了解 CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、APU（加速处理器单元）和 NPU（神经网络处理器）之间的区别是购买新电脑时的一项至关重要且极为有益的技能。这种深入的理解不仅能让您在众多配置中做出明智的选择，更能在长期内为您节省不必要的开销。特别是在您计划自己组装电脑时，这种了解更是显得尤为重要，因为它可以帮助您根据自己的需求精确地定制电脑的配置。

尽管 CPU、GPU、APU 和 NPU 这四种技术经常被人们放在一起讨论，但它们各自在电脑的运作中扮演着截然不同的角色。那么，究竟这四种处理器之间有哪些本质的区别呢？

APU、CPU、GPU 和 NPU 之间有什么区别

首先，CPU 是电脑的大脑，负责执行各种计算任务；而 GPU 则专注于处理图形渲染等大规模并行计算任务；APU 则是一种融合了 CPU 和 GPU 功能的处理器，旨在提高整体性能；最后，NPU 则是专为深度学习、人工智能等神经网络计算而设计的处理器，具有强大的并行计算能力和学习能力。

掌握这些基础知识，将帮助您在购买新电脑或组装电脑时，更加从容不迫地做出最适合自己的选择。

中央处理器（CPU）

中央处理器是计算机的大脑。在早期的计算机中，中央处理器分布在多个芯片上。不过，为了提高效率和降低制造成本，现在的中央处理器被封装在单个芯片上。这些较小的中央处理器也被称为微处理器。

减少中央处理器的占用空间也使我们能够设计和生产更小、更紧凑的设备。台式电脑可以作为一体机使用，笔记本电脑在不断变薄的同时性能也在不断提高，而一些智能手机的功能也比传统的同类产品更加强大。

CPU 执行计算机的核心计算程序。存储在设备 RAM 中的指令被发送到 CPU 执行。这是一个由三部分组成的系统，包括 “获取”、”解码 “和 “执行 “阶段。概括地说，这意味着接收输入、理解输入和创建所需的输出。

利用这一点，从加载操作系统到打开程序，甚至执行电子表格计算，CPU 都能提供帮助。视频游戏等资源繁重的操作对 CPU 的负荷最大，这也是基准测试通常按照游戏标准进行的原因。

CPU 有多种型号，从高能效的单核芯片到顶级性能的多核芯片，不一而足。英特尔采用超线程技术，使四核 CPU 像八核一样运行。这有助于从 CPU 中榨取最大的能量和效率。

如果您有兴趣了解更多信息，请查看我们的 CPU 及其功能指南。

图形处理器（GPU）

尽管中央处理器取得了巨大进步，但仍有不足之处，那就是图形处理。CPU 接收输入并按线性步骤进行处理。然而，图形处理需要同时处理多个数据。图形处理器（GPU）可以减轻 CPU 的负担，提高视频性能。

大多数电脑和笔记本电脑都配备了 CPU 和 GPU，但情况并非总是如此。有时，尤其是低价位的电脑，会配备集成显卡，而不是专用 GPU。

GPU 和 CPU 执行类似的功能，但执行方式不同。GPU 的并行结构是专门为其目的而设计的。这有助于该单元实现游戏和视频播放所需的每秒数十亿次计算。GPU 通常安装在独立的图形卡上，图形卡也有自己的 RAM。

这使得显卡能够存储其生成的数据。也正是因为有了这个内置 RAM，GPU 才可以生成缓冲区，存储已完成的图像，直到需要显示它们时再取出。例如，这在观看视频时特别有用。

由于这些显卡易于更换，因此通常被视为电脑的最佳升级之一。高性能显卡通常都有相应的价格标签。不过，也有适合廉价游戏的显卡，为各种预算提供了选择。

加速处理单元（APU）

为了缩小物理尺寸和降低制造成本，制造商将电子元件组合成单芯片，即系统级芯片（SoC）。

在这种设计中，所有主要电子元件都被整合到一个芯片中。这促进了低成本计算设备和智能手机的发展。除了这些 SoC 设计，ARM 控股公司还开发了 ARM 处理器，这是一种移动优先的处理单元。

APU 遵循与 SoC 相同的集成电路设计理念，即将多个不同功能的芯片集成到一个芯片中。但与 SoC 不同的是，APU 将 CPU 和 GPU 集成到一个芯片上，形成一个组合处理单元。这不仅降低了成本，还提高了效率。将两者之间的物理距离最小化可加快数据传输并提高性能。

由于 GPU 经过优化，计算速度更快，CPU 可以将部分工作卸载给 GPU。在单独的设置中，由于两者之间的物理距离和数据传输速度，这种负载分担所带来的效率提升会受到影响。然而，APU 确实可以实现这些收益。

尽管如此，APU 并不能提供与专用 CPU 和 GPU 相同的性能。相反，专用 CPU 和 GPU 最好被视为 APU 的升级版。这使得 APU 成为那些希望更新 PC 的用户可以负担得起的升级产品。

处理器制造商 AMD 创造了 APU 这个术语，以帮助区分其集成 GPU 的处理器产品线。然而，并不是只有 AMD 以这种方式将处理器结合在一起。英特尔也开始整合 CPU 和 GPU。尽管如此，英特尔从未使用过 APU 这一术语。他们总是直截了当地称其为集成图形处理器的 CPU。

神经处理单元（NPU）

NPU 是一种特殊的处理器，用于处理语音识别和物体检测等人工智能（AI）和机器学习（ML）工作负载。NPU 可以并行处理大量数据，与 GPU 类似，但更适合人工智能和 ML 处理任务。

与 GPU 改进设备视频处理和渲染任务的方式类似，NPU 也能改进人工智能和 ML 工作负载。除了高处理能力外，NPU 更适合人工智能和 ML 任务，因为与 CPU 和 GPU 不同，NPU 能以更高的效率和更低的功耗完成任务。

GPU 凭借其并行处理能力，也被用于人工智能和 ML 处理任务。然而，NPU 由于其专门的硬件优化，在神经网络运行中效率更高，因此更适合用于人工智能和 ML 处理任务。

虽然 NPU 似乎是一个新名词，但这些芯片已经出现在现代计算机和智能手机上。然而，由于人工智能的蓬勃发展，NPU 正日益受到主流关注。

既然我们已经介绍了主要的处理单元，你就知道电脑有很多选择。如果您选择独立的 CPU 和 GPU，您可能会花费更多，但也会获得更显著的性能提升。

选择 APU 是预算和性能之间的折衷。如果您目前使用的是集成显卡，那么 APU 是一款值得升级的产品，而且不会让您破费。与 CPU 和 GPU 不同，您在选择 NPU 时没有太多选择，因为它通常集成在 CPU 中，如高通公司的 Snapdragon X Elite 处理器或英特尔公司的 Core Ultra 处理器。