计算加速技术比较分析:GPU、FPGA、ASIC、TPU与NPU的技术特性、应用场景及产业生态在计算技术快速迭代的今天,传统通用处理器(CPU)正逐步被专用硬件加速器补充或替代,尤其在特定计算领域。这些加速器通过针对性设计,在功耗效率、计算吞吐量(FLOPS)和内存带宽方面实现了显著优化。截至2025年4月,加速器市场需求呈指数级增长,主要驱动因素来自人工智能(AI)、机器学习(ML)、高性能计算(HPC)及边缘计算应用的广泛部署。本文将深入剖析五类主要计算加速器——GPU、FPGA、ASIC、TPU和NPU,从技术架构、性能特点、应用领域到产业生态进行系统化比较,并分析在不同应用场景下各类加速器