美国硅谷目前正经历着一场激烈的“人工智能大战”。服务咨询机构的最新报告披露，全球科技行业正进入一个以人工智能为代表的新创新周期。微软、英伟达、苹果、谷歌、特斯拉等科技巨头每年在人工智能和云基础设施上的投资高达4000多亿美元，覆盖了从处理器、大模型到人形机器人、自动驾驶、人工智能医疗等众多领域。

6月2日，英伟达宣布，Blackwell处理器已正式投产，并计划在2025年推出Blackwell Ultra AI处理器，预计年出货量有望突破百万件，占英伟达高端图形处理器出货量的40%至50%。这一消息引起广泛关注。

人工智能的发展离不开数据、算法和算力，而算力的基础就是处理器。当前，中央处理器、图形处理器和神经网络处理器是三大主流处理器，各有其独特的功能和应用领域。

中央处理器是计算机系统的核心组件，负责执行计算和控制任务。它从内存中获取并执行指令，进行算术和逻辑运算，并协调计算机各部分操作。中央处理器的性能通常由时钟速度、核心数量和缓存等指标来衡量。现代中央处理器通常有多个核心，每个核心可以独立处理任务，从而提高了多任务处理能力。作为全球最大的中央处理器制造商之一，Intel的Core和Xeon系列尤为著名。

然而，在人工智能领域，图形处理器已逐渐取代了中央处理器。图形处理器最初设计用于处理图形渲染任务，尤其是3D图形渲染。由于图形渲染需要大量的矩阵和矢量运算，图形处理器被设计成能高效处理这些并行计算任务的能力。随着深度学习技术的兴起，研究人员发现图形处理器的并行计算能力，非常适用于加速深度学习中的训练过程，成为主要计算引擎。

近年来，神经网络处理器逐渐成为计算领域的新热点。神经网络处理器专门为加速神经网络计算而设计，主要用于执行深度学习算法中的矩阵运算和矢量操作。与传统的中央处理器和图形处理器相比，神经网络处理器具有专用性强、高并行性和低功耗的特点。神经网络处理器专为神经网络计算优化，能高效处理深度学习中的特定任务，其设计目标是优化和加速人工智能应用的执行效率。

尽管神经网络处理器和图形处理器都能用于加速神经网络的计算，但它们在设计理念和应用场景上存在显著差异。

图形处理器最初为图形渲染设计，后来由于强大的并行计算能力被广泛应用于深度学习，而神经网络处理器专为神经网络计算设计，目标是优化深度学习的推理和训练过程。

图形处理器包含大量通用的并行计算核心，不仅限于神经网络计算，还能处理多种类型的并行任务。而神经网络处理器通常包含专用的加速模块，并针对特定神经网络操作进行了优化。

在性能上，图形处理器虽然在神经网络计算上不如神经网络处理器，但在灵活性和通用计算能力上具有优势。神经网络处理器在执行特定的神经网络计算任务时，尤其在推理阶段，效率通常比图形处理器更高。

图形处理器的功耗较高，适用于数据中心和桌面计算环境中的深度学习训练，而神经网络处理器功耗较低，更适合嵌入式和移动设备。

总的来说，图形处理器和神经网络处理器都是当前人工智能计算的重要工具，各自有着独特的优势和适用场景。神经网络处理器通过专用设计提供高效的神经网络计算能力，适用于推理阶段和低功耗设备。而图形处理器凭借其强大的并行计算能力和灵活性，仍然是深度学习训练的重要计算引擎。随着技术的不断发展，我们可以期待神经网络处理器和图形处理器在各自领域中继续发挥重要作用，为人工智能发展提供更强大的计算支持。

（作者系科幻作家）