關於cpu,mcu,dsp的區別是什麼

DSP

DSP(Digital SignalProcessing)，數字訊號處理，簡稱DSP。DSP是用數值計算的方式對訊號進行加工的理論和技術。另外DSP也是Digital Signal Processor的簡稱，即數字訊號處理器，它是整合專用計算機的一種晶片，只有一枚硬幣那麼大。

MCU

MCU本質為一片微控制器，指將計算機的CPU、RAM、ROM、定時計數器和多種I/O介面整合在一片晶片上，形成的晶片級的計算機。

MCU做得好的廠商：瑞薩(Renesas)、恩智浦(NXP)、新唐、微芯(Microchip)、意法半導體(ST)、愛特梅爾(Atmel)、英飛凌(Infineon)、德州儀器(TI)、東芝(Toshiba)、三星(Samsung)、賽普拉斯(Cypress)、亞德諾半導體(ADI)、高通(Qualcomm)、富士通(Fujitsu)、超威半導體(AMD)、盛群/合泰半導體(Holtek)、中穎電子、炬力、華潤微、沛城、義隆、巨集晶、鬆翰、凌陽、華邦電子、愛思科微、十速科技、佑華微、應廣、歐位元、貝嶺、東軟載波微、君正、中微、兆易、晟矽微、芯海、聯華、希格瑪、匯春、建榮科技、華芯微、神州龍芯、紫光微、時代民芯、國芯科技、中天微等等。

MCU：大都在結構上是基於馮·諾伊曼結構的，這種結構清楚地定義了嵌入式系統所必需的四個基本部分：一箇中央處理器核心，程式儲存器(只讀儲存器或者快閃記憶體)、資料儲存器(隨機儲存器)、一個或者更多的定時/計數器，還有用來與外圍裝置以及擴充套件資源進行通訊的輸入/輸出埠——所有這些都被整合在單個整合電路晶片上。指令集上早期的MCU是採用CISC的，後面被RISC取代。在匯流排位數上，MCU覆蓋了4位、8位、16位、32位，應用十分廣泛。

DSP：又名數字訊號處理器，它是一種專用於實時的數字訊號處理的微處理器。結構上它採用哈佛結構，同樣採用流水線技術。此外，DSP被用於宿主環境時可作為直接記憶體存取裝置運作，還支援從模擬數字轉換器(ADC)獲得資料，最終輸出的是由數字模擬轉換器(DAC)轉換為模擬訊號的資料，支援一定的並行處理。

要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有匯流排和外界聯絡，有自己的快取體系，以及數字和邏輯運算單元。一句話，兩者都為了完成計算任務而設計。

兩者的區別在於存在於片內的快取體系和數字邏輯運算單元的結構差異：CPU雖然有多核，但總數沒有超過兩位數，每個核都有足夠大的快取和足夠多的數字和邏輯運算單元，並輔助有很多加速分支判斷甚至更復雜的邏輯判斷的硬體;GPU的核數遠超CPU，被稱為眾核(NVIDIA Fermi有512個核)。每個核擁有的快取大小相對小，數字邏輯運算單元也少而簡單(GPU初始時在浮點計算上一直弱於CPU)。從結果上導致CPU擅長處理具有複雜計算步驟和複雜資料依賴的'計算任務，如分散式計算，資料壓縮，人工智慧，物理模擬，以及其他很多很多計算任務等。GPU由於歷史原因，是為了視訊遊戲而產生的(至今其主要驅動力還是不斷增長的視訊遊戲市場)，在三維遊戲中常常出現的一類操作是對海量資料進行相同的操作，如：對每一個頂點進行同樣的座標變換，對每一個頂點按照同樣的光照模型計算顏色值。

GPU的眾核架構非常適合把同樣的指令流並行傳送到眾核上，採用不同的輸入資料執行。在 2003-2004年左右，圖形學之外的領域專家開始注意到GPU與眾不同的計算能力，開始嘗試把GPU用於通用計算(即GPGPU)。之後NVIDIA釋出了CUDA，AMD和等公司也釋出了OpenCL，GPU開始在通用計算領域得到廣泛應用，包括：數值分析，海量資料處理(排序，Map- Reduce等)，金融分析等等。

簡而言之，當程式設計師為CPU編寫程式時，他們傾向於利用複雜的邏輯結構優化演算法從而減少計算任務的執行時間，即Latency。當程式設計師為GPU編寫程式時，則利用其處理海量資料的優勢，通過提高總的資料吞吐量(Throughput)來掩蓋 Lantency。目前，CPU和GPU的區別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規則任務和執行緒間通訊方面有了長足的進步。另外，功耗問題對於GPU比CPU更嚴重。