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Akshay 🚀 AI @akshay_pachaar · 2026年07月23日 18:34
CPU vs GPU vs TPU vs NPU vs LPU 可视化详解:

如今驱动 AI 的 5 种硬件架构。

每种架构都在灵活性、并行性和内存访问之间做了截然不同的取舍。

> CPU

专为通用计算而生。几个强大的核心处理复杂逻辑、分支和系统级任务。

拥有深层的缓存层级和片外主存 (DRAM)。非常适合操作系统、数据库和逻辑密集型代码,但不擅长矩阵乘法这类重复性数学运算。

> GPU

GPU 不像 CPU 只有几个强力核心,而是将工作分发给数千个较小的核心,这些核心在不同数据上执行相同的指令。

这就是为什么 GPU 主宰了 AI 训练。这种并行处理模式完美契合神经网络所需的数学运算。

> TPU

术业有专攻,TPU 走得更远。

其计算核心是一个乘累加 (MAC) 单元网格,数据像波浪一样流动。

权重从一侧进入,激活值从另一侧进入,中间结果直接传播,无需每次都写回内存。

整个执行过程完全由编译器控制,而非硬件调度。Google 专门为神经网络工作负载设计了 TPU。

> NPU

这是边缘侧优化的变体。

架构围绕“神经网络计算引擎”构建,集成了大量的 MAC 阵列和片上 SRAM。不同于高带宽内存 (HBM),NPU 使用低功耗系统内存。

其设计目标是在个位数瓦特的功耗预算内运行推理,比如智能手机、穿戴设备和物联网设备。

Apple Neural Engine 和 Intel 的 NPU 都属于这一类。

> LPU (语言处理单元)

Groq 推出的新角色。

该架构完全摒弃了关键路径上的片外内存,所有权重都存储在片上 SRAM 中。

执行过程完全确定且由编译器调度,这意味着零缓存未命中和零运行时调度开销。

取舍在于单颗芯片的内存容量有限,需要数百颗芯片互联才能跑起一个大模型。但延迟优势确实非常明显。

AI 算力已经从通用的灵活性 (CPU) 进化到极致的专业化 (LPU)。每一步演进都是在用通用性换取效率。

下图并排展示了这五种架构的内部设计。

注意连接这五者的线索:每一代架构的出现都是为了减少数据搬运。因为数学运算从来不是难点,如何够快地把数据喂给计算单元才是。

软件层面的博弈同样激烈。在 LLM 推理过程中,单个 GPU 每天会产生数 TB 的 KV 缓存,且几乎全部被丢弃并重新计算,这也是 Agent 工作负载昂贵的主要原因之一。

我写了一篇深度解析,介绍了解耦缓存层如何解决这一问题,并将首字生成速度提升了 14 倍。文章见下文。

同时也推荐关注 @lmcache 的 GitHub 仓库:https://github.com/LMCache/LMCache

(别忘了点个 star 🌟)

👉 轮到你了:这 5 种硬件中,你实际使用或部署过哪几种?
CPU vs GPU vs TPU vs NPU vs LPU, explained visually:

5 hardware architectures power AI today.

Each one makes a fundamentally different tradeoff between flexibility, parallelism, and memory access.

> CPU

It is built for general-purpose computing. A few powerful cores handle complex logic, branching, and system-level tasks.

It has deep cache hierarchies and off-chip main memory (DRAM). It's great for operating systems, databases, and decision-heavy code, but not that great for repetitive math like matrix multiplications.

> GPU

Instead of a few powerful cores, GPUs spread work across thousands of smaller cores that all execute the same instruction on different data.

This is why GPUs dominate AI training. The parallelism maps directly to the kind of math neural networks need.

> TPU

They go one step further with specialization.

The core compute unit is a grid of multiply-accumulate (MAC) units where data flows through in a wave pattern.

Weights enter from one side, activations from the other, and partial results propagate without going back to memory each time.

The entire execution is compiler-controlled, not hardware-scheduled. Google designed TPUs specifically for neural network workloads.

> NPU

This is an edge-optimized variant.

The architecture is built around a Neural Compute Engine packed with MAC arrays and on-chip SRAM, but instead of high-bandwidth memory (HBM), NPUs use low-power system memory.

The design goal is to run inference at single-digit watt power budgets, like smartphones, wearables, and IoT devices.

Apple Neural Engine and Intel's NPU follow this pattern.

> LPU (Language Processing Unit)

This is the newest entrant, by Groq.

The architecture removes off-chip memory from the critical path entirely. All weight storage lives in on-chip SRAM.

Execution is fully deterministic and compiler-scheduled, which means zero cache misses and zero runtime scheduling overhead.

The tradeoff is that it provides limited memory per chip, which means you need hundreds of chips linked together to serve a single large model. But the latency advantage is real.

AI compute has evolved from general-purpose flexibility (CPU) to extreme specialization (LPU). Each step trades some level of generality for efficiency.

The visual below maps the internal architecture of all five side by side.

