AI所需的硬件主要包括以下几类：
- 处理器（CPU/GPU/TPU）：
- 中央处理器（CPU）：通用处理器，适用于各种计算任务。
- 图形处理器（GPU）：专为并行处理设计，常用于深度学习训练和推理。
- 张量处理器（TPU）：谷歌开发的专用AI处理器，针对特定AI算法优化。
- 神经网络处理器（NPU）：
- 专为执行神经网络算法设计的处理器，通常集成在SoC（System on Chip）中。
- 可编程逻辑设备（FPGA）：
- 现场可编程门阵列，可定制硬件逻辑，适用于快速原型开发和特定算法加速。
- 专用集成电路（ASIC）：
- 针对特定应用或算法定制设计的集成电路，优化性能和功耗。
- 内存：
- 高速、大容
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