テンソル処理ユニット、Googleは深い学習武器に特別に使用されています。TPUには、GPUやCPUなどのプログラミング、およびCISC命令セットのセットがあります。機械学習プロセッサとして、特定のニューラルネットワークをサポートするだけでなく、さまざまな畳み込みニューラルネットワーク、LSTM、および完全な接続ネットワークもサポートします。TPUは、低精度（8ビット）計算を使用して、各ステップで使用されるトランジスタの数を減らします。

精度を低下させることは、深い学習の精度にほとんど影響しませんが、消費電力を大幅に削減し、操作を高速化することができます。同時に、TPUは脈動アレイ設計を使用して、マトリックスの乗算と畳み込み操作を最適化してI/O操作を削減します。さらに、TPUはまた、より大きなフィルムを使用してDRAMへのアクセスを減らし、それによりパフォーマンスを大幅に改善します。
FPGAは、PAL、GAL、CPLD、その他のプログラム可能なデバイスに基づいてさらに発展する製品であるオンサイトプログラミングドアアレイです。専用の統合回路（ASIC）の分野に表示されるチップとして、カスタマイズされた回路の欠点を解決するだけでなく、元のプログラム可能なデバイスの限られた数の欠点も克服します。システムデザイナーは、回路テス​​トボードがチップに配置されているかのように、接続を編集する必要があるため、必要に応じてFPGA内のロジックブロックを接続できます。
张量处理单元，Tensor Processing Unit，Google出品的专门用于深度学习的利器。TPU具有像GPU和CPU一样的编程，以及一套CISC指令集。作为机器学习处理器，不仅仅支持某一种神经网络，还支持卷积神经网络、LSTM、全连接网络等多种。TPU采用低精度(8位)计算，以降低每步操作使用的晶体管数量。

虽然降低精度对于深度学习的准确度影响很小，但却可以大幅降低功耗、加快运算速度。同时，TPU使用了脉动阵列的设计，用来优化矩阵乘法与卷积运算，减少I/O操作。此外，TPU还采用了更大的片上内存，以此减少对DRAM的访问，从而更大程度地提升性能。
FPGA即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的芯片，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。系统设计师可以根据需要通过可编辑的连接把FPGA内部的逻辑块连接起来，就好像一个电路试验板被放在了一个芯片里。