摘要：这两年，人工智能（AI）领域取得了显著进展，成为备受瞩目的热门话题，不断涌现出各种创新的AI模型与应用。这一蓬勃发展的背后，算力扮演着至关重要的角色，而算力则高度依赖于各类硬件设备。提及AI硬件，CPU和GPU广为人知，但实际上，还有许多其他类型的处理器同样重

这两年，人工智能（AI）领域取得了显著进展，成为备受瞩目的热门话题，不断涌现出各种创新的AI模型与应用。这一蓬勃发展的背后，算力扮演着至关重要的角色，而算力则高度依赖于各类硬件设备。提及AI硬件，CPU和GPU广为人知，但实际上，还有许多其他类型的处理器同样重要。下面，我们就来简要介绍这些关键的AI硬件组件。

1、CPU（中央处理器，CentralProcessingUnit））

中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。

CPU是计算机中负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。中央处理器主要包括两个部分，即控制器、运算器，其中还包括高速缓冲存储器及实现它们之间联系的数据、控制的总线。

根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下5个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。

2、GPU（图形处理器，GraphicsProcessingUnit）

图形处理器，英文为GPU,又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

它是怎么工作的？具体来看，主机总线接口模块收到来自PCI总线的读写操作，包括对寄存器的读写操作和对显示存储的读写操作，完成对寄存器的初始化后，基本图形模式能够正常输出显示。

3、NPU（神经网络处理器，NeuralNetworkProcessingUnit）

NPU是一种专门用于进行神经网络计算的处理器。它主要用于加速人工智能和机器学习任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。NPU通常具有高度并行、低延迟和高能效的特点，特别适合在边缘计算、自动驾驶、机器人、智能手机等设备中进行实时的人工智能计算任务。

4、DPU（数据处理器也称深度学习处理器：DataProcessingUnit，缩写：DPU）

DPU是一种新型的可编程多核处理器，集成于一块SoC（SystemonChip）芯片之中，遵循行业标准，具备强大的算力及高性能网络接口。

它能够迅速解析和处理数据，并高效地将数据传输至CPU和GPU。与CPU擅长处理广泛的通用计算任务不同，DPU专注于执行基础层应用任务，例如网络协议处理、交换路由计算、加密解密以及数据压缩等繁重且具体的任务。

5、IPU（基础设施处理器也称智能处理器：Inter-ProcessorUnit，缩写：IPU）

它是一种用于连接多个处理器的硬件设备。它的作用是实现多处理器中不同处理器之间的通信和协调，从而提高性能。

基础设施处理器（IPU）可加速网络基础设施，释放CPU内核，实现应用程序性能的提升。IPU使云服务提供商能够按照软件的速度，定制基础设施功能部署，同时通过允许灵活安排工作负载，提高数据中心的利用率。

IPU通常被用于高性能计算领域，如超级计算机、服务器等。它可以连接不同类型的处理器，如CPU、GPU等，并提供高速数据传输和协调功能。在现代计算机中，IPU已成为必不可少的组成部分。

6、TPU（张量处理器英语：tensorprocessingunit，缩写：TPU）

与图形处理器（GPU）相比，TPU采用低精度（8位）计算，以降低每步操作使用的晶体管数量。降低精度对于深度学习的准确度影响很小，但却可以大幅降低功耗、加快运算速度。同时，TPU使用了脉动阵列的设计，用来优化矩阵乘法与卷积运算，减少I/O操作。

此外，TPU还采用了更大的片上内存，以此减少对DRAM的访问，从而更大程度地提升性能。TPU也是一种专门用于进行人工智能计算的处理器。它专注于进行大规模张量计算，特别适用于深度学习任务。

TPU采用了定制的硬件架构和优化的指令集，以提供高度并行化和高效能的计算能力。TPU通常用于加速训练和推断过程，可以大幅缩短深度学习模型的计算时间。

来源：我就这样咋地了