Notice the thread connecting all five. Every generation exists to move data less, because the math was never the hard part. Feeding the math units fast enough is.

The same battle plays out one layer up in software. During LLM inference, a single GPU produces terabytes of KV cache per day, and nearly all of it gets thrown away and recomputed, which is a big reason agent workloads cost what they do.

I wrote a full breakdown of how a disaggregated caching layer fixes this, with up to 14x faster time-to-first-token. The article is quoted below.

You should also check the @lmcache GitHub repo: https://github.com/LMCache/LMCache

(don't forget to star 🌟)

👉 Over to you: Which of these 5 have you actually worked with or deployed on?
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Nav Toor AI @heynavtoor · 2026年07月23日 10:27
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余温 AI @gkxspace · 2026年07月23日 10:00
我现在越来越确定,国内最 AI Native 的办公软件就是飞书!!!

这次我只跟 Codex 说了一句话,一份能直接发客户的专业报价单就出来了。

之前飞书 CLI 开源,Codex 已经能直接发消息、查日历、写文档、建多维表。最近我又在飞书生态里接上了排版打印,把后半段跑通了。

我说:
"给这个客户做一份 AI 工作流报价,策略诊断 1 次、工作流搭建 1 套、团队培训 2 场,15 天内有效。"
Codex 先把客户、服务项、数量和价格写进飞书多维表格。排版打印再读取这些字段,填进 Word 模板,Logo、报价明细、总价、付款方式、联系二维码都在,直接生成 PDF。

同一个模板,换一条客户记录就是另一份报价单。客户名、项目、折扣和二维码会跟着变,版式保持统一。

我真觉得这个方向很对,Agent 把事情做完后,多维表格把业务数据管起来,排版打印再把结果变成客户能收到的文件。像合同、报价单、出库单、证书这些重复文档,就不用一份份复制粘贴。

整条链路我放在图里了:Codex → 飞书多维表格 → 排版打印 → PDF。

如果你也需要这套流程,可以扫下方的二维码,带你接入飞书!!!
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Davidzhu AI @DavidzhuLife · 2026年07月23日 04:55
30多岁的大叔,不用砸钱,不用装嫩,三条逻辑让00后妹子反过来倒追你。

我哥们36岁了,离过婚,去年直接拿下04年的小姑娘。压根没刻意追,就正常相处。

第一条:彻底戒掉舔狗思维。
别掏钱、别无底线讨好,这叫单向付出陷阱。年轻姑娘见过的套路多了,你越供养,她越把你当工具人。果断拒绝不合理要求,把关系摆在平等位置。她习惯被捧,突然遇见有原则的男人,反而会好奇。

第二条:别硬装年轻,真实就是最大反差。
别吹当年辉煌、硬穿潮牌、尬聊电竞,那只会暴露年龄焦虑,显得油腻。直接穿最舒服的衣服,聊自己真正懂的东西。不懂的就坦白:“这个我还真不懂,你给我讲讲。”
这种不装、内心稳定的松弛感,对小姑娘是降维打击。岁月沉淀的沉稳,天然碾压同龄小年轻。

第三条:当好情绪垃圾桶,别急着讲道理。
她吐槽工作、生活烦死了,你别急着出主意、纠正她。只回一句:“发生啥了?跟我唠唠。”00后要的不是解决方案,而是被理解。10%的矛盾来自事情本身,90%来自你的反应。你稳稳接住她的情绪,就是小年轻给不了的顶级避风港。

摘掉年龄滤镜,不油腻、不说教、边界清晰,情绪稳定和人生阅历,就是稀缺资源。
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歸藏(guizang.ai) AI @op7418 · 2026年07月23日 15:43
果然发布了!

Black Forest Labs 发布和开源 Flux 3 视频生成模型,功能非常强大:

1. 基础生成:支持文生视频、图生视频(可以把图片作为参考,也可以作为起始帧)

2. 视频参考生成:支持基于参考片段的视频生成(即从视频参考生成新视频)

3. 视频与音频延长:支持输入视频和音频,并对两者进行延长

4. 关键帧控制:支持基于关键帧的视频生成

5. 多语言对话与多样化排版:支持多语言对话,并支持非常多的视觉风格和宽高比

6. 智能剪辑:支持将单个片段智能串联成更多、更长的多镜头序列

7. 文字与动画:支持生成文字和生成动画设计

8. 图像输出:不仅能生成视频,也支持图像输出

模型会开源,就是 Flux 3 Dev 模型,目前还不能访问,需要申请早期访问。未来几周会开放 API 的访问,之后会开放开源的 Flux 3 版本
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炼金叔叔 加密 @AirdropAlchemis · 2026年07月23日 01:55
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Lonely AI @Lonely__MH · 2026年07月23日 03:37
Nice !也算享受到了WorkBuddy 的福利

感谢大红包🧧 https://x.com/Lonely__MH/status/2080135213804671068
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白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年07月22日 04:32
推荐一个免费在线下载 X(Twitter)视频的网站。

