深藍色的獾
在設計和製造上，這些都屬於集成電路，難度都很高，相對而言，CPU、GPU、NPU、TPU屬於集成電路邏輯的芯片，CPU的邏輯更完整，其他幾個在各自領域各有所長，SOC屬於集成芯片的芯片，設計更加系統。 CPU，Central Processing Unit，中央處理器。
GPU，Graphics Processing Unit, 圖像處理器；
NPU，Neural network Processing Unit, 神經網絡處理器;
TPU，Tensor Processing Unit, 張量處理器；
如果CPU、GPU、NPU、TPU比作一棟摩天大樓的話，SOC好比總部基地，所以SOC≥CPU≥GPU、NPU、TPU
悠雲掩月
技術門檻，都不低。相比之下，越是新出現的芯片種類，其技術門檻就越高。
芯片的門檻要看幾個方面，包括算法設計、材料工藝，加工工藝和封裝測試。有時設計算法能做好，但是加工環節被卡了脖子也會失敗。另外就是應用生態。有了芯片要在實際產品上應用，之後才能驗證和改進。這點是國內芯片廠商最困難的。在進口芯片的擠壓下，敢於試用國產芯片，需要很大的勇氣、魄力。
從國內目前各公司技術水平看，能達到國際前沿水平的，目前可能只有寒武紀，其他公司還在努力，希望能早日突破。
下面把幾個概念通俗介紹一下：
CPU，全稱是Central Processing Unit，即中央處理器。
這個縮寫相信大家最熟悉，它是計算機系統的“大腦”
CPU主要包括運算器、控制單元、若干寄存器、高速緩存器和它們之間通訊的數據、控制及狀態的總線。
它的工作思路是：存儲程序，按順序執行。它最擅長於邏輯控制。由於CPU需要大量的空間去放置存儲單元和控制邏輯，計算能力就受限制，所以就有了GPU出場。
目前CPU技術上沒有革命性的技術變革，只要我們按照科學的程序，一步步努力，不冒進，早晚能趕上。
GPU全稱是Graphics Processing Unit, 即圖像處理器；
GPU主要解決並行運算問題。舉個生活中的例子。超市收銀臺前，顧客有100人排隊。如果只有一個收銀員，那麼即使他操作速度再快，也要大家排隊耗時間。如果有50個收銀員同時收款，很快就解決問題。GPU解決的就是這個問題。這個問題在圖形圖處理時問題最突出，故改變算法規則，由GPU芯片來解決。但GPU不能獨立工作，必須由CPU控制。
NPU全稱是Neural network Processing Unit, 即神經網絡處理器;
NPU，神經網絡處理器，在電路層模擬人類神經元和突觸，並且用深度學習指令集直接處理，一條指令對應一組神經元的任務。由於實現存儲和計算一體化，故計算效率大大提高。
TPU全稱是Tensor Processing Unit, 即張量處理器；
是一種為通過基於神經網絡運算能力的一種ASIC，即專用集成電路。他把微處理器、模擬IP核、數字IP核和存儲器集成在一個芯片上。這是解決運算速度的另外一個思路，就是專項任務，專項解決。它通常根據特定運算任務開發，指向特定用途。比如人機大戰中的AlphaGo。
SOC全稱是System on a Chip，其本質上就是上面說的ASIC。可以叫作系統級芯片,或者叫片上系統
仁觀天下
soc的門檻其實是最高的，畢竟soc是個整合架構，涵蓋但不限於前面幾個的一種。
但是排除了soc，門檻最高的就是tpu和npu。因為這兩個涉及到人工智能這個新領域，而目前能做的基本數據就寥寥數十家(包括谷歌和華為)，可見其技術難度。
而CPU與GPU門檻反而是最低的，基本上套個殼都能用，極端點的就像麒麟，mtk，澎湃等基本上拿來就用的。
CPU和GPU門檻是低，但是要做得好做到能賺錢，同時還兼具高性能，那難度比npu和tpu難度更大。目前能做到這些的用四根手指頭能數的出來:高通，AMD，nvdia，Intel。(三星蘋果因為不外賣，無法知曉在CPU這一塊是否有賺錢，因此不在範圍之內)
最後隱士
問這個問題明顯外行，比大小呢？不管是CPU GPU WPU XPU的，都是芯片。簡單點說，芯片分設計和工藝兩個部分。設計，就是芯片架構嘛，架構服務於功能，什麼PU就是這麼分出來的嘛。大家知道的架構比如arm,mips,x86等。接下來就是工藝，架構設計了還在紙上，出產品要生產。生產就要靠工藝，比如大家天天看到的幾nm，光刻機等。
說起門檻來，設計上，CPU GPU門檻最高，因為架構要服務的功能比較綜合，電路，指令設計非常複雜，就算設計出來了，也要有系統軟件商用。之前有國芯號稱自助知識產權的架構，其實抄了mips。現在國產芯片用的架構也都是國外的arm，mips這些。至於NPU，TPU相對服務功能簡單，就深度學習那塊功能，相對而言門檻較低。
工藝嘛，就體現工業綜合水平了，是一個長期過程。
最後，這裡只是通俗的說說，磚家就別看了！
kkkaafaaa
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等會就好復活甲
先更正你的問題，你列的幾個都不屬於同一範疇，cpu是中央處理器，gpu是圖形處理器，npu和tpu屬於ai處理器。soc是系統集成芯片，是一種架構，可以將你說的前面幾種幾種集成到一塊芯片上，這樣做可以節省很多空間。
用戶83239591317
有個問題已經有同學說了，soc與其他四個不在同一個範疇，不參與討論。前面四個，其實考量的維度也很多。如果一定要排序的話，個人認為在同樣的設計製造水平下，應用範圍越廣頻度越高的，需要支持的邏輯單元種類和特性越多，從穩定性上講難度越大，穩定是商用的極其重要的指標，性能和功耗還能逐步改進。因此大體上是CPU>GPU>NPU≈TPU
