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產業
數位積體電路（Digital IC）
用來處理數位訊號的積體電路稱為「數位積體電路（Digital IC）」，目前都是以「矽晶圓」製造，主要是用來處理 0 與 1 的加減乘除運算與儲存工作，其中處理器包括：中央處理器（CPU）、數位訊號處理器（DSP）、微處理器（MPU）、微控制器（MCU）等；記憶體包括：靜態隨機存取記憶體（SRAM）、動態隨機存取記憶體（DRAM）等；以及其他處理數位訊號的包括：標準邏輯積體電路（Standard logic IC）、特定應用積體電路（ASIC）等，台灣主要的數位積體電路設計公司包括：聯發（1459-TW）科技（2454-TW）、聯詠科技（3034-TW）、瑞昱（2379-TW）半導體、群聯電子（8299-TW）等公司。
這裡我們不討論記憶體，只討論用來處理 0 與 1 的加減乘除運算工作的積體電路，如＜圖一＞所示，可以分為處理器（Processor）、半客製化積體電路（Semi custom IC）、全客製化積體電路（Full custom IC）三大類：
➤處理器（Processor）：是指可以利用程式決定運算的內容與結果，這裡的程式是指一般軟體工程師所撰寫的軟體程式（例如：C 語言、Java 語言），簡單的說，就是程式設計師寫什麼程式它就做什麼事，功能完全沒有固定，功能沒有固定代表沒有「客製化」，因此我習慣把它稱為「通用積體電路（General purpose IC）」或「無客製化積體電路（Non custom IC）」。
➤半客製化積體電路（Semi custom IC）：是指可以利用程式決定「部分」運算的內容與結果，這裡的程式又稱為「硬體描述語言（例如：Verilog、VHDL）」，一般都是由電子電機工程師選寫，因為功能部分沒有固定，但是部分是固定的（客製化），因此稱為「半客製化（Semi custom）」。
➤全客製化積體電路（Full custom IC）：是指功能完全固定，針對「特定的應用需要」或「特定的客戶需要」而設計出來的積體電路（IC），又稱為「特定應用積體電路（ASIC：Application Specific Integrated Circuit）」。
處理器的種類
中央處理器（CPU：Central Processing Unit）
中央處理器（CPU）屬於「複雜指令集處理器（CISC）」，是利用「加法」為主來進行所有的運算工作，可以在一個時脈週期內進行一次加法運算，而乘法則必須使用「數個加法運算」才能達成。舉例來說：假設要花費 10 個加法運算才能完成 1 個乘法運算，當 CPU 的工作頻率為 1GHz（1G = 10 億），則使用這種 CPU 每秒鐘可以完成 10 億次「加法運算」，但是每秒鐘只能完成 1 億次「乘法運算」。CPU的代表廠商包括：英特爾（Intel, INTC-US）、超微半導體（AMD, AMD-US）等。
CPU 的特色包括：工作頻率高、運算功能強、CMOS 數目多、晶片面積大、成本高、耗電量大，目前大多應用在個人電腦、筆記型電腦、工作站、伺服器等較高階的產品上，這些產品另外還有一個共同的特色，由於 CPU 耗電量大產生廢熱，因此大部分必須使用風扇來散熱。
微處理器（MPU：Micro Processing Unit）
微處理器（MPU）屬於「精簡指令集處理器（RISC）」，基本上也是利用「加法」為主來進行所有的運算工作，可以在一個時脈週期內進行一次加法運算，而乘法則必須使用「數個加法運算」才能達成。MPU 的代表廠商包括：安謀國際（ARM）或 MIPS 公司等，這兩家公司本身不賣處理器，只授權處理器的設計圖。
➤ARM 處理器：由 ARM 公司所設計，廣泛地應用在汽車電子、多媒體、影音娛樂等工業或消費性電子產品上做為「應用處理器（AP：Application Processor）」，著名的產品型號包括：ARM7、ARM9、AMR11、Cortex-A8/A9/A15 等。
