當代人工智能早已唔再依賴單一類型嘅處理器。隨住AI工作負載由早期嘅簡單分類、檢測，演進到而家嘅超大規模預訓練、長上下文推理、實時智能體協作同端側生成式應用，計算架構正由「通用處理器包打天下」轉向高度專用化嘅異構計算。不同處理器喺並行度、能效、延遲、記憶體帶寬同可編程性上各有側重，合埋嚟構成現代AI基礎設施嘅基石。

以下係對當前核心處理器類型嘅詳細解析，仲有2026年全球主流供應商格局。

CPU：中央處理器——系統嘅通用控制同調度核心

CPU係電腦最基礎嘅通用計算單元，設計目標係高效處理複雜嘅控制流、分支預測、亂序執行同單執行緒嘅延遲敏感任務。佢擁有強勁嘅單核性能、完善嘅快取層次結構（L1/L2/L3）以及高度靈活嘅指令集，能夠運行作業系統、資料庫、網絡協議棧、編譯器同幾乎任何通用軟件。

喺AI系統入面，CPU好少直接承擔大規模矩陣運算，反而扮演「指揮官」角色：負責模型加載與初始化、資料預處理與後處理、任務調度、分散式訓練中嘅協調，以及同加速器之間嘅資料搬運控制。現代伺服器CPU通常配備數十到上百個核心，並支援高頻寬記憶體同PCIe/CXL互聯，以更好服務AI工作負載。

主流供應商：Intel（Xeon系列）、AMD（EPYC系列）主導x86伺服器市場；Arm架構透過授權模式廣泛滲透，Apple、Qualcomm、Amazon Graviton、Google Axion等均基於Arm打造高性能CPU。

GPU：圖形處理器——大規模並行計算嘅主力引擎

GPU最初為即時圖形渲染設計，核心特徵係有成百上千個相對簡單嘅計算核心（通常係16嘅倍數），採用SIMT（單指令多執行緒）執行模型，能夠同時對大量資料執行相同操作。呢種架構天然適合深度學習入面嘅矩陣乘法、卷積等高度並行嘅張量運算。

自NVIDIA推出CUDA通用計算平臺後，GPU迅速由顯示卡轉型做AI訓練同推理嘅核心硬件。現代AI GPU進一步強化咗Tensor Core（專用矩陣運算單元）、高帶寬記憶體（HBM）、NVLink/NVSwitch高速互聯，以及針對Transformer、混合精度（FP8/FP4）嘅優化。佢既擅長超大規模預訓練，亦可以透過批處理實現高吞吐率推理，係而家生態最成熟、軟件支援最完善嘅AI加速器。

主流供應商：

NVIDIA：佔據絕對主導地位，Vera Rubin / Blackwell平台幾乎定義咗而家嘅訓練同高吞吐推理標準，CUDA生態形成強大壁壘。
AMD：Instinct MI400/MI455X系列憑住更大顯存同性價比，喺超大規模客戶中市場份額持續提升，ROCm生態已顯著成熟。
其他：Intel仍然喺追趕；中國廠商如沐曦、摩爾線程等處於快速跟進階段。

TPU：張量處理器——為深度學習數學量身定制嘅加速器

TPU係Google專為神經網絡入面最核心嘅運算——矩陣乘法同卷積——而設計嘅專用晶片（張量：Tensor，指三維以上向量）。佢採用脈動陣列（Systolic Array）架構，資料喺計算單元之間有規律咁流動，大大減少咗記憶體存取次數，從而喺能效同吞吐上對特定工作負載實現明顯優勢。

TPU通常同XLA編譯器深度綁定，能夠將TensorFlow/JAX等高層次模型高效映射到硬件。新一代TPU（例如Ironwood）進一步提升咗記憶體容量、互聯帶寬同多晶片擴展能力，既服務Google內部嘅超大規模訓練，亦透過Google Cloud向外提供服務。TPU嘅成功證明咗「為特定數學原語定制硬件」嘅巨大價值，但因軟件生態相對封閉，主要限於Google生態。

主流供應商：幾乎由