فرق CPU، GPU، NPU و TPU در هوش مصنوعی چیست؟
‏ CPU: پردازنده کلاسیک کامپیوتر؛ مناسب مدل‌های ساده ML، نمونه‌سازی و کارهای عمومی.
‏ GPU: مناسب یادگیری عمیق؛ قدرت بالا در آموزش و اجرای مدل‌هایی مثل GPT، BERT، ResNet.
‏ NPU: مخصوص موبایل و IoT؛ اجرای سریع و کم‌مصرف مدل‌هایی مثل تشخیص چهره یا ترجمه آنی.
‏ TPU: تراشه گوگل برای TensorFlow؛ عالی برای آموزش مدل‌های خیلی بزرگ در فضای ابری.
‏ هر کدام چه چیزی را اجرا می‌کنند؟‏- CPU: هر مدلی، بیشتر مدل‌های کلاسیک و سبک‏- GPU: همه مدل‌های یادگیری عمیق‏- NPU: مدل‌های بهینه موبایل (مثل MobileNet)‏- TPU: مدل‌های حجیم TensorFlow
‏ DPU: اجرا نمی‌کند ولی انتقال داده و شبکه رو سریع‌تر می‌کند تا سیستم‌ها روان‌تر باشند.