CPU 快得多的原因。由于没有 GPU，AI 计算任务需要长时间才能完成。但是有了 NPU，AI 计算任务可以在短时间内完成，从而提高效率。NPU 正在成为计算机行业的一个热门话题，因为它们正在加速 AI 计算任务。然而，要获得最佳性能，大部分 PC 都会配备 NPU。因此，目前只有部分 PC 配备了 NPU，但预计未来会有更多的 PC 配备。总的来说，NPU 可以大大提高 AI 计算任务的效率，并已成为当前计算机行业的热门话题。

NVIDIA（荷兰皇家科学院）是全球领先的图形处理公司，其最新的GPU架构称为"Tesla V100"，在许多关键计算应用中实现了前所未有的性能提升。这种新型GPU可以更快地处理复杂的图像和视频，甚至支持大规模深度学习，这是实现人工智能的关键。
然而，尽管NVIDIA推出了V100等高性能GPU，但对于那些需要进行大量AI计算的任务来说，仍然存在一个瓶颈：缺少足够的计算能力。AI是一种复杂的过程，需要大量的计算资源来运行和优化算法。
这种情况对于现有的PC来说是一个挑战，因为大多数现代PC都配备了有限的中央处理器(CPU)。CPU虽然能够处理大量的数据和指令，但是在处理复杂的计算任务时，速度却往往赶不上GPU。这就是为什么许多人选择只配備CPU的电脑，而忽略了GPU的潜力。
然而，随着技术的发展，一些新型的硬件设备已经开始尝试解决这个问题。例如，NVIDIA已经推出了一种名为NVIDIA Tensor Processing Unit (TPU)的新硬件设备。这是一种专为加速机器学习、深度学习和其他人工智能任务设计的设备。
NVIDIA TPU的工作原理非常简单：它使用大量的微芯片来并行执行任务，而不是单个的CPU。这样就可以利用所有的GPU资源，而不是被某个单独的CPU限制。此外，NVIDIA还开发了一系列优化工具和软件，帮助开发者更好地管理和调度他们的计算任务。
NVIDIA的最新产品NVIDIA Tesla V100和V90都是采用这一理念设计的，它们都具有极高的计算能力和高效的能效比。这些设备不仅可以让开发者在家中就能享受到高质量的AI计算服务，而且还可以大大降低生产成本。
总结起来，虽然现在的PC可能无法直接用于进行大规模的AI计算，但这并不意味着NVIDIA的产品不能提供高效且低能耗的解决方案。随着技术的进步，我们有理由相信，在不久的将来，我们将能看到更多面向AI计算任务的新型硬件设备出现。无论是通过改进现有的GPU，还是开发全新的硬件设备，都有望彻底改变我们对AI计算的理解和实践。