GPU和TPU有什么区别？

‌GPU（图形处理单元）‌：最初设计用于加速图形渲染任务，尤其是在视频游戏、动画和图形设计领域。随着科学计算和深度学习的需求增加，GPU逐渐被广泛应用于并行计算任务中，特别是在深度学习训练中表现优异‌。GPU包含大量的核心单元，可以同时处理多个任务，特别擅长进行向量和矩阵计算‌。

‌TPU（张量处理单元）‌：由Google开发，专为加速机器学习工作负载，尤其是深度学习中的张量计算而设计。TPU的目标是为TensorFlow框架提供优化支持，适用于大规模的矩阵运算和向量计算‌。