➤MIPS 處理器：由 MIPS 公司所設計，大多應用在網路通訊等電子產品上，例如：ADSL 數據機、纜線數據機（Cable modem）、交換器（Switch）、路由器（Router）、閘道器（Gateway）等，著名的產品型號包括：MIPS32、MIPS64等。
MPU 的特色包括：工作頻率較低、運算功能較差、晶片面積小、CMOS 數目少、成本低、耗電量小，比較適合用來作為「嵌入式處理器（EP）」，這些產品共同的特色就是不能使用風扇，而且對成本的控管比較嚴格。由於半導體製程技術的進步，目前微處理器（MPU）的工作頻率也愈來愈高，和中央處理器（CPU）已經很接近，而智慧型手機、平板電腦的功能也愈來愈接進個人電腦，甚至已經威脅到個人電腦的市場了，在可以預見的未來，MPU 的市場仍然持續成長，但是CPU 的市場則很難成長，甚至已經開始衰退了。
【名詞解釋】嵌入式系統與嵌入式處理器
➤嵌入式系統（Embedded system）：完全嵌入在系統內部，專為特定應用而設計的電子產品，根據英國電器工程師協會（UK Institution of Electrical Engineer）的定義，嵌入式系統是控制、監視或輔助設備、機器或用於工廠運作的裝置。
➤嵌入式處理器（EP：Embedded Processor）：上述嵌入式系統的電子產品所使用的處理器我們泛稱為「嵌入式處理器（EP）」。
簡單的說，個人電腦是屬於通用的電腦系統，每一台個人電腦都是安裝 Windows 或 Linux 作業系統，因此可以安裝不同的應用程式而進行不同的功能；嵌入式系統通常使用特別的作業系統，而且只能執行預先設定的工作，例如：銀行的自動櫃員機、航空電子、汽車電子、電信交換機、網路裝置、印表機、影印機、傳真機、計算機、家用電器、醫療裝置等。
數位訊號處理器（DSP：Digital Signal Processor）
數位訊號處理器（DSP）屬於「精簡指令集處理器（RISC）」，它的核心為「乘加器（MAC：Multiply Add Calculator）」，可以在一個時脈週期內進行一次「乘法與加法」運算。舉例來說：假設 DSP 的工作頻率為 1GHz（1G = 10 億），代表每秒鐘可以同時完成 10 億次「乘法與加法運算」。DSP 的代表廠商包括：德州儀器（Texas Instruments, TXN-US）（TI, TXN-US）、亞德諾（ADI, ADI-US）、恩智浦半導體（NXP, NXPI-US）、飛思卡爾（Freescale, 已被 NXP 收購）等。
DSP 的特色包括：工作頻率高、運算功能強、晶片面積大、CMOS 數目多、成本高、耗電量大，一般來說 DSP 由於一個時脈週期內可以進行一次乘法與加法運算，因此工作頻率不需要像 CPU 那麼高，例如：Intel 的 CPU 工作頻率可以高達 4GHz，但是 TI 的 DSP 工作頻率只需要 2GHz，雖然看起來 DSP 好像比 CPU 或 MPU 功能強大，但是使用到的 CMOS 數目很多，通常價格並不便宜。
DSP 適合用來進行各種乘加運算（SOP：Sum of Products），例如：有限脈衝響應濾波運算（FIR：Finite Impulse Response）、無限脈衝響應濾波運算（IIR：Infinite Impulse Response）、離散傅立葉轉換（DFT：Discrete Fourier Transform）、離散餘弦轉換（DCT：Discrete Cosine Transform）、點積運算（Dot product）、卷積運算（Convolution），以及矩陣多項式的求值運算等。
大家可能會好奇，這些運算都用在那些地方呢？基本上多媒體的影音壓縮技術（MP3、JPEG、MPEG 等）、語音辨識（Voice recognition）、噪音去除（Noise reduction）、影像辨識（Pattern recognition）、通訊系統（3G WCDMA/4G OFDM）等訊號處理演算法大部分都是乘加運算（SOP），因此使用 DSP 比 CPU 或 MPU 更合適，假設要花費 5 個加法運算才能完成 1 個乘法運算，則在進行乘加運算（SOP）的時候 DSP 的效能是 CPU 或 MPU 的5倍。
