CPU、GPU和NPU是三种不同的处理器，它们在构成与功能上存在显著差异。
CPU（中央处理器）是计算机的核心，负责执行各种计算任务。它由多个核心组成，每个核心都能独立执行指令。CPU的核心数量相对较少，但每个核心都非常强大，能够处理复杂的逻辑运算和串行任务。
GPU（图形处理器）最初设计用于处理图形和图像相关的计算任务。GPU拥有大量的核心，这些核心并行工作，擅长处理大规模的并行计算。与CPU相比，GPU的核心数量更多，但每个核心的复杂度较低，更适合处理并行任务。
NPU（神经网络处理器）是专门为人工智能和机器学习任务设计的处理器。NPU通常包含大量的专用核心，这些核心能够高效地执行神经网络中的计算任务，如矩阵乘法和累加运算。NPU的架构针对神经网络的计算特点进行了优化，能够大幅提升人工智能应用的性能。
总的来说，CPU、GPU和NPU在构成与功能上存在明显差异。CPU适用于处理各种计算任务，GPU擅长处理并行计算，而NPU则专门用于加速人工智能和机器学习任务。这些处理器在各自领域发挥着重要作用，共同推动了计算机技术的发展。