其實我一直不太懂NPU跟CPU、GPU區別在哪？

目前AI領域NV最為火紅，GB200似乎打遍天下無敵手？

但又有人說GPU不適合跑某些AI

GPU阻礙AI創新發展 市場主推IPU
https://tw.stock.yahoo.com/news/gpu...-063401708.html

在 EETimes 最近一次採訪中，Graphcore 首席執行長 Nigel Toon 接受一場訪問主題為：「IPU 是否為迄今為止最複雜的處理器？」時解釋說，雖然 GPU 擅長運行卷積神經網絡 (CNN) 但它們不適合運行更複雜的機器學習，像是強化學習或其他未來技術所需的神經網路。

他說道：「如果你要的只是基本前饋控制的 CNN，GPU 是一個非常好的解決方式，不過當你開始使用更複雜的神經網路時，就可能出現問題。我希望能夠透過多個層而得到反饋，而不是一次一層進行而得到。另外我還想要先能將訊息儲存在一旁，這麼一來，在我查看下一祥資料時，我可以將先前的訊息當作其上下文訊息。」

「如果我的數據正在變化 - 這意思是說，它是我可以平行輸入的數以百萬計個靜態圖像 - 如果它是影片，並且我對幀數順序有要求，那麼將它平行輸入，就更難利用 GPU 中的寬 SIMD 處理。」Toon 補充解釋道。

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簡單易懂告訴你CPU/GPU/TPU/NPU...都是什麼意思？
https://zhuanlan.zhihu.com/p/384856949?utm_id=0

也太多種了吧...難道是戰國時期百家爭鳴？