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ASIC 芯片可根据终端功能不同分类为TPU 芯片、BPU 芯片和NPU 芯片。 TPU 为张量处理器，于机器学。如Google 于2016 年5 月研发针对Tensorflow 平台的可编程AI 加速器，其内部指令集在Tensorflow 程序变化或更新算法时可运行。 BPU 是大脑处理器，是由地平线科技提出的嵌入式人工智能处理器架构。 NPU 是神经网络处理器，在电路层模拟人类神经元和突触，并用深度学指令集直接处理大规模电子神经元和突触数据。
电阻的单位为欧姆（ω），倍率单位有千欧（kω）、兆欧（mω）等。一般情况下，1兆欧（mω）=1000千欧（kω）=1000000欧（ω）电感是闭合回路中的一种重要属性，是一个常见的电学物理量之一，通常由缘的导线在缘的骨架上绕一定的圈数制成。当直流电通过电感线圈后，在线圈中形成了磁感效应，感应磁场又会产生感应电流来抵制线圈中的电流，从而形成电感。电感又分为自感和互感，在电学物理上，我们把提供电感的器件称为电感器。
IBM 通过模拟大脑结构于2014 年8 月推出制程为28 纳米的第二代TrueNorth芯片，可应用于实时视频处理。 英特尔于2017 年推出Xeon 系列ASIC 芯片。该系列芯片可独立充当处理器，无需附加主机处理器和辅助处理器，可应用于机器深度学。 斯坦福大学推出基于新神经形态计算架构的ASIC 芯片运算速度为普通电脑9,000倍，可模拟约100 万个大脑神经元、几十亿个突触连接。
相对于手工组装电路使用个别的分立电子组件，集成电路可以把很大数量的微晶体管集成到一个小芯片，是一个巨大的进步。集成电路的规模生产能力，可靠性，电路设计的模块化方法确保了快速采用标准化集成电路代替了设计使用离散晶体管—分立晶体管。