Когда центральный процессор появился, он казался универсальным. Он считал числа, управлял памятью, запускал программы. Потом выяснилось, что есть задачи, где даже самый быстрый CPU работает медленно. Так случилось с графикой, и тогда появился GPU. Позже оказалось, что GPU тоже не всегда лучший выбор. Для некоторых областей потребовались новые типы процессоров, созданные под конкретные задачи. Их называют специализированными ускорителями.
Главная причина появления ускорителей проста: разные задачи требуют разной архитектуры. CPU строится так, чтобы справляться с любыми операциями, но платит за универсальность скоростью и энергопотреблением. GPU отлично работает с параллельными вычислениями, но плохо справляется с последовательными алгоритмами. Если нужно ускорить машинное обучение, работу с тензорами, обработку сигналов или работу в сетях, появляется идея: создать отдельный чип, который делает только это, но делает идеально.
Так появились TPU (Tensor Processing Unit). Эти процессоры создала компания Google для работы с нейросетями. В нейронных сетях миллионы операций сводятся к перемножению матриц. TPU умеют выполнять именно эти действия в огромных масштабах и при этом расходовать меньше энергии, чем CPU или GPU. Они используются в дата-центрах Google и стали основой для обучения крупных моделей.
В мобильных устройствах появился другой тип ускорителей — NPU (Neural Processing Unit). Это нейронные блоки в смартфонах и ноутбуках. Их задача — выполнять машинное обучение прямо на устройстве: распознавание лица, улучшение фото, обработка речи. Такой чип берёт на себя работу, которую иначе пришлось бы делать CPU, а значит, экономит заряд батареи и ускоряет отклик.
Есть ещё FPGA (Field-Programmable Gate Array) — программируемые логические матрицы. В отличие от CPU или GPU, которые фиксированы, FPGA можно «прошить» под конкретную задачу. Сегодня на нём работает одно приложение, завтра — другое. Это гибкое решение для промышленности, телекоммуникаций, обработки потоков данных. FPGA часто используют там, где нужно аппаратное ускорение, но при этом задачи быстро меняются.
Ошибка думать, что все ускорители одинаковы и можно заменить один другим. Но это не так. TPU хороши в обучении нейросетей, но не нужны для графики. NPU работают с локальными задачами ИИ, но не заменят дискретный GPU в играх. FPGA универсален в гибкости, но требует глубоких знаний для настройки. Правильный взгляд: каждый ускоритель создан под свою нишу и работает лучше CPU или GPU именно в ней.
Таким образом, сегодня архитектура компьютеров развивается не в сторону одного «главного процессора», а в сторону множества чипов для разных задач. CPU остаётся центром управления, GPU — мастером параллельных вычислений, TPU и NPU — ускорителями для ИИ, FPGA — конструктором под любые сценарии. Это значит, что будущее вычислений — распределённое: разные типы процессоров работают вместе, как части одной команды.
Яркий пример этой тенденции — чипы Apple. Начиная с M1 в 2020 году, компания объединила CPU, GPU, NPU (Neural Engine), память и контроллеры в один кристалл — систему-на-чипе (SoC). Такой подход упростил взаимодействие компонентов и повысил энергоэффективность.
Вместо раздельной RAM и VRAM Apple использует Unified Memory Architecture — единую память, доступную и CPU, и GPU, и нейронному блоку. Это снижает задержки и избавляет от копирования данных.
Каждое новое поколение (М1, M2, M3, М4) усиливает эту концепцию: больше ядер, быстрее GPU, мощнее Neural Engine, больший объём памяти. Но ключевой акцент остаётся прежним — максимальная производительность при минимальном энергопотреблении. Именно поэтому ноутбуки на M1/M2 работают по 15–20 часов и тянут тяжёлые задачи вроде 3D-графики или монтажа видео.
Для полного доступа к курсу нужен базовый план
Базовый план откроет полный доступ ко всем курсам, упражнениям и урокам Хекслета, проектам и пожизненный доступ к теории пройденных уроков. Подписку можно отменить в любой момент.