圖形處理器（GPU：Graphic Processing Unit）
圖形處理器（GPU）是專門用來處理個人電腦、伺服器、遊戲機甚至智慧型手機上的影像運算工作，主要就是把 3D 的物件表現在平面的顯示器上，可以分擔中央處理器（CPU）或微處理器（MPU）的影像處理工作。GPU的代表廠商包括：輝達（Nvidia, NVDA-US）、超微半導體等，由於嵌入式系統的發展，許多處理器廠商開始將 GPU 內建在處理器內變成系統單晶片（SoC），例如：安謀國際將 GPU 內建在其 MPU 中，型號為 Mali-300/400/450/T604/T642 等。
圖形處理器（GPU）在二十年前曾經是所有電腦的顯示器必備的處理器，後來由於圖形處理器的功能慢慢被整合到英特爾的晶片組內，使得 GPU 的需求量大幅下降，曾經讓銷售 GPU 的廠商經營困難。近年來人工智慧（AI：Artificial Intelligence）興起，科學家們發現人工智慧的演算法使用 GPU 運算的效能比 CPU 高出大約 100 倍以上，因此開始大量使用 GPU 進行人工智慧運算，使得銷售 GPU 的廠商重新找到殺手級的應用而前景看好，由於人工智慧的演算法目前都是由雲端的「伺服器（Server）」來處理，因此 GPU 主要是銷售給製作伺服器的廠商。
【概念說明】處理器的核心（Core）
目前 Intel 的 CPU 常見的最多做到 8 核心，但是 Nvidia 的 GPU 已經做到 5,120 核心（Volta Tesla V100），看起來似乎 Nvidia 的技術大幅領先 Intel，其實不是這樣看的，CPU 的核心比 GPU 的核心複雜很多，簡單的說，我把 CPU 的核心稱為「大核心」，是設計用來做複雜運算功能的；GPU 的核心稱為「小核心」，適合處理簡單、大量、重複的運算工作，就這麼巧，區塊鏈採礦、人工神經網路都符合這三個條件，所以大家拿 GPU 來運算囉！
微控制器（MCU：Micro Control Unit）
微控制器（MCU）屬於「精簡指令集處理器（RISC）」，一般用來稱呼最低階的處理器，基本上也是利用「加法」為主來進行所有的運算工作，可以在一個時脈週期內進行一次加法運算，而乘法則必須使用「數個加法運算」才能達成。MCU 的代表廠商眾多包括：德州儀器、瑞薩（Renesas, 6723-JP）、飛思卡爾（Freescale）、Atmel、Microchop（MCHP-US）、英飛淩（Infineon, IFX-DE）、富士通（Fujitsu, 6702-JP）、恩智浦、意法半導體（STM, STM-US）、三星（Samsung, 005930-KR）等。
MCU 的特色包括：工作頻率低、運算功能差、晶片面積小、CMOS 數目少、成本很低、耗電量很小，應用範圍很廣，例如：電子產品的按鍵控制、鍵盤滑鼠、電子錶、電動牙刷、搖控器、血糖計、血壓計、電錶、煙霧偵測器、馬達控制、車用電子等，幾乎所有的電子產品內都有微控制器。
現場可程式化邏輯陣列（FPGA：Field Programmable Gate Array）
事先由廠商將大部分的邏輯電路設計完成並且製作成積體電路（IC），再賣給 IC 設計公司或系統整合商（SI：System Integrator），由工程師依照需要完成最後的電路連線工作，屬於「半客製化積體電路（Semi custom IC）」，所謂「半客製化」的意思就是這種積體電路已經製作完成了「一半」，至於它具有什麼功能則由 IC 設計公司或系統整合商的工程師來決定，此外與 FPGA 功能類似的還有可程式化邏輯元件（PLD：Programmable Logic Device）、複雜可程式化邏輯元件（CPLD：Complex Programmable Logic Device），如＜圖一＞所示。
