人工智能浪潮下的IPU解析：与CPU、GPU有何不同？

2026年初，国内最炙手可热的科技焦点非AI（人工智能）应用莫属，例如DeepSeek（深度求索）、豆包（字节跳动）、元宝（腾讯）、千问（阿里巴巴）等。

相信不少人已下载其中一款应用，体验过问答互动，上传过图片处理，甚至尝试过AI视频生成与剪辑。那么，你知道这些AI智能体在处理任务时，依赖哪些处理器吗？

首先，最基础且关键的处理器当属CPU（Central Processing Unit，中央处理器）。它犹如系统的“大脑”和“总调度”，负责数据处理、逻辑控制、任务安排、资源分配等，执行各类计算任务。在AI领域，CPU同样不可或缺，无论是模型训练还是推理（inference），都少不了它。

目前CPU的主要供应商是Intel（英特尔）和AMD（超威半导体公司）。

Key Roles of CPUs in AI:

Data preprocessing: cleans, structures, and prepares raw data (using libraries like OpenCV/NumPy) before it is sent to a GPU for training.

Orchestration: manages system resources and input/output operations, and directs data flow between memory and specialized accelerators.

Inference on edge devices: runs smaller, trained models on personal devices (PCs, laptops, and phones) where power efficiency is crucial.

Complex logic handling: executes sequential code and decision-making tasks that are not highly parallelized.

▲ CPU与GPU的比较

其次则是GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）。顾名思义，GPU主要处理图形和视频相关的渲染工作。但在AI领域，GPU的作用远超于此。由于GPU拥有成千上万个高性能核心（core），它比CPU更擅长处理海量数据和重复性高的任务。在机器学习（ML）中，GPU在大规模并行计算、浮点运算和内存带宽方面具备天然优势，能高效加速大模型（LLM）的训练和推理。

通俗来说，CPU好比一位统帅，而GPU则是其麾下的千军万马，统帅人手有限，而上万士兵一起冲锋，必定势不可挡。

具体而言，我们玩游戏时系统需处理大量数学运算，有了GPU的助力才能快速完成计算，输出画质才更流畅。AI领域也类似，AI训练涉及众多矩阵运算，GPU的核心优势再次显现。因此，GPU不再是游戏专属，而是AI时代科学计算的佼佼者。可以说，若无GPU的算力支撑，AI应用根本无法运行。当你用AI绘图和制作视频时，别忘了幕后“供电”的是GPU这个硬件。

如今GPU的领头羊是NVIDIA（英伟达）。它推出的CUDA（Compute Unified Device Architecture，通用并行计算平台和编程模型）大幅降低了GPU编程的门槛，在AI时代下已构建起强大且难以替代的生态。

Key Aspects of GPUs

Functions: Originally designed to render 2D and 3D graphics, images, and videos.

Parallel processing: They excel at handling many tasks simultaneously, which allows them to speed up data-intensive applications.

Applications: Beyond gaming, they are crucial for machine learning, cryptocurrency mining, scientific simulation, and video rendering.

CPU vs. GPU in AI

CPU: few, powerful cores designed for low-latency, sequential processing (managing tasks).

GPU: thousands of smaller cores designed for high-throughput, parallel math (training AI models).

在AI时代背景下，CPU和GPU已不足以满足系统的算力需求，于是，IPU应运而生。这个IPU又是什么新事物呢？

首先需澄清，AI领域的IPU通常有两种解读。

第一种IPU是Graphcore公司（中文名：拟未）推出的智能处理器（Intelligence Processing Unit），专为机器学习和人工智能处理而生。

它的优势在于突破了传统CPU的内存和通信瓶颈以及GPU在矩阵计算上的性能限制。

它的片上存储（On-Chip Memory）架构可大幅降低延迟。其多指令流多数据流（Multiple Instruction Multiple Data，MIMD）体系结构能让上千个独立核心同时处理模型不同部分的运算，从而在稀疏化数据的计算中脱颖而出，弥补了传统GPU只擅长密集矩阵运算的不足，极大提升了机器智能运算的效率。

早在2019年，Graphcore的IPU产品就曾在30分钟内完成英伟达传统芯片需5小时才能完成的训练，表现相当出色。它们早已部署在微软Azure云和戴尔的服务器中。目前已与腾讯云、百度云、阿里云、浪潮等国内平台合作，应用于科研、气象等多个领域，用于智能语音助手、自动驾驶等各种应用。

第二种常见的IPU则是Intel公司推出的基础设施处理器（Infrastructure Processing Unit），是先进的网络设备，旨在加速、保护和管理云与数据中心的工作。通过将虚拟交换、网络、存储和加密等任务从CPU下放到IPU，释放CPU的算力，可提升整体系统效率。同时，通过租户隔离，可增强数据的安全性。

2026年4月初，Intel和Google宣布将深化在CPU和IPU领域的合作，谷歌云将持续部署Intel的至强CPU，Google与Intel也将进一步拓展IPU的联合开发。

Differences

IPU (Graphcore) vs. GPU: IPUs are designed forfine-grained parallel computingand do not require large batch sizes to achieve high efficiency, unlike GPUs which excel incoarse-grained parallelism.

IPU (Intel) vs. IPU (Graphcore): It is important to distinguish that Intel's IPUs act as smart network controllers fornetworking/security tasks, whereas Graphcore's IPUs are primarily forcomputing AI workloads.

所以当你听到IPU时，可先看是哪个公司生产的，作用为何，才能确定它是智能处理器还是基础设施处理器。

随着AI的普及，基础设施越来越异构化和复杂化，在任务编排、数据处理和系统性能方面对CPU的依赖也日益增强。可见，在AI时代下，CPU依然非常重要，并非如传闻所说会被IPU取代。

同时，IPU也是现代数据中心至关重要的组件，它帮助我们应对了CPU和GPU的性能瓶颈，无论是分担网络、存储和安全任务，还是主攻人工智能任务，都是促进系统效率的，都能让运算变得更快更顺畅，让智能应用的用户体验更加丝滑。

其实，除了IPU，还有几种常见的处理器在AI场景下各有所长，各显神通，共同让AI运算更加快捷高效：

NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理器）：专门用于加速神经网络计算，广泛运用于边缘设备中，在数据源头实现本地推理，提高能效，降低延迟。

TPU (Tensor Processing Unit，张量处理器)：Google定制的专用集成芯片（ASIC），专门针对其深度学习框架TensorFlow设计，旨在加速机器学习和人工智能任务。

DPU（Data Processing Unit，数据处理器）：在数据中心内部加速网络、安全和存储任务，释放CPU的算力到上层应用去，提高能效比。

可见，AI时代并非“一芯通吃”的时代，而是不同处理器协同工作，各司其职，共同优化算力效率，降低训练和推理成本，为AI大模型训练和科学计算提供强大支撑。

（注：文中所有图片均来自网络）