直接粘贴推文链接即可下载视频,无需注册或安装软件,支持 MP4 等格式,适用于手机和电脑浏览器使用,实现离线观看。

https://x-twitter-downloader.com/zh-CN https://x.com/cj3214567667/status/2079786514376974390
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月24日 01:01
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$ASTEROID 代币创建于2天前,Asteroid Shiba叙事,历史最高市值656K,持有地址824,其中有6位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月24日 01:01
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月24日 01:01
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$WALLET 代币创建于13天前,Robinhood Wallet叙事,历史最高市值11.1M,持有地址4780,其中有51位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月24日 01:01
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月24日 01:01
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月24日 01:01
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月24日 01:01
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$GME 代币创建于1天前,GameStop叙事,历史最高市值21.9M,持有地址1.3万,其中有33位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月24日 01:01
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$BRIAN 代币创建于4天前,Coinbase Man叙事,历史最高市值35.7M,持有地址8675,其中有43位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月24日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上,花149U,买入大金狗 $旺旺 Meme币,赚了1.7万U相当于12万人民币,114倍回报!

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$旺旺 代币创建于6天前,Justice for Wang Wan叙事,历史最高市值2.4M,持有地址1726,其中有8位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月24日 01:01
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$Jimothy 代币创建于7天前,Jimothy The Raccoon叙事,历史最高市值47.4M,持有地址2.9万,其中有41位KOL在车上
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鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ 加密 @NFTCPS · 2026年07月23日 06:29
2小时出一部AI短剧,成本才130块,这事你敢信?

开源神器Toonflow,把小说或剧本直接丢进去,剩下的它全包了:

1️⃣ AI自动编剧、分镜、角色设计,一路到视频生成,中间不用你操心
2️⃣ 无限画布随便拖,三层Agent互相配合,还带本地记忆,跑起来不卡壳
3️⃣ 跨平台桌面端,本地部署,成本压得死死的,能批量出片

一段2分钟的短剧,全流程算下来才一百多块钱。现在GitHub已经11.9k+ star了,做内容的赶紧去薅。

🔗 https://github.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app
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Neo Kim AI @systemdesignone · 2026年07月23日 10:54
想在软件工程领域进阶 S 级?建议星标收藏这 15 个 GitHub 仓库:
If you want to become S-tier with software engineering, star + save these 15 GitHub repos:
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白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年07月23日 02:09
收藏这10个外网,够你做一年抖音、小红书、视频号 https://x.com/cj3214567667/status/2080112914841977342
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月23日 01:02
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$IF 代币创建于11天前,What If叙事,历史最高市值6.9M,持有地址1997,其中有12位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月23日 01:02
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上,花282U,买入大金狗 $WALLET Meme币,赚了5.5万U相当于39万人民币,196倍回报!

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$WALLET 代币创建于12天前,Robinhood Wallet叙事,历史最高市值11.1M,持有地址4713,其中有51位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月23日 01:02
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上,花918U,买入大金狗 $YOLO Meme币,赚了8.9万U相当于64万人民币,97倍回报!

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$YOLO 代币创建于5天前,YOLO叙事,历史最高市值7.7M,持有地址2212,其中有12位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月23日 13:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上,花819U,买入大金狗 $BRODIE Meme币,赚了3.4万U相当于24万人民币,42倍回报!

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$BRODIE 代币创建于8天前,Robinhood Dog叙事,历史最高市值3.3M,持有地址2203,其中有24位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月23日 01:02
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上,花5.8千U,买入大金狗 $AI Meme币,赚了24.6万U相当于177万人民币,43倍回报!

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$AI 代币创建于2天前,Artificial Inu叙事,历史最高市值17.2M,持有地址4508,其中有20位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月23日 01:02
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上,花62U,买入大金狗 $PONS Meme币,赚了17.0万U相当于122万人民币,2724倍回报!

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$PONS 代币创建于7天前,Pons叙事,历史最高市值51.3M,持有地址1.5万,其中有74位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月23日 04:02
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上,花207U,买入大金狗 $GME Meme币,赚了3.3万U相当于23万人民币,159倍回报!

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$GME 代币创建于1天前,GameStop叙事,历史最高市值4.9M,持有地址4722,其中有22位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月23日 01:02
发现一个牛B的钱包地址,在Base链上,花4.4千U,买入大金狗 $BRIAN Meme币,赚了24.1万U相当于173万人民币,55倍回报!

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https://gmgn.ai/base/address/C7KoyPop_0x5a0d8fcbdba47c78772dcf27753e7614cfd35e52

$BRIAN 代币创建于3天前,Coinbase Man叙事,历史最高市值35.7M,持有地址8461,其中有42位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月23日 01:02
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上,花68U,买入大金狗 $EVE Meme币,赚了38.2万U相当于274万人民币,5622倍回报!

他的钱包地址:
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_3GW928gZR6XZqmtjaZxnYpddCpP6HWQM82QjjsU9wsbT

$EVE 代币创建于1天前,Eve叙事,历史最高市值13.9M,持有地址583,其中有5位KOL在车上
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