前语

跟着科技的发展，核算机使用范畴变得越来越广泛，人工智能、深度学习、机器学习等范畴也变得越来越重要。为了满意这些范畴的核算需求，需求运用更强壮和高效的处理器或加快器。常见的处理器包含中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU），而针对人工智能等特定范畴的加快器包含Tensor Processing Unit（TPU）、Field Programmable Gate Array（FPGA）、Digital Signal Processor（DSP）和Neural Processing Unit（NPU）等。每种处理器和加快器都具有其独特的特色、优势和使用场景，能够依据不同的需求和使用场景选择适宜的处理器和加快器。在实践使用中，一般会将多种处理器和加快器组合运用，以提高核算功能和功率。

处理器，加快器汇总

1. CPU：是核算机的中央处理器，用于履行各种通用核算使命。它具有较高的时钟速度和较大的缓存，使其能够处理各种不同类型的核算使命，例如日常工作使用程序、操作系统、编程言语等。

2. GPU：是图形处理器的缩写，是一种用于加快图形和核算密集型使命的处理器。与传统的中央处理器（CPU）相比，GPU拥有更多的处理单元和内存带宽，能够并行地履行更多的核算使命，因此在许多核算密集型使用程序中体现更好，例如机器学习、深度学习和科学核算等。

3. TPU：是Tensor Processing Unit的缩写，是Google专门为机器学习而设计的ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，专用集成电路）芯片。与GPU相比，TPU能够在练习深度神经网络时提供更高的功能和功率，同时降低了能源消耗和核算本钱。TPU还具有更高的可扩展性，能够经过网络连接多个TPU以构成更大的核算集群，以加快更大规模的机器学习工作负载。

4. FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）：FPGA是一种可编程逻辑芯片，能够在运行时装备为履行不同的核算使命。它一般用于加快数据流处理、信号处理、图画处理等使用程序。

5. DSP（Digital Signal Processor，数字信号处理器）：DSP是专门用于数字信号处理的微处理器。它一般用于音频处理、图画处理、通信等范畴。

6. NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理器）：NPU是一种专门为深度神经网络加快设计的处理器。它一般用于机器学习和人工智能使用程序中。

7. ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，专用集成电路）：ASIC是一种专门为特定使用程序设计的芯片。它一般用于加快特定类型的核算使命，例如图画处理、音频处理、加密等。