深度学习中，CPU、GPU、NPU、FPGA如何发挥优势？

随着AI的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算，AI对于算力的要求不断提升，对硬件的运算速度及功耗提出了更高的要求。

目前，除通用CPU外，作为硬件加速的GPU、NPU、FPGA等一些芯片处理器在深度学习的不同应用中发挥着各自的优势，但孰优孰劣？

以人脸识别为例，其处理基本流程及对应功能模块所需的算力分布如下：

为什么会有这样的应用区分？

意义在哪里？

想要知道其中的答案，需要我们先从CPU、GPU、NPU、FPGA它们各自的原理、架构及性能特点来了解。

首先，我们先来了解一下通用CPU的架构。

CPU

CPU（Central Processing Unit）中央处理器，是一块超大规模的集成电路，主要逻辑架构包括控制单元Control，运算单元ALU和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data）、控制及状态的总线（Bus）。

简单说，

就是计算单元、控制单元和存储单元。

架构图如下所示：

CPU遵循的是冯诺依曼架构，其核心是存储程序、顺序执行。CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元（Cache）和控制单元（Control），相比之下计算单元（ALU）只占据了很小的一部分，所以它在大规模并行计算能力上极受限制，而更擅长于逻辑控制。

CPU无法做到大量矩阵数据并行计算的能力，但GPU可以。

GPU

GPU（Graphics Processing Unit），即图形处理器，是一种由大量运算单元组成的大规模并行计算架构，专为同时处理多重任