CPU、GPU、NPU的用途与区别

一、CPU的用途

CPU（Central Processing Unit）即中央处理器，是计算机的核心组件。它被用来执行系统指令、控制数据流、解析程序的执行顺序等作用。CPU主要负责计算机内部的所有运算和控制，包括内存管理、I/O等。

相对于GPU和NPU，CPU的处理速度较慢，但它的功能非常强大。CPU更适合完成常规的计算和运算，如文字处理、网页浏览、电子邮件、文件管理等。CPU还可以发挥微型计算机的作用，如智能家居、嵌入式系统等。

CPU代码示例：

#include 

int main() {
    printf("Hello, world!\n");
    return 0;
}

  

二、GPU的用途

GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理单元，是计算机的专门组件，被用来进行图形处理计算。GPU相较于CPU有更高的浮点运算处理能力以及更高的并行性，具有并行处理和快速计算的特点，能够在处理图形、视频、虚拟现实等领域发挥更大的作用。

GPU主要用于游戏开发、视频编辑和处理、深度学习、计算机视觉等领域，能够快速地处理并行化任务。GPU的高速并发计算能力也被应用在密码学中的密码破解。

GPU代码示例：

#include 
#include 
   
#include 
    

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    c[idx] = a[idx] + b[idx];
}

int main() {
    int N = 1024;
    int *a, *b, *c;
    cudaMalloc(&a, N * sizeof(int));
    cudaMalloc(&b, N * sizeof(int));
    cudaMalloc(&c, N * sizeof(int));
    int *ha = (int*)malloc(N * sizeof(int));
    int *hb = (int*)malloc(N * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        ha[i] = i;
        hb[i] = i;
    }
    cudaMemcpy(a, ha, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(b, hb, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    int block_size = 256;
    int grid_size = (N + block_size - 1) / block_size;
    add<<
     >>(a, b, c);
    int *hc = (int*)malloc(N * sizeof(int));
    cudaMemcpy(hc, c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        printf("%d ", hc[i]);
    }
    printf("\n");
    free(ha);
    free(hb);
    free(hc);
    cudaFree(a);
    cudaFree(b);
    cudaFree(c);
    return 0;
}

     
    
   
  

三、NPU的用途

NPU（Neural Processing Unit）即神经网络处理单元，是一种用于高效执行大规模机器学习和深度神经网络计算的处理器。与CPU和GPU相比，NPU具有更快的计算速度和更高的计算效率。

NPU主要应用于人工智能领域，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。它专门用于支持大规模深度神经网络模型的计算，能够在短时间内处理大量的数据，并能够快速地进行识别、分类、预测、控制等。

NPU代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape([-1, 28, 28, 1])
x_train = x_train.astype(np.float32) / 255.

y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(x_train,
                    y_train,
                    batch_size=128,
                    epochs=10,
                    validation_split=0.2)