摘要：CPU—— 通用型的“大脑”，几乎任何计算任务都能接。GPU—— 图形和并行计算的“多核猛将”，擅长“人海战术”。NPU—— 人工智能领域的新锐，专为神经网络而生。

在当今的计算世界里，有三位“武将”几乎无处不在：

它们的出现并不是一蹴而就的，而是随着计算需求的变化逐渐形成的分工体系。想要看懂它们的差异，我们需要先从各自的“家世背景”说起。

计算机世界的中枢神经

CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机的核心控制和运算单元，就像整台计算机的“指挥官”，负责执行指令、调度资源、协调各个硬件模块的运作。

并行计算的多核战士

GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）最早是为图形渲染而生，用于处理 3D 图形的矩阵和向量运算。随着 CUDA、OpenCL 等并行计算框架出现，GPU 的用途扩展到科学计算、机器学习等领域。

AI 时代的“神经元”加速器

NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理器）是专为深度学习和神经网络推理优化的处理器。它的设计目标是以最高效率执行卷积、矩阵乘法等 AI 常用运算。

来源：wljslmz一点号