CPU vs GPU vs NPU：推理与通用计算的边界

决策框架

• CPU：强控制流、复杂分支、灵活部署、软件兼容性优先。
• GPU：高并行吞吐、成熟训练生态、对带宽与供电要求更高。
• NPU：面向固定算子路径、功耗敏感场景与端侧推理。

看四个约束

• 延迟：实时控制或小 batch 往往不是 GPU 最优。
• 吞吐：大并行任务优先考虑 GPU / 专用 AI 加速器。
• 能效：边缘与终端通常优先 NPU / SoC 方案。
• 工程代价：已有软件栈会直接影响迁移成本。

结论

多数团队真正需要的是“CPU + 加速器”的组合视角。deepxpu 的对比页会持续把硬件能力、软件门槛与部署条件放到同一张表里。