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Modern AI is no longer powered by a single type of processor—it runs on a diverse ecosystem of specialized compute architectures, each making deliberate tradeoffs between flexibility, parallelism, and memory efficiency. While traditional systems relied heavily on CPUs, today’s AI workloads are distributed across GPUs for massive parallel computation, NPUs for efficient on-device inference, and TPUs designed specifically for neural network execution with optimized data flow.
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