六种类型的处理器：CPU、GPU、TPU、NPU、LPU、DPU
几乎所有围绕人工智能算力基础设施展开的专业研讨中，六类核心处理器始终是绕不开的核心议题：通用中央处理器CPU、图形处理器GPU、张量处理器TPU、神经网络处理器NPU、语言模型处理器LPU，以及数据处理器DPU。我把所有六种方案都放在了一个页面上。
谷歌TPU跑Kimi比英伟达GPU快57%！用的还是DeepSeek推理框架
做出这个成绩的，既不是造Kimi的月之暗面，也不是造TPU的谷歌，是一家叫Inferact的推理创业公司。
GPU，跌落神坛
关于 OpenAI 的 Jalapeño 和其他竞争芯片，黄仁勋在接受 Mad Money 采访时表示:“我对此并不介意。现在有很多 XPU 项目发布……很多项目启动，很多项目取消。我们会支持我们的合作伙伴。”
算力供应链重构：TPU试水、CPU回归与资本绑定
近期，AI算力供应链出现几条值得合并观察的信号：作为英伟达重要客户的OpenAI，计划采购谷歌TPU，并招聘工程师负责模型在TPU上的优化；Arm联合富士通、Meta、OpenAI发布智能体AI方法论白皮书，试图把CPU评价从“Token生成”转向“任务完成”；AMD宣布向Met
史上首次！谷歌TPU在轨运行Gemma 4
今年 10 月 1 日，在接受 NPR 采访时，Project Suncatcher 项目负责人 Travis Beals 就表示，他不认为太空数据中心能够在未来五年内变得比地面更加便宜，真正形成经济竞争力可能还需要更长时间。
谷歌开源TorchTPU！TPU成PyTorch原生设备，CUDA最深护城河松动
在圣何塞举行的 PyTorch Conference 2026 上，谷歌宣布开源 TorchTPU，这是一套让 PyTorch 原生运行在 TPU 上的完整软件栈。
摩根大通：定制芯片2027年出货占比将超GPU，博通TPU“供应链隐身”不代表订单存疑
摩根大通最新发布的2026年秋季美国半导体及半导体设备行业更新报告预计，2027年ASIC/XPU在AI加速器单元出货中的占比将升至54%，超过GPU;
躲在GPU背后的这类芯片，大有可为
公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。随着超大规模数据中心资本支出加速增长，价值正从云巨头转移到为其基础设施提供动力的半导体供应商。在数据中心网络领域，互连技术正成为人工智能堆栈中增长最快的层，因为集群越来越重视带宽而非原始计算能力。
一次讲清CPU、GPU、TPU等AI芯片到底有什么区别？
自从AI需求爆发后，芯片行业多了很多“三字母缩写”芯片，如：CPU、GPU、TPU、NPU、DPU，LPU等等，它们到底有什么区别？其实，要搞清楚这个问题，最简单的方法是从一个问题开始：计算任务变了，为什么我们需要不同的芯片？