一张图看懂 CPU/GPU/TPU/NPU/LPU 五种 AI 芯片架构取舍
Roger_M_Taylor · x · 2026-09-03
这条转推汇总了五种 AI 硬件架构的核心差异，并引用了一篇讲 GPU 实际工作原理的入门文章。
- CPU：少量强核心，擅长通用逻辑与分支，深缓存层次，不适合矩阵乘法这类重复数学运算
- GPU：数千小核心并行执行相同指令，并行模式与神经网络数学天然匹配，因此主导 AI 训练
- TPU/NPU/LPU：更极致的专用化，核心是在灵活性、并行度与内存访问之间做不同取舍
引用的文章面向 LLM 工程师讲解 GPU 工作直觉，帮助理解量化、投机解码、continuous batching 等技巧背后的硬件逻辑。
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