CPU

CPU英文全称为Central Processing Unit，中文全称是中央处理器，是计算机的核心器件，CPU通常由三部分组成：计算单元、控制单元和存储单元。

CPU的结构主要包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Control Unit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。

结构图如下所示：

具体各个模块的功能简单如下所示：

GPU

GPU全称Graphics Processing Unit，中文全称叫图形处理器，它也是由三个部分组成：计算单元、控制单元和存储单元。

我们继续用CPU各个模块的颜色来表示GPU的结构图：

可以看到，GPU中有大量的计算单元，几乎80%的空间都用在了计算单元上，而CPU由30%用在控制单元，各个模块均衡分布。

正是由于这种区别，导致了CPU精于控制和复杂运算，而GPU精于简单且重复的运算：比如矩阵乘法。

另外CPU和GPU还有一个最大的区别：CPU是顺序执行运算，而GPU是可以大量并发的执行运算。

虽然GPU是为了图像处理而生的，但在结构上并没有专门为图像服务的部件，只是对CPU的结构进行了优化与调整，所以GPU不仅可以用在图像领域，它还被用来科学计算、密码破解、数值分析，海量数据处理（排序，Map-Reduce等），金融分析等需要大规模并行计算的领域。

但GPU无法单独工作，必须由CPU进行控制调用才能工作。CPU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要大量的处理类型统一的数据时，则可调用GPU进行并行计算。

TPU

TPU英文全称Tensor Processing Unit，中文全称为张量处理单元，是深度学习算法的专用芯片。

TPU与同期的CPU和GPU相比，可以提供15-30倍的性能提升，以及30-80倍的效率（性能/瓦特）提升。

如上图所示，TPU在芯片上使用了高达24MB的局部内存，6MB的累加器内存以及用于与主控处理器进行对接的内存，总共占芯片面积的37%（图中蓝色部分）。

TPU的高性能还来源于对于低运算精度的容忍。研究结果表明，低精度运算带来的算法准确率损失很小，但是在硬件实现上却可以带来巨大的便利，包括功耗更低、速度更快、占芯片面积更小的运算单元、更小的内存带宽需求等。TPU采用了8比特的低精度运算。

NPU

NPU英文全称是Neural Network Processing Unit，中文全称为神经网络处理器。

神经网络中存储和处理是一体化的。

并且非常节能，可以保持较低的功耗情况下进行神经网络的加速推理。

更加详细的TPU和NPU知识可以参考：AI芯片和传统芯片有何区别？

我也会持续更新。

最后

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