由於在科技業工作的緣故，我經常需要接觸業界最新的技術資訊，以及一些我從未學過或不是那麼了解的專有名詞。想說既然都已經花時間學習了，不如將這些資訊整理出來分享給大家，於是有了「科技新知」這個新系列。
今天要和大家分享的是近期很常出現在各大新聞平台與 Podcast 中的三大名詞：CPU、GPU 和 NPU的名詞解釋。究竟甚麼是 CPU？它和 GPU/NPU 又有什麼不同？我將在文章中一一告訴大家！
什麼是 CPU？
CPU 的全名叫做 Central Process Unit 中央處理器，最初是電腦的重要硬體元件，可以把它想像成電腦「大腦」，負責處理所有的指令和運算。不過現在也延伸應用在智慧型手機、平板和伺服器上，可謂是現代科技不可或缺的重要元件。
CPU 效能怎麼看？
很多網路上的文章或影片都會宣稱自家產品 CPU 效能有多強多厲害，不過你知道具體來說厲害在哪裡嗎？我們該如何判斷 CPU 的效能呢？
這裡提供三個指標給大家：「時脈、核心數、架構」
時脈的具體原理我想就算講了大家也記不得，所以各位只需記住一點：時脈的數值越高，代表處理速度越快，數字越高越好；
核心數則比較常出現，許多廣告都會稱自己有「多核心 CPU」，核心越多則代表能同時處理更多任務，而電腦的 CPU 可分為單核心、雙核心、四核心和六核心（或更高)，核心數量越多，多工處理時的效率就會越好；
架構指的是 CPU 的設計與內部結構，通常新一代架構的效能會比上一代更好，我們從 Intel 推出的多款 CPU 就可以略知一二。
世界知名的 CPU 廠商
目前世界上最大的 CPU 廠商是 Intel 和 AMD，相信大家在前陣子的 Computex 相關新聞中也時常聽到這兩間公司的訊息，現在大部分電腦的 CPU 都是以這兩家為主，可謂寡占競爭。
除了電腦之外，其實手機的 CPU 在這幾年也愈發盛行，像是 apple 的 M 系列晶片、Samsung 的 Exynos 晶片、高通的驍龍晶片和 Google 的 Tensor 等等，都是現在很常聽到的知名晶片廠商。
什麼是 GPU？
GPU 的全名叫做 Graphic Process Unit 圖形處理器，它同樣也是處理器的一種，但是在功能和性能上和 CPU 有些差異。
簡單來說，GPU 就是弱化版的 CPU。大家可以把 CPU 想像成一個碩士畢業的高知識分子，而 GPU 的程度可能連國小一二年級都不如，碩士生可以做很多很多小學生做不到的事，所以 CPU 的功能比較廣泛，可以處理較複雜的任務；
而身為小學生的 GPU，只能做簡單的加減乘除（運算任務），最初 GPU 也是為了增強電腦遊戲的視覺效果而被開發出來，主要是輔助的角色。
GPU 與 CPU 的不同之處
繼續沿用剛剛的碩士生與小學生設定，雖然碩士生 CPU 能做很多事，但它總是習慣按照順序處理事情；而小學生 GPU 雖然只會算數，但它可以同時做大量的運算工作（被稱為平行運算）
所以在分配任務的時候，單純的運算任務的都會交給 GPU，而 CPU 則負責處理一些較為困難的任務，兩者相輔相成，打造了現在的電腦、平板和手機等電子產品。
因 AI 一炮而紅的 GPU
雖然 GPU 後來也有被開發出可用來「挖礦」、「影音內容創作」的功能，但真正讓它被世人看見的原因，還是來自於兩三年前突然崛起的 AI 科技。
為何這麼說呢？
原因在於 GPU 雖然不像 CPU 一樣能做多件事情，它只會運算，過往並沒有這麼多運算的需求，因此再怎麼發展也有限制存在。
可當需要大量算力的 AI 技術出現後，大家才發現 GPU 的重要性。不僅價格遠低於 CPU（碩士生和小學生工資不能比），而且平行運算的特性還比 CPU 更適合來做 AI 模型訓練！？
於是 GPU 的需求在這兩年徹底爆發，各大科技巨頭爭相投資。
而在眾多廠商之中，近期火熱到不行的 NVIDIA 就是 GPU 的市場領導廠商，佔據了 90% 以上的市場份額，搭上了 AI 這波浪潮，股價直衝天際（現在知道為何 NVIDIA 股價漲這麼快了吧）
什麼是 NPU？
最後要來提一個大家相對比較不熟悉的處理器：NPU，全名 Neural Process Unit 神經處理單元。
簡單來說，它是一種專門用來做深度運算的處理器，以神經網路為架構量身打造，為的就是它更好的去做和 AI 相關的運算。
下一個兵家必爭之地？
AI 的熱潮想必大家早已知曉，而這款專門為 AI 運算打造的處理器雖然沒有 CPU、GPU 這樣深厚的發展歷史，但相信在這個人人皆 AI 的時代，NPU 的重要性也會愈發被重視。
或許，下一個兵家必爭之地就是 NPU 的研發與產能，事情究竟會怎麼發展？就讓我們靜靜的看下去…
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