Automatically translated.View original post

New-age AI doesn't just have a CPU with GPU!

🤖 new era AI does not just have CPU with GPU! Then why need CPU, GPU, TPU, NPU, LPU and DPU?

Nowadays, we hear the term AI Chip more and more often, but actually each type of chip does not perform the same function, and no chip is "best for every job."

Imagine simply that the CPU is the big manager of the system. 🧠

The GPU, TPU, NPU, LPU and DPU parts are the specialists who come to help each other work.

🔹 the CPU ➡️ the main brain of the system.

Works common tasks, controls the operating system, opens programs, and handles a wide range of tasks, fits common computers and tasks that require high flexibility.

🔹 GPU ➡️ Parallel Processing Force

It can compute large amounts of data simultaneously, so it suits games, graphics, rendering, and, importantly, AI training and processing.

🔹 TPU ➡️ Google AI expert

Designed specifically to accelerate Tensor computing, it fits Machine Learning tasks and large AI models, especially in the cloud.

🔹 NPU ➡️ AI Chip for End Devices

More common in smartphones, notebooks, and devices, AI can process AI directly on devices, reducing data transmission up the cloud and saving power.

🔹 LPU ➡️ emphasizes fast response.

Designed for AI processing that requires low Latency, it fits fast response tasks such as real-time AI.

🔹 DPU ➡️ Information and Network Administrator

It handles networking, storage and security tasks in data centers, allowing the CPU and GPU to commit more resources to core tasks.

💡 What should I see when I choose a chip?

Don't just look at the word "strongest" because the strongest chip may not be the one that suits your job.

5 main matters should be considered

⚡ Speed and latency.

🔄 Parallel processing performance

🔋 Energy consumption

💰 Cost

📈 Ability to support future work.

Brief summary

CPU = General control and operation

GPU = parallel processing and AI tasks

TPU = Speeds up AI computing, especially

NPU = AI on the destination device

LPU = AI that needs a quick response.

DPU = Manages data, network and security.

👉 So the AI world is not just competing for "who is stronger," but competing for "who is best suited for what job?"

If you understand these 6 chips, when you hear about AI PC, AI Smartphone, Data Center or AI Server, you will immediately start to understand what chips are being used and what they are used for.

📌 Save this post because AI Chip will become more and more important in the coming years.

# Computer # cpu # gpu # ai # All around knowledge

8/11 Edited to

... Read moreถ้าถามว่า “LPU คืออะไร” แบบสั้นที่สุดจากมุมคนอ่านข่าวชิป/AI บ่อย ๆ: LPU (มักย่อมาจาก Language Processing Unit) คือชิปที่ออกแบบมาให้เก่งกับงาน AI ที่เกี่ยวกับ “ภาษา/โมเดลภาษา” และเน้น “ตอบสนองไว” หรือ latency ต่ำ โดยเฉพาะงานที่อยากให้พิมพ์แล้วตอบทันที เช่น แชตบอท, ผู้ช่วยเขียนข้อความ, สรุปเอกสารแบบเรียลไทม์ หรือทำงานร่วมกับแอปบนเครื่อง สิ่งที่ทำให้ LPU ถูกพูดถึงมากขึ้น เพราะยุคนี้ AI ไม่ได้มีแค่งานฝึกโมเดลบน GPU ในดาต้าเซ็นเตอร์อย่างเดียว แต่เริ่มย้ายมาสู่ “AI บนอุปกรณ์” และ “AI ที่ต้องโต้ตอบทันที” มากขึ้น ทำให้แนวคิดเรื่องชิปเฉพาะทางอย่าง LPU, NPU หรือ DPU กลายเป็นเรื่องสำคัญ แล้ว “CPU AI” คืออะไร? จริง ๆ CPU ไม่ใช่ชิป AI โดยตรง แต่เป็นสมองหลักที่คุมระบบทั้งหมด เวลาใช้งาน AI บนคอม/มือถือ CPU จะทำหน้าที่จัดการงานรอบ ๆ เช่น เรียกโมเดล, จัดสรรหน่วยความจำ, คุมการทำงานของโปรแกรม, รับส่งข้อมูลระหว่างชิปต่าง ๆ ส่วนงานคำนวณหนัก ๆ ของ AI มักถูกส่งไปให้ตัวเร่ง (accelerator) อย่าง GPU/TPU/NPU/LPU ทำแทน ดังนั้นคำว่า “CPU AI” ที่คนค้นหา มักหมายถึง “CPU ที่รองรับงาน AI ได้ดี” เช่น มีคำสั่งเร่งคณิตศาสตร์บางชนิด, ทำงานร่วมกับ NPU ได้, หรือจัดการเวิร์กโหลด AI ได้ลื่นขึ้น วิธีแยกภาพรวมแบบใช้งานจริงที่ผมใช้ประจำ: - CPU: เหมาะกับงานทั่วไปและงานที่ต้องยืดหยุ่น (รันทุกอย่างได้) แต่ถ้าให้คำนวณ AI หนัก ๆ จะช้ากว่าและกินพลังงานกว่าเร่งด้วยชิปเฉพาะทาง - GPU: เด่นเรื่องประมวลผลแบบขนาน เหมาะทั้งเทรน AI และรันโมเดลขนาดใหญ่ (โดยเฉพาะบนพีซี/เซิร์ฟเวอร์) - TPU: แนวทางเฉพาะของ Google สำหรับงานเทนเซอร์/แมชชีนเลิร์นนิง เหมาะงานคลาวด์และสเกลใหญ่ - NPU: ชิป AI บนอุปกรณ์ (มือถือ/โน้ตบุ๊ก) ช่วยให้ทำ AI ได้บนเครื่อง ประหยัดพลังงาน และลดการส่งข้อมูลขึ้นคลาวด์ - LPU: โฟกัสงานภาษา/การโต้ตอบให้ตอบไว เหมาะกับงาน AI เชิงสนทนาและงานเรียลไทม์ - DPU: ทำงานฝั่งเครือข่าย/สตอเรจ/ความปลอดภัยในดาต้าเซ็นเตอร์ ช่วยลดภาระ CPU/GPU เพื่อให้ไปโฟกัสงานหลัก ถ้าคุณกำลังเลือกอุปกรณ์หรืออ่านสเปกแล้วเจอคำว่า LPU/CPU AI ผมแนะนำให้ดู 3 เรื่องนี้เพิ่มจากคำว่า “แรง”: 1) งานของคุณต้องการตอบสนองไวแค่ไหน (latency) — แชต/สรุป/พิมพ์ช่วยคิด มักให้ความสำคัญกับความหน่วงมาก 2) ใช้บนเครื่องหรือบนคลาวด์ — ถ้าเน้นความเป็นส่วนตัว/ออฟไลน์ NPU/LPU จะมีบทบาทมากขึ้น 3) พลังงานและความร้อน — งาน AI บนอุปกรณ์ถ้ากินไฟเยอะจะไม่ไหวในชีวิตจริง สรุปคือ LPU ไม่ได้มาแทน CPU หรือ GPU แต่เป็น “ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง” สำหรับงาน AI แบบภาษาและงานที่ต้องตอบทันที พอเข้าใจภาพนี้ เวลาเห็นคำว่า AI PC, AI Smartphone หรือ AI Server จะเดาได้ง่ายขึ้นว่าเบื้องหลังเขาใช้ชิปไหนเพื่อแก้โจทย์อะไร