当你在构建AI模型或处理图形渲染时，是否因CPU vs GPU vs TPU的性能差异而陷入选择困境？这种决策焦虑我们懂。
本文用3步拆解三者的核心差异与应用场景，助你避开算力浪费和成本陷阱。
覆盖：- AI加速最佳方案 - 2025硬件趋势 - 真实成本对比
1. 核心架构的差异解析
为什么重要：选错处理器会导致20-70%的性能损失。
- CPU：通用计算之王，适合复杂逻辑任务
- GPU：并行计算专家，图形/挖矿首选
- TPU：AI专用芯片，Google机器学习特化
实测数据：TPU训练ResNet50比GPU快3倍(2024 MLPerf基准)
2. 场景化选择策略
- 视频编辑优先考虑GPU显存带宽
- TensorFlow/PyTorch项目必测TPU兼容性
- 常规办公+轻度开发选多核CPU更经济
3大认知误区
误区："TPU全面替代GPU"
真相：83%的DL项目仍需要GPU做预处理（2024 Kaggle调研）
解法：1. 混合部署架构 2. LIKE.TG算力优化方案
行动清单
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