算能 TPU、高通 DSP、英伟达 GPU、RK NPU、XILINX DPU 在 AI 应用中的核心区别

以下是这些处理器在 ​架构设计、性能指标、适用场景 和 ​生态支持 等方面的详细对比：

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​一、架构设计与技术特性

​处理器	​核心架构	​硬件优化	​典型芯片
​算能 TPU	SIMD 架构 + 脉动阵列	片上大容量 SRAM（32MB），硬件级稀疏计算支持	BM1684X（17.6 TOPS, INT8）
​高通 DSP	VLIW 架构 + HVX 协处理器（128 字节向量处理）	动态频率调整，异构计算（CPU/DSP/GPU 协同）	Hexagon 780（4 TOPS, INT8）
​英伟达 GPU	SIMT 架构（CUDA 核心 + Tensor Core࿰