所謂的NPU（嵌入式神經網路處理器/網路處理器）就是一種專門應用於網路應用資料包的處理器，它也是積體電路的一種。
但區別於特殊用途積體電路（ASIC）的單一功能，神經性網路器在處理更加複雜的問題方面更加靈活。
一般都可以利用軟體或硬體依照網路運算的特性特別程式設計從而實現網路的特殊用途，在一塊晶片上實現許多不同功能，以應用於多種不同的網路裝置及產品。
而海思和華芯設計的這套架構，透過採用“資料驅動平行計算”的方式，在處理影片、影像類的海量多媒體資料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性的數學難題，比如啟用函式、二維資料運算、解壓縮等模組等等。
如果是在常規的CPU或者GPU晶片中，這些問題並不是難題。但是NPU神經性網路架構和前兩者的性質不同，其數學的相容性也完全不同。
這就導致設計出來的晶片在效能上甚至還不如10奈米甚至是14奈米的晶片。
目前來說，卡主海思和華芯的難點就在這裡。
神經網路和機器學習處理在現在還是處於需求爆發的初期，這方面的數學家相對比傳統的CPU/GPU架構數學家要少很多，國外研究這方面的人才都沒有多少，更別提國內了。
所以迫不得已之下，發改那邊才找上了他，寄希望於他能幫忙解決一下這方面的數學難題。
......
瞭解清楚整體的情況後，徐川才點開了數學檔案，翻閱了起來。
《大規模稀疏矩陣特徵值計算》
《非線性常微分方程組的初值問題的整體解》
《神經性網路架構下的一階非線性時滯微分方程初值問題》
《基於NPU的多項式矩陣特徵值並行》
《.......》
一項項的題目在他眼中劃過，問題不算多，也不算少，總共十幾個的樣子，大部分都是基於NPU神經性網路架構下誕生的難點。
徐川先挨個點開了問題看了看，從數學基礎上來說，這些問題對於他而言並不難，但是涉及到NPU神經性網路架構，他就不是很懂了。
要研究的話，他得先學一下NPU神經性網路架構，瞭解一下大致，然後再來做。
不過也不全是這些，有兩三個數學問題他現在應該就能解決。
晶片設計中涉及到的這些數學難題再複雜，對他來說難度也就那樣。
不管多麼複雜的計算方法，多麼複雜的模型架構和取值，也不可能比可控核聚變中的高溫高壓等離子體湍流模型更加複雜，更不可能和七大千禧年難題相比。
而在已經解決了兩個七大千禧年難題的他看來，這些題目用小學生的數學來形容可能有點過於誇大，但頂多也就是大學生的程度。
反正在看到這些題目的時候，他腦海中就已經有了解決的思路和方法。
.......
花費了半個多小時的時間將毛舜帶過來的文件整體粗略的過了一遍後，徐川坐直了身體，伸了個懶腰後長舒了口氣，靠在椅子上思索了起來。
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