所謂的NPU（嵌式神經網絡理/網絡理）就是一種專門應用於網絡應用數據包的理，它也是集電路的一種。

但區別於特殊用途集電路（ASIC）的單一功能，神經網絡在理更加複雜的問題方面更加靈活。

一般都可以利用件或件依照網絡運算的特特別編程從而實現網絡的特殊用途，在一塊芯片上實現許多不同功能，以應用於多種不同的網絡設備及產品。

而海思和華芯設計的這套架構，通過採用“數據驅并行計算”的方式，在理視頻、圖像類的海量多數據上相對比傳統方式更加擅長。

可以說是青出於藍而勝於藍。

不過目前這套架構在構造的時候涉及到了很多的系統的數學難題，比如激活函數、二維數據運算、解等模塊等等。

如果是在常規的CPU或者GPU芯片中，這些問題並不是難題。但是NPU神經網絡架構和前兩者的質不同，其數學的兼容也完全不同。

這就導致設計出來的芯片在能上甚至還不如10納米甚至是14納米的芯片。

目前來說，卡主海思和華芯的難點就在這裡。

神經網絡和機學習理在現在還是於需求發的初期，這方面的數學家相對比傳統的CPU/GPU架構數學家要很多，國外研究這方面的人才都沒有多，更別提國了。

所以迫不得已之下，發改那邊才找上了他，寄希於他能幫忙解決一下這方面的數學難題。

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