人工智能和机器学习（AI/ML）工作负载推动了专用硬件的发展，使计算速度远远超过了传统 CPU 的性能。每个处理单元（CPU、GPU、NPU、TPU）在 AI 生态系统中都扮演着不同的角色，并针对特定模型、应用程序或环境进行了优化。以下是基于数据驱动的技术分析，探讨了它们的核心区别和最佳用例。
CPU（中央处理器）：多功能的主力
- 设计和优势： CPU 是具有几个强大内核的通用处理器 – 非常适合单线程任务和运行各种软件，包括操作系统、数据库和轻量级 AI/ML 推理。
- AI/ML 角色： CPU 可以执行任何类型的 AI 模型，但缺乏高效深度学习训练或大规模推理所需的大规模并行性。
- 最适合：
- 经典机器学习算法（例如 scikit-learn、XGBoost）
- 原型设计和模型开发
- 针对小型模型或低吞吐量要求的推理
技术说明：对于神经网络操作，CPU 吞吐量（通常以 GFLOPS（每秒十亿次浮点运算）为单位）远远落后于专用加速器。
GPU（图形处理单元）：深度学习的骨干
- 设计与优势：现代 GPU 最初用于图形，具有数千个专为矩阵/多矢量运算而设计的并行核心，使其能够高效地进行深度神经网络的训练和推理。
- 性能示例：
- NVIDIA RTX 3090：10,496 个 CUDA 核心，高达 35.6 TFLOPS（teraFLOPS）FP32 计算能力。
- 最新的 NVIDIA GPU 包括用于混合精度的“Tensor Cores”，可加速深度学习操作。
- 最适合：
- 训练和推理大规模深度学习模型（CNN、RNN、Transformers）
- 数据中心和研究环境中典型的批处理
- 所有主流 AI 框架（TensorFlow、PyTorch）均支持
基准测试：在某些工作负载下，4x RTX A5000 设置可以超越单个价格更昂贵的 NVIDIA H100，从而平衡采购成本和性能。
NPU（神经处理单元）：设备上的AI专家
- 设计与优势： NPU 是专为神经网络运算而设计的 ASIC（专用芯片）。它们针对深度学习推理优化了并行、低精度计算，通常在边缘和嵌入式设备上以低功耗运行。
- 用例和应用：
- 移动和消费者：为 Apple A 系列、三星 Exynos、Google Tensor 芯片等设备提供面部解锁、实时图像处理、语言翻译等功能。
- 边缘和物联网：低延迟视觉和语音识别、智能城市摄像头、AR/VR 和制造传感器。
- 汽车：来自传感器的实时数据，用于自动驾驶和高级驾驶辅助。
- 性能示例： Exynos 9820 的 NPU 执行 AI 任务的速度比其前代产品快了约 7 倍。
效率： NPU 优先考虑能源效率而不是原始吞吐量，延长电池寿命，同时在本地支持高级 AI 功能。
TPU（张量处理单元）：Google 的 AI 引擎
- 设计和优势： TPU 是 Google 专门为大型张量计算开发的定制芯片，可根据 TensorFlow 等框架的需求调整硬件。
- 主要规格：
- TPU v2：用于神经网络训练和推理的高达 180 TFLOPS。
- TPU v4：可在 Google Cloud 中使用，每芯片高达 275 TFLOPS，可扩展至超过 100 petaFLOPS 的“pod”。
- 用于大量批量计算的专用矩阵乘法单元（“MXU”）。
- 与当代 GPU 和 CPU 相比，推理能效（TOPS/Watt）提高了 30-80 倍。
- 最适合：
- 在云端大规模训练和提供海量模型（BERT、GPT-2、EfficientNet）
- 用于研究和生产流程的高吞吐量、低延迟人工智能
- 与 TensorFlow 和 JAX 紧密集成；越来越多地与 PyTorch 交互
注意： TPU 架构的灵活性不如 GPU——针对 AI 进行了优化，而不是图形或通用任务。
哪些模型在哪里运行？
| 硬件 | 最佳支持模型 | 典型工作负载 |
|---|---|---|
| CPU | 经典机器学习、所有深度学习模型* | 通用软件、原型设计、小型人工智能 |
| GPU | CNN、RNN、Transformer | 训练和推理（云/工作站） |
| NPU | MobileNet、TinyBERT、自定义边缘模型 | 设备上的 AI、实时视觉/语音 |
| TPU | BERT/GPT-2/ResNet/EfficientNet等 | 大规模模型训练/推理 |
*CPU 支持任何模型，但对于大规模 DNN 效率不高。
CPU、GPU、NPU 和 TPU 技术比较
| 特征 | CPU | GPU | NPU | TPU |
|---|---|---|---|---|
| 用例 | 通用计算 | 深度学习 | 边缘/设备上的AI | Google Cloud AI |
| 并行性 | 低~中 | 非常高（约 10,000+） | 中~高 | 极高（Matrix Mult.） |
| 效率 | 适中 | 耗电量大 | 超高效 | 大型模型高 |
| 灵活性 | 最高 | 非常高（所有 FW） | 专用化 | 专用化(TensorFlow/JAX) |
| 硬件 | x86、ARM 等 | NVIDIA、AMD | 苹果、三星、ARM | Google（仅限云） |
| 示例 | Intel Xeon | RTX 3090、A100、H100 | Apple Neural Engine | TPU v4，Edge TPU |
关键要点
- CPU 对于通用、灵活的工作负载而言是无与伦比的。
- GPU 仍然是所有框架和环境中训练和运行神经网络的主力，尤其是在 Google Cloud 之外。
- NPU 在移动和边缘的实时、隐私保护和节能 AI 领域占据主导地位，可解锁从手机到自动驾驶汽车等各个地方的本地智能。
- TPU 为海量模型提供了无与伦比的规模和速度，尤其是在 Google 的生态系统中推动了 AI 研究和工业部署。
选择合适的硬件取决于模型大小、计算需求、开发环境和所需部署（云与边缘/移动）。一个强大的 AI 堆栈通常会混合使用这些处理器，各取所长。
