人工智能引擎用什么CPU（探究人工智能领域常用的处理器）
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学、信息工程、数学和心理学等多个领域的交叉学科，旨在研究和开发智能机器，使其能够像人类一样思考、学习、判断和处理信息。而人工智能的核心技术之一就是深度学习（Deep Learning），而深度学习需要大量的计算资源，因此CPU的性能对人工智能的发展至关重要。
目前，人工智能领域常用的处理器主要有以下几种：
1. 英特尔（Intel）的CPU
英特尔是全球最大的半导体芯片制造商之一，其CPU在计算机领域一直占据着主导地位。在人工智能领域，英特尔的CPU也非常受欢迎。其中，英特尔的Xeon Phi系列处理器是专门为高性能计算和人工智能应用而设计的，具有强大的并行处理能力和高效的内存带宽。此外，英特尔还推出了一款名为Movidius的神经网络处理器（Neural Network Processor，简称NPU），它可以在低功耗的情况下完成深度学习任务。
2. 英伟达（NVIDIA）的GPU
英伟达是一家专门从事图形处理器（Graphics Processing Unit，简称GPU）设计和制造的公司，其GPU在游戏、虚拟现实和人工智能领域都有广泛的应用。与CPU相比，GPU具有更强大的并行处理能力和更高的内存带宽，因此在深度学习任务中表现出色。英伟达的GPU也被广泛用于训练和推理深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN），其中最著名的是Tesla系列GPU。
3. 华为（Huawei）的NPU
华为是一家全球领先的通信设备制造商，近年来也在人工智能领域发力。华为的NPU是一种专门用于人工智能应用的处理器，具有高效的并行计算和低功耗的特点。华为还推出了名为Ascend的AI芯片系列，其中Ascend 910是目前世界上性能最强的AI芯片之一。
4. AMD的CPU和GPU
AMD是一家全球领先的半导体公司，其CPU和GPU在人工智能领域也有广泛应用。AMD的Ryzen系列CPU具有强大的多核处理能力，而Radeon系列GPU则具有高效的并行计算和高带宽的特点。此外，AMD还推出了名为ROCm的开源平台，旨在为深度学习和其他高性能计算应用提供更好的支持。
总之，人工智能引擎用的CPU类型不止以上几种，但这几种处理器在人工智能领域的应用非常广泛。未来，随着人工智能技术的不断发展，新型的处理器也将不断涌现，为人工智能应用带来更高的性能和更好的效果。