深度学习中，CPU、GPU、NPU、FPGA如何各展其长？
随着人工智能的高速发展，深度学习已经成为AI研究和应用的主流方法。面对海量数据的并行处理需求，AI对算力的要求持续攀升，不仅追求更高的运算速度，也对硬件的功耗控制提出了更严苛的挑战。
除了通用计算单元CPU之外，GPU、NPU、FPGA等专用处理器也在各类深度学习任务中发挥着不可替代的作用。那么，在不同场景下，它们到底谁更适合？各自的优势如何体现？
以人脸识别为例，其处理流程中的各模块对算力的依赖如下图所示：
为什么深度学习任务会在不同阶段依赖不同硬件？这背后到底有什么逻辑？
要回答这个问题，我们必须先从CPU、GPU、NPU、FPGA的基本架构和性能特点说起。
CPU：通用性强，逻辑控制优越
CPU（中央处理器）是一块超大规模集成电路，核心由三大部分组成：控制单元（Control）、运算单元（ALU）和高速缓存（Cache）。它们通过总线系统完成数据流转。
CPU基于冯·诺依曼架构，强调顺序执行和程序存储，因此在逻辑判断、任务调度等方面表现优秀。然而，CPU中用于计算的ALU面积占比远低于控制与缓存系统，这导致其在大规模并行运算中能力受限。
换句话说，CPU擅长“做决策”，却不擅长“做重复的数学题”。
GPU：并行计算之王，训练模型首选
GPU（图形处理器）最初为图像渲染而生，但凭借其成百上千个ALU，成为深度学习领域的中坚力量。与CPU相比，GPU大部分芯片空间被ALU占据，天生适合执行大量的矩阵运算与卷积操作。
以AlexNet、VGG-16和ResNet152为例，研究表明，在图像分类任务中，GPU的性能远超CPU。
GPU的优势包括：
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大量并行线程支持，适合训练大型模型；
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高内存带宽，提升数据读写速度；
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强大的浮点计算能力，适配深度学习常见操作。
不过，GPU并不是万能钥匙。其功耗高、体积大、价格昂贵，在边缘计算或移动设备中使用受限。此外，GPU仍需依赖CPU进行模型调度与数据传输。
GPU的加速
GPU当前只是单纯的并行矩阵的乘法和加法运算，对于神经网络模型的构建和数据流的传递还是在CPU上进行。
CPU加载权重数据，按照代码构建神经网络模型，将每层的矩阵运算通过CUDA或OpenCL等类库接口传送到GPU上实现并行计算，输出结果;CPU接着调度下层神经元组矩阵数据计算，直至神经网络输出层计算完成，得到最终结果。
NPU：为神经网络而生，兼顾性能与功耗
NPU（神经网络处理器）是一种专门针对AI场景设计的处理器，模拟人类神经元与突触机制，在电路层实现神经网络操作。
与CPU、GPU相比，NPU采用“存算一体”的设计，跳过了大量控制与调度指令，显著提高了能效比。一项实验显示，在相同功耗下，NPU的处理能力是GPU的118倍。
NPU的加速
NPU与GPU加速不同，主要体现为每层神经元计算结果不用输出到主内存，而是按照神经网络的连接传递到下层神经元继续计算，因此其在运算性能和功耗上都有很大的提升。
CPU将编译好的神经网络模型文件和权重文件交由专用芯片加载，完成硬件编程。
NPU在推理阶段表现出色，尤其适合边缘AI设备，如智能手机、摄像头等。其协同流程如下：
NPU的协同处理流程：
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打开NPU设备；
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加载模型权重，生成计算任务（task）；
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配置输入输出数据；
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拷贝输入数据；
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运行模型，输出结果。
不同于GPU层层向主存输出计算结果，NPU内部神经元的输出可直接传递至下一层，实现真正意义上的“神经网络式”处理。
FPGA：可编程硬件，灵活高效的黑马
FPGA（现场可编程门阵列）是一种可以多次编程的集成电路，用户可根据特定需求定义其内部逻辑结构。
FPGA芯片内部集成大量的查找表（LUT）和触发器等逻辑单元，通过硬件连接形成自定义电路路径。这种架构跳过了传统指令执行路径，可以直接将算法“烧进硬件”，大大提升执行效率。
FPGA优势包括：
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硬件级别的并行处理能力；
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功耗低，适合嵌入式设备；
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灵活性强，可快速部署新算法。
不过，FPGA开发门槛高，编程语言复杂，开发周期相对较长，主要适用于模型固定、需要低功耗场景的推理任务。
总结对比
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深度学习对硬件的需求早已不再是单一解法，不同处理器在不同阶段各展所长：
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CPU：作为“大脑”，负责整体调度和控制；
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GPU：作为“体力劳动者”，负责海量计算；
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NPU：适合部署在终端设备，推理快速且节能；
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FPGA：为特定场景提供灵活、低延迟的硬件加速方案。
未来，随着AI模型复杂度持续提升，多种芯片协同工作的异构计算架构将成为主流。