常见各类处理器特点及区别对比

类型	定义与核心功能	架构特点	适用场景	性能特点	与其他处理器的关系	常见型号/示例
CPU	通用处理器，负责核心计算与逻辑控制。	多核架构，擅长串行任务和复杂逻辑。	操作系统、通用计算、应用程序。	高灵活性，但并行计算效率较低。	计算机核心，协调其他处理器工作。	Intel Core、AMD Ryzen。
GPU	图形处理器，专为并行计算优化，处理大规模数据。	众核架构（数千核心），高吞吐量。	图形渲染、AI训练、科学计算。	并行性能强，通用性较弱。	作为协处理器加速CPU的并行任务。	NVIDIA GeForce、AMD Radeon。
NPU	神经网络处理器，专为AI任务设计，加速深度学习。	针对矩阵运算优化，内置专用AI单元。	AI推理、图像/语音识别、物联网。	高能效比，但专用性强。	与CPU/GPU协同，专攻AI负载。	华为昇腾、寒武纪MLU。
TPU	张量处理器，谷歌定制的ASIC芯片，专为TensorFlow优化。	高度定制化，针对矩阵乘法和卷积优化。	大规模AI训练、云端推理（如AlphaGo）。	超高AI效率，但灵活性最低。	作为专用加速器，与CPU配合。	谷歌TPU v4。
DPU	数据处理器，加速基础设施层任务。	集成网络、存储、安全加速模块，可编程。	网络协议处理、数据压缩、存储管理。	高吞吐、低延迟，卸载CPU任务。	分担CPU的底层任务，提升系统效率。	NVIDIA BlueField、英特尔IPU。
HPU	超异构处理器，集成CPU、GPU、NPU等架构。	异构集成，硬件与软件解耦，支持灵活配置。	数据中心、边缘计算等复杂异构场景。	综合性能强，但设计复杂。	统一调度多处理器，适应多样化负载。	亚马逊Nitro、华为鲲鹏+昇腾组合。
IPU	智能处理器，协调多处理器通信与数据传输。	专为高性能计算设计，支持高速互联。	分布式计算、服务器间通信。	低延迟通信，但专用性高。	连接CPU/GPU等，优化多处理器协作。	Graphcore IPU。
BPU	百度定制AI芯片，优化特定算法。	针对特定AI模型（如自动驾驶）定制。	自动驾驶、语音识别。	高算法适配性，通用性弱。	作为专用AI加速器，补充CPU/GPU。	百度昆仑芯。
VPU	视频处理单元，专为图像/视频编解码优化。	集成专用视频编解码硬件，低功耗。	视频分析、安防监控、嵌入式设备。	高效视频处理，但功能单一。	协同CPU/GPU处理多媒体任务。	Intel Movidius Myriad。
APU	CPU与GPU融合的异构处理器。	集成CPU核心与GPU核心，共享内存。	轻量级图形处理、嵌入式设备。	平衡CPU通用性与GPU并行能力。	减少CPU-GPU通信延迟，提升能效。	AMD Ryzen 5 5600G。
MCU	微控制器，用于嵌入式系统控制。	集成CPU、内存、外设，精简指令集。	物联网设备、智能家居、传感器控制。	低功耗、低成本，但性能有限。	独立运行基础任务，无需外部协处理器。	STM32系列、ESP32。
MPU	微处理器单元，专为嵌入式应用设计。	高性能CPU核心，支持复杂操作系统。	工业控制、汽车电子、高端嵌入式系统。	高性能，但功耗较高。	运行嵌入式操作系统，管理复杂任务。	ARM Cortex-A系列、NXP i.MX。
FPGA	可编程逻辑器件，通过硬件重构实现定制化功能。	可编程逻辑单元，支持动态配置。	原型验证、通信加速、低延迟场景。	灵活但成本高，适合小批量定制。	作为补充协处理器，满足特定需求。	Xilinx Virtex、Intel Stratix。
ASIC	完全定制化芯片，针对固定算法优化。	固定功能电路，不可修改。	比特币挖矿、加密解密、专用AI推理。	高能效比，但功能不可扩展。	替代通用芯片实现特定功能，如TPU、NPU等。	比特大陆矿机芯片、谷歌TPU。
DSP	数字信号处理器，专为信号处理优化。	专用指令集，擅长实时数据流处理。	通信、音频/视频编解码、传感器数据处理。	高实时性，低功耗。	协同CPU处理信号类任务，如音频降噪。	TI C6000系列、Qualcomm Hexagon。