CPU、GPU、NPU和TPU的区别是什么？

人工智能开发不可或缺的机器学习使用GPU、NPU和TPU等处理芯片，但它们之间的差异一般人很难理解。 为此谷歌和云存储服务的Backblaze总结了CPU、GPU、NPU、TPU的不同。

AI 101：GPU vs. TPU vs. NPU

https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/

Cloud TPU概述| Google Cloud

https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=zh-cn

1、什么是CPU？

CPU是“Central Processing Unit（中央处理单元）”的缩写，用于各种目的。例如在PC上创建文档，火箭课程计算和银行交易处理。 可以在CPU上进行机器学习，但CPU具有“每次计算时访问内存”的特点，当执行机器学习所需的大量计算时，内存通信速度成为瓶颈，处理速度会变慢。

2、什么是GPU？

GPU代表“Graphics Processing Unit（图形处理单元）”，市场上广泛出现了GPU、内存、输入输出设备等配套的显卡。 GPU 配备了数千个算术逻辑单元 （ALU），擅长“并行处理大量计算”，使机器学习速度比 CPU 快得多。 但是，由于GPU是通用芯片，也可用于游戏和CG处理，因此它们的效率低于专门为机器学习设计的芯片。

3、什么是NPU？

NPU是“Neural Processing Unit（神经处理单元）”和“Neural network Processing Unit（神经网络处理单元）”的缩写，与GPU一样。它专门从事“大量计算的并行处理”的操作。 此外，NPU 是专门为机器学习设计的芯片，因此它们可以比 GPU 更有效地执行处理。 另一方面，由于NPU是专门为机器学习设计的芯片，因此它们不能像CPU和GPU那样用于各种用途。

近年来出现的许多智能手机都配备了NPU，除了在iPhone系列中配备了名为的“Neural Engine（神经引擎）”外，还有高通骁龙™（Snapdragon） 移动平台用于智能手机的SoC“”中也配备了NPU的型号。

4、什么是TPU？

TPU代表“Tensor Processing Unit(张量处理单元)”，是谷歌开发的一种NPU。 谷歌通过其云计算服务“谷歌云”为用户提供TPU处理能力，允许用户有效地执行与机器学习相关的处理，而无需自己购买搭建硬件平台。

谷歌声称其提供的TPU v4比NVIDIA专门从事机器学习相关处理的A100 GPU快1.2~1.7倍，效率高1.3~1.9倍。

5、什么是DPU？

DPU代表“Data processing units (数据处理单元)”， 是一种可重新编程的新型高性能多核处理器。DPU与高性能网络接口相连，可增强工作并激发数据中心服务器发出的网络和存储功能。许多IT专家认为，DPU有潜力与CPU和GPU联手，成为计算世界的支柱。

NVIDIA BlueField-2X DPU