回答-BFW问答

GPU是通用并行处理器，适合多种计算任务；TPU是专为AI张量运算定制的加速芯片，针对性更强、效率更高。

我给你举个例子

想象你要做一道菜（比如炒饭），你有两个选择：

1. GPU（英伟达）：万能大厨

这个厨师什么都会做：炒菜、烘焙、调酒、切菜、摆盘……样样精通。

他反应快、动手能力强，适合处理各种复杂的任务。

但是，如果你每天都只要炒饭，他虽然也能做得很好，但可能有点“大材小用”，而且电费（功耗）有点高。

GPU 特点：通用性强、灵活，适合图形渲染、游戏、科学计算、AI训练等各种任务。 2. TPU（谷歌）：炒饭专用机器人

这不是人，而是一个专门为炒饭设计的机器。

它只会炒饭，但炒得又快又省电，效率极高。

如果你突然要它烤蛋糕？它完全不会。

但如果你在谷歌数据中心每天要炒几百万份炒饭（比如处理海量AI推理任务），那它就是王者！

TPU 特点：专为人工智能（尤其是神经网络计算）定制，速度极快、能效高，但只能干AI相关的活。

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