人工智能 (AI) 系统利用的处理单元有多种不同类型，以下是一些最常见的处理单元：
1. GPU（图形处理单元）：
- GPU 是专为并行处理而设计的专用硬件，这使得它们在图像和视频处理以及演习和运行机器学习模型等任务中非常高效。
- GPU 供应大量内核，许可它们同时实行多项打算，这对付深度学习和其他 AI 运用至关主要。
2. TPU（张量处理单元）：
- TPU 是 Google 为机器学习和深度学习任务开拓的定制专用集成电路 (ASIC)。
- TPU 针对实行矩阵乘法和其他张量运算进行了优化，这些运算是许多 AI 模型中的核心打算。
- TPU 常日用于 AI 模型的推理（支配）阶段，由于与 GPU 比较，它们可以供应显著的性能和能效改进。
3. LPU（Loihi 神经形态处理单元）：
- LPU 是英特尔开拓的一种神经形态处理单元，其灵感来自人脑处理信息的办法。
- LPU 旨在模拟生物神经元和突触的行为，从而能够以更节能的办法高效处理数据。
- 由 LPU 支持的神经形态打算对付模式识别、非常检测和低功耗边缘打算等任务特殊有用。
4. NPU（神经处理单元）：
- NPU 是专门为加速神经网络打算而设计的硬件，类似于 TPU。
- NPU 常日集成到片上系统 (SoC) 设计中，从而实现高效的设备 AI 处理，尤其是在移动和嵌入式设备中。
- NPU 的示例包括高通 AI 引擎、Apple 的神经引擎和华为 NPU。
5. FPGA（现场可编程门阵列）：
- FPGA 是可重构硬件设备，可以进行编程来实行特界说务，包括 AI 和机器学习事情负载。
- FPGA 在硬件配置方面具有灵巧性，许可自定义加速器和针对特定 AI 模型或算法的优化。
其余还有其他一些用于 AI 和机器学习运用的专用途理单元：
1. DPU（数据处理单元）：
- DPU 是专用加速器，旨在从 CPU 卸载数据处理任务，从而开释 CPU 以进行其他打算。
- DPU 可以处理数据压缩、加密、负载平衡和网络处理等任务，这些任务在 AI/ML 事情流中很常见。
2. IPU（智能处理单元）：
- IPU 是由 Graphcore 开拓的一种处理器，专为 AI 和机器学习事情负载而设计。
- IPU 针对神经网络和其他 AI 算法的高效实行进行了优化，利用了专注于高性能并行处理的独特架构。
3. VPU（视觉处理单元）：
- VPU 是专用途理器，旨在加速打算机视觉和图像处理任务，这在许多 AI 运用中都是必不可少的。
- VPU 的示例包括 Intel Movidius VPU 和 Google Coral VPU。
4. 边缘 AI 处理器：
- 这些是专门为在边缘设备（例如智好手机、物联网设备和嵌入式系统）上运行 AI 模型而设计的处理器。
- 示例包括 Nvidia Jetson、Qualcomm Snapdragon 和 Google Edge TPU。
5. 神经形态芯片：
- 神经形态芯片是一种旨在利用仿照电路和脉冲神经网络仿照人脑构造和功能的硬件。
- 这些芯片常日用于低功耗、事宜驱动的 AI 运用，例如工具识别、措辞处理和感官处理。
- 示例包括 IBM TrueNorth 和 Intel Loihi 芯片。
6. 量子处理器：
- 量子打算机和量子处理器是一种新兴技能，可能会彻底改变 AI 和机器学习，由于它们可以比传统打算机更快地实行某些打算。
- 虽然仍处于研发阶段，但量子处理器有望在量子机器学习和量子赞助 AI 等领域取得打破。
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