FPGA 是由大量的 AND 閘與 OR 閘與電子式可抹除可程式化唯讀記憶體（EEPROM）排列組合而成，IC 設計公司或系統整合商（SI）只要將這種製作好的半客製化積體電路買來，再由工程師依照需要完成最後的電路連線工作，就完成可以銷售或具有特定功能的積體電路（IC）了，因此成本較低可以少量製作。有點類似傳統印刷產業裡的「影印」，因為影印數量少的時候單價較低，如果影印的數量高達幾萬張，就要製版印刷才划算。FPGA 的設計與製造的廠商多為國外大廠，例如：亞爾特（Altera）、賽靈思（Xilinx, XLNX-US）、萊迪斯（Lattice, LSCC-US）等公司，其中 Altera 已經被 Intel 併購。
特定應用積體電路（ASIC：Application Specific Integrated Circuit）
將數位訊號的編碼與解碼、壓縮與解壓縮、區塊鏈採礦、人工神經網路等演算法直接使用電晶體（CMOS）製作成特定功能的積體電路（IC），也就是 IC 設計工程師針對「特定的應用需要」或「特定的客戶需要」而設計出來的積體電路（IC），稱為「特定應用積體電路（ASIC：Application Specific Integrated Circuit）」，英文念做 `esik。ASIC 只能進行固定的數位訊號運算工作，使用者無法使用軟體更改功能，使用上有許多限制，但是由於直接使用電晶體（CMOS）執行運算工作，不需要大量的軟體程式，因此執行效能最高，運算速度最快。
Google （GOOGL-US）公司開發的人工智慧機器學習軟體框架（Software framework）稱為「TensorFlow」，這個軟體框架當然可以使用 CPU 或 GPU 來執行，不過為了再提高效能，Google 公司自行設計了一款「張量處理器（TPU：Tensor Processing Unit）」，雖然他們稱為「處理器」，不過 TPU 其實更像是專門為人工智慧機器學習和 TensorFlow 軟體框架這種「特定應用」而開發的「積體電路」，因此比較像是 ASIC。這樣講大家是不是對 ASIC 有更深的認識了呢？
由於 ASIC 是將數位訊號的編碼與解碼、壓縮與解壓縮、人工智慧等演算法直接使用電晶體（CMOS）製作而成，使用者無法使用軟體更改功能，因此晶片製造商通常只針對數量大的應用才會推出這種產品，例如：比特幣礦工最早使用 Intel 或 AMD 的中央處理器（CPU）產品來挖礦，2013 年礦工開始使用圖形處理器（GPU）、現場可程式化邏輯陣列（FPGA），後來礦工愈來愈多市場需求量大增，開始有廠商推出比特幣採礦專用的特定應用積體電路（ASIC）。
市場上有些積體電路（IC）是「廣泛應用」而非「特定的應用需要」或「特定的客戶需要」，例如：中央處理器（CPU）是由 Intel 自行設計與銷售，數位訊號處理器（DSP）是由德州儀器自行設計與銷售，這類產品使用者只能接受而很難要求供應商針對使用者的需要修改，另外還有隨機存取記憶體（SDRAM、DDR）與快閃記憶體（Flash）等，這類積體電路（IC）都是廣泛應用的就不屬於 ASIC。
【重要觀念】
➤上面的分類方式只是為了讓大家容易了解各種處理器的特色，但是別忘了，每一種軟體都同時含有加法與乘法運算，只是多少的問題而已；同樣的道理，CPU 或 MPU 雖然是利用「加法」為主來進行所有的數學運算工作，但是 Intel 或 ARM 也已經將支援乘法與除法運算相關的指令集放入處理器內，只是在效能上和數位訊號處理器（DSP）還有一段差距而已！
➤一般只有中央處理器（CPU）、數位訊號處理器（DSP）、微處理器（MPU）、圖形處理器（GPU）、微控制器（MCU）等可以使用軟體改變運算內容，使用彈性比較大的被歸類為「處理器（Processor）」，不過隨著技術演進，現場可程式化邏輯陣列（FPGA）與特定應用積體電路（ASIC）也整合部分處理器的功能進去，因此愈來愈像處理器了！
【請注意】上述內容經過適當簡化以適合大眾閱讀，與產業現狀可能會有差異，若您是這個領域的專家想要提供意見，請自行聯絡作者；若有產業與技術問題請參與社群討論。
《知識力》授權轉載
【延伸閱讀】
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