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　　从CPU到GPU再到TPU为代表的ASIC发展，有些像物种的演变，从通用到适应环境和需求的特化。CPU有最高的适应性，几乎支持运行任何程序和代码。GPU为图形渲染这个生态位演化，大幅简化了核心，牺牲了在复杂控制逻辑和高度不规则任务上的效率，但通过堆叠数千个简单的核心，擅长同时处理大量相似的计算任务，后来发现这一点也适合用于AI计算。ASIC芯片更进一步，只保留和优化支持AI计算（矩阵乘法、卷积计算等）的电路，去除所有不必要的单元。自然，ASIC芯片在做AI计算时效率、功耗等方面就更有优势，但一旦模型结构/算法范式变动太大，就容易“过时”。

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