作者：顺扁 来源：原创 发布日期：05-20
PU的高度专用，每一步都以牺牲部分通用性换取效率、功耗或延迟的优化。五种架构各有侧重、相互补充，构成人工智能硬件完整生态，支撑不同场景落地。下图并排展示了这五种技术的内部架构，可直观看出其结构差异。 *声明：本文系原作者创作。文章内容系其个人观点，我方转载仅为分享与讨论，不代表我方赞成或认同，如有异议
上都看到我穿着短袜，踢球从来没穿过。别人发给我一双红袜子，没穿！”
后，运营这部分完全可以交给AI去做。文案、视频的编辑，都可以固化为一个skill，交给数字员工。训练出一套适合自己品牌的skill之后，企业完全可以把运营放手给AI，再从这里省下一大部分成本，甚至以后都不需要招人专门做运营。我给这个电商客户做的就是内容运营类数字员工，它能去做账号矩阵，自动发消息、发帖子、挂商品。价格也高一点，大概是期货公司那单的两倍。 &nbs
导致CPU在处理人工智能领域大量存在的矩阵乘法、卷积运算等重复性数学运算时，容易出现数据传输瓶颈，运算效率低下，因此不适合作为人工智能核心运算硬件，更多发挥辅助调度作用。 GPU（图形处理器） 与CPU的设计理念截然不同，采用“众核架构”，将计算任务分散到数千个甚至上万个小型计算核心上。这些核心虽然单
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