图解 AI 算力底座：CPU、GPU、TPU、NPU 与 LPU 架构差异
Roger_M_Taylor · x · 2026-07-24
通过可视化方式解析了驱动当今 AI 发展的五种核心硬件架构（CPU、GPU、TPU、NPU、LPU）。
- CPU：专为通用计算设计，拥有少数强大核心与深度缓存层级，擅长处理复杂逻辑与系统任务，但不适合矩阵乘法等重复性数学运算。
- GPU：通过数千个小核心并行执行相同指令，这种并行能力完美契合神经网络需求，因此主导了 AI 训练。
- TPU：进一步走向专用化，核心计算单元是乘加运算网格，专为特定张量运算优化。
注：原帖引用了另一篇关于优化 LLM 推理中 KV Cache 管理的文章，称其能降低 90% 的输入 token 成本并提升最高 14 倍的推理速度。
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