#晶片分工
昨天 16:17
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CPU、GPU、NPU、DPU的算力之爭
打開任何一台2026年的AI伺服器內部,你會發現一個有趣的現象:裡面不只是GPU在忙——CPU在調度、NPU在推理、DPU在搬資料。這已經不是"一顆晶片打天下"的時代,而是一個分工明確、各司其職的算力生態。CPU是指揮官,GPU是主力軍,NPU是特種兵,DPU是後勤部長。 開篇:當"PU"變成複數 如果你關注科技新聞,會發現一個尷尬的事實:現在的處理器類別,實在太多了。CPU、GPU、DPU、NPU還不夠,GPU還分HPC GPU、AI GPU、推理GPU、訓練GPU——還有人討論TPU、LPU、IPU…… 很多人會直覺地回答:GPU要取代CPU。但真相遠比這複雜。2026年最值得關注的趨勢恰恰相反:CPU正在重回AI算力的聚光燈下,而整個行業正在從"GPU中心化"走向"多晶片異構協同"。
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