很大，你忍一下

CPU，GPU都能做AI运算，只不过GPU效率高几十倍，上百倍。GPU的特点是超多核心并行运算，每个核心对比CPU那是弱爆了，但数量多。一个比喻是8核CPU等于8个博士。10000核GPU等于10000个小学生。
AI运算，以神经网络为例，里面的底层数学就是加减乘除，sin，cos等等最基本的东西，但计算量巨大。所以10000个小学生速度可以秒杀8个博士。
“AI芯片”这词意思就是专门为AI运算设计优化的芯片，GPU就非常适合AI运算，就变成了“AI芯片”了。。。

ai计算中 矩阵计算比较多
普通计算中 就是普通的浮点计算
你要问本质不同 所有的芯片 最终都是0和1的计算
但是ai芯片针对矩阵计算进行过优化 而且有自己的计算平台
现在流行的是cuda 英伟达推出的
通过cuda可以方便的调用底层硬件 计算
但是你要说普通cpu能不能计算矩阵 当然可以
所以本质都是一样 只是ai芯片进行过优化 可以更快 更方便的进行相关计算

科普极限简化版：CPU是多面手，主要目的是为了顺序执行【寄存器】内的指令，此外几乎什么活都可以干。GPU专门针对浮点数向量/矩阵计算优化的，砍掉了杂七杂八的功能，去掉了多余的缓存。 拿人来说，CPU是个有五脏六腑的完整的人。GPU则是纯粹的性器官，两者碰到AI，显然后者直接干的效率最高

讲的浅显易懂，很容易明白

很大，你忍一下

CPU，GPU都能做AI运算，只不过GPU效率高几十倍，上百倍。GPU的特点是超多核心并行运算，每个核心对比CPU那是弱爆了，但数量多。一个比喻是8核CPU等于8个博士。10000核GPU等于10000个小学生。
AI运算，以神经网络为例，里面的底层数学就是加减乘除，sin，cos等等最基本的东西，但计算量巨大。所以10000个小学生速度可以秒杀8个博士。
“AI芯片”这词意思就是专门为AI运算设计优化的芯片，GPU就非常适合AI运算，就变成了“AI芯片”了。。。

ai计算中 矩阵计算比较多
普通计算中 就是普通的浮点计算
你要问本质不同 所有的芯片 最终都是0和1的计算
但是ai芯片针对矩阵计算进行过优化 而且有自己的计算平台
现在流行的是cuda 英伟达推出的
通过cuda可以方便的调用底层硬件 计算
但是你要说普通cpu能不能计算矩阵 当然可以
所以本质都是一样 只是ai芯片进行过优化 可以更快 更方便的进行相关计算

科普极限简化版：CPU是多面手，主要目的是为了顺序执行【寄存器】内的指令，此外几乎什么活都可以干。GPU专门针对浮点数向量/矩阵计算优化的，砍掉了杂七杂八的功能，去掉了多余的缓存。 拿人来说，CPU是个有五脏六腑的完整的人。GPU则是纯粹的性器官，两者碰到AI，显然后者直接干的效率最高

一般行骗要看金额，达到三千叔叔才会立案。ai(爱）行骗也就所谓的感情欺骗，我国法律尚无明确规定，建议找居委协商解决。希望能帮到你

来自高铁弄实习生的杭子哥解读：“
1：架构设计：AI芯片在架构设计上与GPU有所不同。AI芯片通常具有专门的硬件加速器，用于执行常见的AI计算任务，如矩阵运算和神经网络操作。这些硬件加速器可以提供更高的计算性能和能效，以满足人工智能计算的要求。
2：计算优化：AI芯片的设计着重于优化计算密集型任务，如深度学习模型的训练和推理。它们通常采用特定的指令集和硬件结构，以加速常见的矩阵乘法、卷积运算和向量操作等计算。与此相比，GPU的设计更侧重于图形处理和通用计算，对于某些AI计算任务可能没有那么高效。
3：能效和功耗：AI芯片通常具有较高的能效和较低的功耗，以满足大规模AI计算和边缘设备的需求。它们采用一些节能技术和优化策略，以在保持性能的同时降低功耗。相比之下，GPU在处理复杂的图形任务时可能需要更多的功耗。
4：定制化和灵活性：AI芯片通常是为特定的AI应用场景而设计的，可以根据具体的计算需求进行定制化开发。这种定制化设计可以提供更好的性能和效果，而GPU则是一种通用处理器，适用于广泛的计算任务。”

CPU是一个武林高手，身怀各种绝技，适合执行各种刺杀，谍报等灵活复杂任务。AI芯片是100个训练有素的民兵，只会拿刀平砍，需要迅速歼灭大量敌方小兵这种明确简单，大批量处理的任务，这100个民兵比1个武林高手好用

你这个问题，问的就相当不专业…

有20万题加减四则运算放在这，请80000个小学生VS 10个博士，算看谁先算完。