定，離不開三個人，萊布尼茨發明了二進制，喬治·布爾帶了布爾代數，而香農則描述了開關電路。
這三種方法結合，才奠定了計算機的發展。
二進制是十進制的算法改變，是機器運行的基礎，也是數學引入生活的體現。
它毋庸置疑是計算機的最底層，因為不管是簡單也好，還是複雜也罷的難題，最終都需要通過簡化成算數運算，來通過邏輯開關進行運算。
而其中的核心，就在於使用布爾代數化將所有的運算簡成為0和1的與或非操作。
例如：加法a+b，進位就是a&b，而加完後0位是（a&！b）|（b&！a）也就是可以用與、或、非來表示加減。
二進制配合布爾代數，能夠表示所有的數學運算。
而克勞德·艾爾伍德·香農則帶來了《繼電器和開關電路的符號分析》，通過繼電器將二進制、布爾運算帶到了現實中來，奠定了現在數字電路的基礎。
時至今日，不管晶片的集成度不斷的增加，最新的CPU，GPU，手機處理器等等設備如何發布，甚至是電晶體的數量都已經超過百億級別。
但其內部運行的數學邏輯，仍然是萊布尼茨提出的二進制，布爾發明的布爾計算，以及香農描述的開關電路。
一直沒有改變！
當然，這只是最底層的基礎。
如今計算機晶片中的真正的運算和設計，比這複雜的多。
包括徐川這會看的資料。
雖然並不是很懂晶片設計方面的東西，但數學和建模他是懂的。
所以他並沒有第一時間去翻閱那些數學難題，而是先通過文檔資料了解了一些信息。
畢竟連情況都不了解的話，他也不可能去解決問題。
這就好比要解決一個數學難題，你總得先了解它的問題核心點到底在哪裡一樣。
透過毛舜帶來的這份資料，他大致了解了海思和華芯那邊的想法和進度情況。
從資料上來看，這兩家公司針對性設計的七納米晶片，其架構是基於ARM架構的。
所謂的Arm構架，是由ARM公司針對各種微構架進行實作，以提供各種功耗、性能以及面積組合的軟體兼容性架構，是目前處理器(CPU)三個最強的架構之一。
購買別人的基礎架構，再進行發展，這在晶片行業中是一件很常見的事情。
就像是研究一個數學難題絕大部分的學者都需要踩在前人的肩膀上繼續前進一樣。
從頭到尾構造屬於自己的方法這種事情，終究還是一件極少數的事情。
而海思和華芯做的就是這樣的事情。
他們通過深入研究ARM架構，在上面繼續優化改造，建立了一套屬於自己的NPU神經性網絡架構。
所謂的NPU（嵌入式神經網絡處理器/網絡處理器）就是一種專門應用於網絡應用數據包的處理器，它也是集成電路的一種。
但區別於特殊用途集成電路（ASIC）的單一功能，神經性網絡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絡運算的特性特別編程從而實現網絡的特殊用途，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「數據驅動並行計算」的方式，在處理視頻、圖像類的海量多媒體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性的數學難題，比如激活函數、二維數據運算、解壓縮等模塊等等。
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神經性網絡架構和前兩者的性質不同，其數學的兼容性也完全不同。
這就導致設計出來的晶片在性能上甚至還不如10納米甚至是14納米的晶片。
目前來說，卡主海思和華芯的難點就在這裡。
神經網絡和機器學習處理在現在還是處於需求爆發的初期，這
