1.CPU
中央处理器（Central Processing Unit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。

2.GPU
GPU（图形处理单元）是一种专用处理器，设计用以高效处理图形渲染和并行计算任务。与传统的CPU相比，GPU包含成百上千个较小、更高效的核心，专门用于处理大量数据和执行复杂的数学和几何计算。这使得GPU在处理视频游戏、三维动画、图形设计和视频编辑等视觉密集型任务时表现卓越。此外，GPU的并行计算能力也使其在科学模拟、数据分析、深度学习和机器学习等领域变得日益重要，为这些领域提供了前所未有的速度和效率。

3.NPU
NPU（神经网络处理器，Neural Network Processing Unit），NPU是一种专门用于进行神经网络计算的处理器。它主要用于加速人工智能和机器学习任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。NPU 通常具有高度并行、低延迟和高能效的特点，特别适合在边缘计算、自动驾驶、机器人、智能手机等设备中进行实时的人工智能计算任务。

4.TPU
TPU，全称为Tensor Processing Unit芯片，即张量处理单元芯片，是由谷歌精心研发的一种专门芯片。它被设计出来就是为了加速人工智能和机器学习的繁重计算任务。TPU针对张量运算进行了深度优化，从而显著提升了机器学习相关任务的执行效率。TPU为深度学习任务量身定做，特别适合处理神经网络的训练和推理。