google的这款ai芯片tpu凭什么自称"超级"？与传统cpu有何差异

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FPGA最初是从专用集成电路发展起来的半定制化的可编程电路，它无法像CPU一样灵活处理没有被编程过的指令，但是可以根据一个固定的模式来处理输入的数据然后输出，也就是说不同的编程数据在同一片FPGA可以产生不同的电路功能，灵活性及适应性很强，因此它可以作为一种用以实现特殊任务的可再编程芯片应用与机器学习中。

譬如百度的机器学习硬件系统就是用FPGA打造了AI专有芯片，制成了AI专有芯片版百度大脑——FPGA版百度大脑，而后逐步应用在百度产品的大规模部署中，包括语音识别、广告点击率预估模型等。在百度的深度学习应用中，FPGA相比相同性能水平的硬件系统消耗能率更低，将其安装在刀片式服务器上，可以完全由主板上的PCI Express总线供电，并且使用FPGA可以将一个计算得到的结果直接反馈到下一个，不需要临时保存在主存储器，所以存储带宽要求也在相应降低。

GPU

GPU是相对于CPU的一个概念，是一个专门的图形的核心处理器，计算机中的GPU是显卡的“心脏”，也就是相当于CPU在电脑中的作用。但是因为GPU在浮点运算、并行计算等部分的计算方面能够提供数十倍至上百倍的CPU性能，所以开始利用GPU来运行机器学习模型，以便于在云端进行分类和检测，同样的大训练集，相对于CPU耗费的时间大幅度缩短，占用的数据中心的基础设施也少很多，所以GPU在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比单纯使用CPU时10-100倍的应用吞吐量。