GPU、TPU 与 CPU

GPU 全称为图形处理器，是一种专门用于处理图像、影像和视频等媒体数据的协处理器。相比于中央处理器（CPU），GPU 的处理速度更快，可以快速地完成大规模、高密度的并行计算。GPU 的原理大致如下：

• 并行计算：GPU 具有成百上千个处理核心，可以同时运行多个计算任务，从而大幅提高处理效能。这和 CPU 不同，CPU 核心较少，但每个核心都比较强大，常常用来处理一些需要高精度的计算任务。
• 流处理架构：GPU 的计算任务通常以流的形式传入，每个流包含大量的数据， GPU 可以分配多个处理核心同时运算，从而提高效率。这和 CPU 不同，CPU 的计算任务通常是以较小单元的方式计算的。
• SIMD：GPU 的每个核心都能同时处理多个数据，这称为单指令流多数据流（SIMD）技术。GPU 可以一次性处理大量数据，每次执行完毕后，再通过控制单元（CU）统一处理结果。
• 内存分级：GPU 的内存分为多级缓存（L1，L2，L3），每个缓存中的数据都可以直接调用，从而大幅缩短计算时间。这也和 CPU 不同，CPU 的缓存级别较少，需要频繁地从内存中读取数据。

GPU 的原理是通过大量的处理核心、流处理架构、SIMD 技术和内存分级来实现高速的并行计算，从而大幅提高处理效率。

TPU全称为Tensor Processing Unit（张量处理器），是谷歌开发的一种专用集成电路，用于加速人工智能计算任务。与通用的 CPU 和 GPU 不同，TPU 被设计用于高效地进行大规模、低精度的矩阵乘法加速，在深度学习等领域具有较高的性能和效率。TPU 主要具有以下几个特点：

• 低精度：TPU 主要用于低精度矩阵乘法计算，通常使用 8 位、16 位整数数值计算，可以大幅减小内存和带宽的需求，降低计算成本。
• 协同计算：TPU 能够实现高效的多核并行计算，协同计算模式可以提高计算和数据处理速度。
• 高效内存：TPU 内置了高速内存和缓存，能够快速读写大量数据，提高数据处理效率。
• 可编程：TPU 可以使用谷歌的 TensorFlow 等开源框架进行编程开发，可适应不同的深度学习算法。

TPU 在谷歌等公司的大规模机器学习应用中已被广泛采用。