CPU、GPU、NPU的用途與區別

一、CPU的用途

CPU（Central Processing Unit）即中央處理器，是計算機的核心組件。它被用來執行系統指令、控制數據流、解析程序的執行順序等作用。CPU主要負責計算機內部的所有運算和控制，包括內存管理、I/O等。

相對於GPU和NPU，CPU的處理速度較慢，但它的功能非常強大。CPU更適合完成常規的計算和運算，如文字處理、網頁瀏覽、電子郵件、文件管理等。CPU還可以發揮微型計算機的作用，如智能家居、嵌入式系統等。

CPU代碼示例：

#include 

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

二、GPU的用途

GPU（Graphics Processing Unit）即圖形處理單元，是計算機的專門組件，被用來進行圖形處理計算。GPU相較於CPU有更高的浮點運算處理能力以及更高的並行性，具有並行處理和快速計算的特點，能夠在處理圖形、視頻、虛擬現實等領域發揮更大的作用。

GPU主要用於遊戲開發、視頻編輯和處理、深度學習、計算機視覺等領域，能夠快速地處理並行化任務。GPU的高速並發計算能力也被應用在密碼學中的密碼破解。

GPU代碼示例：

#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）即神經網路處理單元，是一種用於高效執行大規模機器學習和深度神經網路計算的處理器。與CPU和GPU相比，NPU具有更快的計算速度和更高的計算效率。

NPU主要應用於人工智慧領域，包括機器學習、計算機視覺、自然語言處理等。它專門用於支持大規模深度神經網路模型的計算，能夠在短時間內處理大量的數據，並能夠快速地進行識別、分類、預測、控制等。

NPU代碼示例：

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)