CPU'er er computerens vigtigste processorer. De udfører softwareinstruktioner og udfører beregninger, logiske operationer og databehandling. CPU'en betragtes som "hjernen" i en computer og er ansvarlig for dens overordnede funktionalitet.

2. Graphics Processing Unit (GPU)

GPU'er er dedikerede processorer designet specielt til håndtering af grafiske beregninger og gengivelse. De bruges almindeligvis i spil, videoredigering og andre applikationer, der kræver intens grafisk behandling. GPU'er kan udføre flere opgaver samtidigt, hvilket gør dem yderst effektive til at behandle store mængder data.

3. Digital Signal Processor (DSP)

DSP'er er specialiserede processorer til håndtering af digitale signaler, såsom lyd- og videosignaler. De er designet til at udføre matematiske operationer hurtigt og effektivt, hvilket gør dem velegnede til applikationer som lydkomprimering, billedbehandling og signalbehandling i realtid.

4. Mikrocontroller (MCU)

Mikrocontrollere er små processorer med lav effekt designet til brug i indlejrede systemer. De integrerer en CPU, hukommelse og input/output (I/O) perifere enheder i en enkelt chip, hvilket gør dem ideelle til at styre forskellige enheder som robotter, apparater og industrielt udstyr.

5. Application-Specific Integrated Circuit (ASIC)

ASIC'er er specialdesignede integrerede kredsløb optimeret til specifikke applikationer. De er skræddersyet til at udføre et bestemt sæt funktioner, der leverer høj ydeevne og effektivitet. ASIC'er bruges almindeligvis i elektroniske enheder som smartphones, digitale kameraer og netværksudstyr.

6. Field-Programmable Gate Array (FPGA)

FPGA'er er programmerbare logiske kredsløb, der kan konfigureres efter fremstilling til at udføre specifikke opgaver. De tilbyder fleksibilitet i implementering af digitale kredsløb og kan omprogrammeres flere gange for at rumme forskellige funktioner eller algoritmer. FPGA'er bruges ofte i prototyping, indlejrede systemer og højtydende databehandling.

7. Neural Processing Unit (NPU)

NPU'er er specialiserede processorer designet til deep learning og kunstig intelligens-applikationer. De er optimeret til effektivt at håndtere komplekse neurale netværksberegninger, såsom matrixoperationer og dataparallelisme. NPU'er bliver stadig vigtigere på forskellige områder, herunder computersyn, talegenkendelse og naturlig sprogbehandling.