CPU的优势是灵活性,可以支持几百万种不同的应用和软件。但是CPU的缺点是计算速度慢。因为它只有少量的运算单元(ALU),每次只能执行一次乘法或加法运算,并且需要频繁地访问内存来读取和保存中间结果。这就造成了冯诺依曼瓶颈。
GPU的优势是并行性,它在单个处理器中集成了上千个运算单元(ALU)。可以同时执行数千次乘法或加法运算。这使得GPU在有大量并行化的应用中工作得很好,例如神经网络中的矩阵乘法。但是,GPU的缺点是仍然需要访问内存来读取和保存中间结果,这会耗费更多的能量,并且增加了物理空间的占用。
TPU的优势是效率,它专门设计了数千个乘法器和加法器直连的大型物理矩阵(脉动阵列)。可以直接执行神经网络所需的大规模的加乘运算。在整个计算过程中,不需要访问内存,这就避免了冯诺依曼瓶颈,并且节省了功耗和成本14。但是,TPU的缺点是通用性低,它不能运行其他类型的应用或软件。
CPU、GPU和TPU在灵活性(通用性)上由高到低、而计算效率由低到高。
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