1樓：Keepin
1、gpu原本是用來做圖形渲染加速的，由於gpu的特性，慢慢的引入了一些通用平行計算
2、ai確實運算剛好也適合平行計算加速，由於ai演算法通常來說算力越大效果越好，因此對算力需求很大，最終和gpu結合到了一起
3、個人認為npu的出現是大家非常看好ai演算法在解決現實問題比傳統演算法有更多可能性，能夠突破傳統演算法的很多瓶頸，因此ai演算法將在未來的成為主流的解決問題的演算法，而這麼大的算力缺口自然需要有專用的asic，因而npu應運而生。
4、雖然gpu也是專用asic，不過這幾年的發展，開始比較大力度的支援通用計算，但是gpu的主要用途還是在於圖形渲染，例如遊戲渲染這塊。額外的，gpu主要更多的是浮點運算。
5、npu這些年慢慢的傾向定點運算，能夠降低功耗和增加電晶體（有資料顯示，浮點運算單元的電晶體數量是定點運算單元的6倍）。如果要讓npu替代gpu，顯然npu也要做圖形渲染，這顯然不是npu應該做的事情，所以個人認為不太可能替代。
6、還有一種可能就是npu和gpu融合到一起，這塊其實英偉達現在就這麼做。在gpu內部整合了npu專用計算模組，大大增加算力。
2樓：腹黑小太陽
不可以，普遍的問題是量化精度不同，npu普遍是fp16甚至int8的計算單元。而gpu是fp32的計算單元。
像tpu v3這種fp32單元的異類，其設計特點則是將乘加運算硬連線在一起，拿來當gpu用不是不可以，但是效率不會太高
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