张量处理单元，Tensor Processing Unit，Google出品的专门用于深度学习的利器。TPU具有像GPU和CPU一样的编程，以及一套CISC指令集。作为机器学习处理器，不仅仅支持某一种神经网络，还支持卷积神经网络、LSTM、全连接网络等多种。TPU采用低精度(8位)计算，以降低每步操作使用的晶体管数量。

虽然降低精度对于深度学习的准确度影响很小，但却可以大幅降低功耗、加快运算速度。同时，TPU使用了脉动阵列的设计，用来优化矩阵乘法与卷积运算，减少I/O操作。此外，TPU还采用了更大的片上内存，以此减少对DRAM的访问，从而更大程度地提升性能。
FPGA即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的芯片，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。系统设计师可以根据需要通过可编辑的连接把FPGA内部的逻辑块连接起来，就好像一个电路试验板被放在了一个芯片里。
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