CPUer er hovedprosessorene til datamaskiner. De utfører programvareinstruksjoner og utfører beregninger, logiske operasjoner og databehandling. CPU-en regnes som "hjernen" til en datamaskin og er ansvarlig for dens generelle funksjonalitet.

2. Graphics Processing Unit (GPU)

GPUer er dedikerte prosessorer designet spesielt for håndtering av grafiske beregninger og gjengivelse. De brukes ofte i spill, videoredigering og andre applikasjoner som krever intens grafisk behandling. GPUer kan utføre flere oppgaver samtidig, noe som gjør dem svært effektive når det gjelder å behandle store datamengder.

3. Digital signalprosessor (DSP)

DSP-er er spesialiserte prosessorer for håndtering av digitale signaler, for eksempel lyd- og videosignaler. De er designet for å utføre matematiske operasjoner raskt og effektivt, noe som gjør dem egnet for applikasjoner som lydkomprimering, bildebehandling og sanntidssignalbehandling.

4. Mikrokontroller (MCU)

Mikrokontrollere er små prosessorer med lav effekt designet for bruk i innebygde systemer. De integrerer en CPU, minne og input/output (I/O) periferiutstyr i en enkelt brikke, noe som gjør dem ideelle for å kontrollere ulike enheter som roboter, apparater og industrielt utstyr.

5. Application-Specific Integrated Circuit (ASIC)

ASIC-er er spesialdesignede integrerte kretser optimalisert for spesifikke applikasjoner. De er skreddersydd for å utføre et bestemt sett med funksjoner, og gir høy ytelse og effektivitet. ASIC-er brukes ofte i elektroniske enheter som smarttelefoner, digitale kameraer og nettverksutstyr.

6. Field-Programmable Gate Array (FPGA)

FPGA-er er programmerbare logiske kretser som kan konfigureres etter produksjon for å utføre spesifikke oppgaver. De tilbyr fleksibilitet i implementering av digitale kretser og kan omprogrammeres flere ganger for å imøtekomme forskjellige funksjoner eller algoritmer. FPGA-er brukes ofte i prototyping, innebygde systemer og høyytelses databehandling.

7. Neural Processing Unit (NPU)

NPU-er er spesialiserte prosessorer designet for dyp læring og kunstig intelligens-applikasjoner. De er optimalisert for å effektivt håndtere komplekse nevrale nettverksberegninger, som matriseoperasjoner og dataparallellisme. NPU-er blir stadig viktigere på ulike felt, inkludert datasyn, talegjenkjenning og naturlig språkbehandling.