从手机刷脸解锁到ChatGPT秒回复杂问题，从自动驾驶识别路况到云端大模型训练，AI技术的落地离不开各类处理器的算力支撑。随着AI应用场景不断丰富，算力体系已进入“专芯专用”的分工时代，CPU、GPU、TPU、NPU等各类处理器各司其职，构建起从终端到云端的完整算力网络，共同支撑AI时代的高效运转。
CPU作为AI系统的“全能管家”，承担统筹调度核心职责。如同企业CEO，CPU无需参与基层重复计算，却负责制定战略、分配资源、协调其他处理器协同工作。其核心数量较少(常见4-64核)，但单核性能极强，缓存层级丰富，擅长复杂逻辑判断与串行计算，单精度算力通常在几十到几百GFLOPS。在AI场景中，CPU主要负责小型推理任务、大模型训练的资源分配与数据格式转换，以及经典机器学习算法的原型开发，是AI系统不可或缺的核心枢纽，但并行算力不足的短板，使其无法承担大规模模型训练任务。
GPU作为AI训练的“超级工厂”，是当前大模型算力的核心来源。采用“众核架构”的GPU，核心数量可达数千甚至数万，如NVIDIA RTX 50系列配备超20000个CUDA核心，搭配Tensor Cores支持混合精度计算，单卡AI算力可达数百TFLOPS，高带宽显存(HBM)能高效存储海量模型参数，完美适配深度学习的矩阵运算需求。其应用场景集中在CNN、Transformer等大模型训练、大规模数据并行处理及高并发AI推理，是AI绘画、智能客服等场景的核心算力支撑，但高功耗(高端型号超400W)、串行任务效率低的问题，限制了其在轻量场景的应用。
NPU作为设备端AI的“节能专家”，聚焦边缘场景低功耗推理。模仿人脑神经元连接模式的NPU，内置专用乘加单元(MAC)，支持INT4/FP8低精度计算，在2-5W的低功耗下实现几十TOPS的算力，2025年旗舰手机NPU能效较前代提升45%。其核心应用场景包括手机端Face ID解锁、AI摄影优化，智能摄像头异常检测、智能手表健康预警等边缘设备实时推理任务，仅支持推理、依赖厂商软件生态的特性，使其成为终端AI的专属算力单元。
其他专用处理器则在细分场景构建独特优势。Google TPU作为云端定制引擎，专为TensorFlow框架优化，通过大量矩阵乘法单元实现高效张量运算，在Gemini大模型训练、Google搜索语义分析中发挥核心作用，能效比远超同级别GPU，但通用性极差，仅适配Google生态。Graphcore IPU聚焦大模型内存瓶颈，采用“智能内存处理”架构，将计算单元与内存紧密结合，擅长处理Transformer架构的稀疏计算需求。APU则作为CPU与GPU的融合体，主打消费级场景性价比，适配轻薄本AI办公、家庭智能设备简单推理等轻量需求，形成多元化算力补充。
