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GPU（图形处理单元）最初专为图形渲染设计，凭借其高度并行的架构，现已广泛应用于深度学习、科学计算等多个领域。然而，GPU在能效方面存在局限，尤其在大规模张量运算中功耗较高。为应对这一挑战，谷歌开发了TPU（张量处理单元），一种专用于深度学习的ASIC芯片。TPU通过定制化硬件架构，在执行神经网络计算时展现出更高的能效和计算密度，显著降低了单位运算的能耗。尽管TPU在特定任务中性能优越且成本效益高，但GPU仍因通用性强、生态完善而在灵活性和可扩展性上占据优势。因此，选择GPU或TPU需根据具体的人工智能工作负载，在性能、能效与灵活性之间进行权衡。