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2018年3月，英飞凌与上汽集团宣布成立合资企业，为中国充满活力的电动汽车市场制造功率模块。合资公司命名为“上汽英飞凌汽车功率半导体（上海）有限公司”，总部设在上海，生产基地位于英飞凌无锡工厂扩建项目内。 [4]
MCU集成了片上外围器件；MPU不带外围器件（例如存储器阵列），是高度集成的通用结构的处理器，是去除了集成外设的MCU；DSP运算能力强，擅长很多的重复数据运算，而MCU则适合不同信息源的多种数据的处理诊断和运算，侧重于控制，速度并不如DSP。MCU区别于DSP的大特点在于它的通用性，反应在指令集和寻址模式中。DSP与MCU的结合是DSC，它终将取代这两种芯片。
GPP不是设计来做密集乘法任务的，即使是一些现代的GPP，也要求多个指令周期来做一次乘法。而DSP处理器使用的硬件来实现单周期乘 法。DSP处理器还增加了累加器寄存器来处理多个乘积的和。累加器寄存器通常比其他寄存器宽，增加称为结果bits的额外bits来避免溢出。同时，为了 充分体现的乘法-累加硬件的好处，几乎所有的DSP的指令集都包含有显式的MAC指令。
典型的GPP实际上已包含两个片内高速缓存，一个是数据，一个是指令，它们直接连接到处理器核，以加快运行时的访问速度。从物理上说，这种片内的双存储器和总线的结构几乎与哈佛结构的一样了。然而从逻辑上说，两者还是有重要的区别。
如果了解到DSP算法的一个共同的特点，即大多数的处理时间是花在执行较小的循环上，也就容易理解，为什么大多数的DSP都有的硬件，用于 零开销循环。所谓零开销循环是指处理器在执行循环时，不用花时间去检查循环计数器的值、条件转移到循环的顶部、将循环计数器减1。
因为DSP应用要求高度优化的代码，大多数DSP厂商都提供一些开发工具，以帮助程序员完成其优化工作。例如，大多数厂商都提供处理器的仿真工具，以准确地仿真每个指令周期内处理器的活动。无论对于确保实时操作还是代码的优化，这些都是很有用的工具。 GPP厂商通常并不提供这样的工具，主要是因为GPP程序员通常并不需要详细到这一层的信息。GPP缺乏到指令周期的仿真工具，是DSP应用所面临的的大问题：由于几乎不可能预测GPP对于给定任务所需要的周期数，从而无法说明如何去改善代码的性能。 [2]
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