processing Unit）
做NPU的公司不止一家，这里介绍一下平头哥的含光NPU。2019年9月，T-Head发布了首个数据中心芯片-含光800。瀚光800是一款12nm高性能人工智能推理芯片，集成了170亿个晶体管，实现了820 TOPS的峰值计算能力。在行业标准ResNet-50测试中，实现了78563 IPS的推理性能和500 IPS/W的能效率比。如图2-48所示。
图2-48 NPU处理单元
14. PPU（Physics Processing Unit）
物理运算处理器。PPU是进行模拟物理计算的处理器，CPU是为了达到更快的运算速度，GPU是为了达到更好的图像效果，那么PPU就是用于沟通虚拟电子世界和普遍存在的物理真实，使画面更加真实，贴近现实。在GDC2005首次提出PPU这个概念。
15. QPU（Quantum Processing Unit）
量子处理器，利用量子叠加性快速遍历问题的各种可能性并找到正确答案。QPU算力随比特数n的增长呈幂指数2n增长。目前无论国内还是国外在量子计算领域都处于探索阶段。
16. RPU
无线电处理单元？电阻处理单元？
17. SPU
服务处理部门标准产品单位流处理单元。
18. TPU（Tensor Processing Unit）
张量处理器，它是谷歌在2015年6月的I/O开发者大会上推出的计算神经网络专用芯片，为优化自身的TensorFlow机器学习框架而打造，主要用于AlphaGo系统，以及谷歌地图、谷歌相册和谷歌翻译等应用中，进行搜索、图像、语音等模型和技术的处理。
至今，谷歌已经发布了四代TPU。
19. UPU（unified processor unit）
深圳中微电科技有限公司(ICube)提出的概念。特点是把CPU和GPU两种异质核统一在一个芯核内，并采用独有的不牺牲效率的多线程技术。
中微电不仅提供UPU IP，还提供芯片，其IC1是第一个基于UPU的移动系统芯片，已于去年推出工程样片，主频600MHz，是双核-8线程。预计明年底推出IC2芯片，主频1GHz，四核-16线程。
20. VPU(Vector Processing Unit)
指矢量处理器，是Intel收购的Movidius公司推出的图像处理与人工智能的专用芯片的加速计算核心。
还有视觉处理单元、视频处理单元，和GPU功能接近。
21. WPU
指英英达系统可穿戴处理，单元公司推出的可穿戴SoC产品，现在已经没有消息了。二指Web处理单元。
22. XPU
X代表未知，代表无限，任何一个尚未研发出来的处理器都可以认为是X处理器！目前的话，如果非要选一个，那么就选Xilinx-XPU吧。
23. ZPU(Zylin Processing Unit)
Zylin是一家挪威公司，ZPU是其推出的一款32位开源处理器。目前依然可以在github上看到它的开源代码。
在人工智能，深度学习等概念全面融入芯片设计的时代，各家AI芯片公司顺势而起，各种概念也是层出不穷。而26个英文字母也面临着即将用尽的情况。没关系，不用慌，大不了用两个字母嘛。在未来的AI芯片浪潮中，能有多少能真正把概念做成产品推广到市场还是未知数。芯片是一个盈利周期长且投资巨大的行业，潮水退去后，就知道到底哪些公司在裸泳。
AI芯片设计在国内处于百花齐放的状态，相比国外，不算落后，这是希望看到的，也希望AI芯片能为带来更具想象力的应用场景。
