CPU 的特點：

靈活度極高： 什麼任務都能接。

擅長邏輯判斷： 處理複雜的「如果 A 就做 B，否則做 C」這類分支指令。

核心數較少，但每個核心很強大： 專注於快速完成單一複雜任務。

TPU 的特點：

靈活度低： 離開了 AI 矩陣運算領域，它幾乎什麼都做不了（不能用來跑 Windows）。

超高並行處理能力： 擁有成千上萬個小型計算單元，專注於同時處理大量簡單數據。

犧牲精度換速度： 在 AI 領域，有時候不需要算出小數點後 20 位的精確答案，TPU 擅長用較低的精度（如 8-bit 或 16-bit）來換取極致的運算速度和能源效率。

隨著 AI 模型越來越巨大，訓練這些模型所需的計算量指數級爆炸。如果只靠 CPU 來算，可能訓練一個模型需要好幾年，而且電費會高到嚇人。

TPU 的出現，將這個訓練時間從「年/月」縮短到了「週/日」，並且大幅降低了能耗成本。這也是為什麼 Google、Tesla、NVIDIA 等科技巨頭都要拼命研發自家 AI 加速晶片的原因。

但 TPU 並不會取代 CPU。

在一台執行 AI 任務的電腦裡，CPU 依然是總指揮官，負責讀取數據、發號施令、管理系統；而 TPU 則是那个最強大的副手，當指揮官喊出「開始訓練！」時，TPU 就接手那 99% 最繁重的數學苦力活，瞬間完成並回報結果。