【Python基础】13 知识拓展：CPU、GPU与NPU的区别和联系

引言：处理器大战背后的技术革命

在人工智能蓬勃发展的今天，我们经常听到CPU、GPU、NPU这些术语，但你是否真正理解它们之间的区别和联系？作为Python开发者，我们更关心的是：在什么场景下选择哪种处理器？如何在Python中充分发挥它们的性能优势？

这篇文章将从技术原理出发，结合Python实战代码，深入解析这三种处理器的特点、应用场景和发展趋势，帮助你在面对不同计算任务时做出最优选择。

第一章：CPU——计算世界的"大脑"

CPU的设计哲学：通用性与复杂性

CPU（Central Processing Unit，中央处理器）被誉为计算机的"大脑"，这个比喻非常恰当。就像人脑需要处理各种复杂的思维任务一样，CPU设计的核心理念是通用性和灵活性。

CPU采用复杂指令集（CISC）或精简指令集（RISC）架构，拥有强大的控制逻辑、大容量缓存和分支预测能力。现代CPU通常包含2-64个核心，每个核心都是一个完整的处理单元，能够独立执行复杂的程序指令。

import time
import threading
import multiprocessing
import psutil
import numpy as np

class CPUBenchmark:
    """CPU性能测试和分析工具"""
    
    def __init__(self):
        self.cpu_count = multiprocessing.cpu_count()
        self.cpu_info = psutil.cpu_freq()