GPU在人工智能中相當于稀土金屬，甚至黃金，它們在當今生成式人工智能時代中的作用不可或缺。那么，為什么GPU在人工智能發(fā)展中如此重要呢？

什么是GPU

圖形處理器（GPU）是一種通常用于進行快速數(shù)學計算來渲染圖形和圖像的計算機芯片專業(yè)和個人計算。最初，GPU負責渲染2D和3D圖像、動畫和視頻，但現(xiàn)在它們的應用范圍更廣，尤其在人工智能領域。

GPU應用

具有嵌入式或離散GPU的電子設備能夠流暢地渲染3D圖形和視頻內(nèi)容，非常適用于人工智能視覺應用。現(xiàn)代可編程GPU也適用于更廣泛的場景，一些常見應用包括：加速實時2D和3D圖形應用的渲染；視頻編輯和視頻內(nèi)容創(chuàng)建，視頻游戲圖形，加速圖像識別、面部檢測和識別等機器學習應用，訓練深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡。

GPU如何工作

GPU通過使用并行處理的方法工作，多個處理器處理單個任務的不同部分。GPU還有單獨的內(nèi)存用于存儲正在處理的數(shù)據(jù)。這種內(nèi)存專門設計用于容納大量的信息，以應對高度密集的圖形使用情況。

對于圖形應用程序，CPU向GPU發(fā)送指令以在屏幕上繪制圖形內(nèi)容。GPU以并行和高速的方式執(zhí)行指令，將內(nèi)容顯示在設備上，這個過程被稱為圖形或渲染流水線。

GPU與CPU：哪個更適合人工智能？

GPU包含數(shù)百個或數(shù)千個核心，其晶體管比CPU還多，可以進行并行計算和快速的圖形輸出。

由于其更快的時鐘速度和較少的核心，CPU更適合處理日常的單線程任務，而不是人工智能工作負載。而GPU則處理更復雜的數(shù)學和幾何計算。這意味著GPU在人工智能訓練和推理方面能夠提供更高的性能，同時也可以受益于各種加速計算負載。

為什么GPU對于當今的人工智能如此重要？

在人工智能領域，GPU發(fā)揮著重要作用，為人工智能的訓練和推理提供了出色的性能，在需要加速計算的各種應用中也提供了顯著的優(yōu)勢。

GPU的關鍵功能有3個：

GPU并行處理

人工智能模型主要由層層疊加的線性代數(shù)方程組成。每個方程反映了一組數(shù)據(jù)與另一組數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)可能性。GPU包含數(shù)千個核心，這些微小的計算器并行工作，分片處理構成人工智能模型的計算，為人工智能工作負載提供高效的計算能力。此外，GPU核心不斷升級以滿足人工智能模型的不斷變化需求。

模型復雜性和系統(tǒng)擴展

人工智能模型的復雜性以每年10倍的速度增長。前沿大型語言模型（LLM）GPT-4包含超過一萬億個參數(shù)，其數(shù)學密度令人矚目。GPU系統(tǒng)通過有效的協(xié)作巧妙地應對了這一挑戰(zhàn)。它們輕松擴展到超級計算級別，利用快速的NVLink互連和強大的Quantum InfiniBand網(wǎng)絡。

廣泛而深入的GPU軟件堆棧

自2007年以來，不斷擴大的英偉達（NVIDIA） GPU軟件已經(jīng)涵蓋了人工智能的各個方面，從高級功能到高級應用。CUDA編程語言和cuDNN-X深度學習庫為開發(fā)人員構建軟件提供了基礎，例如NVIDIA NeMo。它使用戶能夠創(chuàng)建、配置和推理自己的生成式人工智能模型。其中許多元素都可作為開源軟件提供，這對軟件開發(fā)人員來說是必不可少的。

GPU對人工智能發(fā)展的貢獻

斯坦福大學人工智能小組的報告強調(diào)自2003年以來GPU性能的迅速提升，性能提高7000倍，而性價比提高5600倍。GPU已經(jīng)成為加速機器學習工作負載的主要計算平臺，在近年來顯著促進了人工智能的進步。值得注意的是，在過去5年中，主要的人工智能模型都是在GPU上進行訓練的，例如ChatGPT的成功，它是一個為超過1億用戶提供服務的大型語言模型。

GPU在人工智能領域的廣闊前景

人工智能對全球經(jīng)濟的預期影響巨大，麥肯錫預測生成式人工智能在各個領域每年可能貢獻18.7萬億至31.7萬億。在這個變革的背景下，GPU發(fā)揮著優(yōu)化性能和推動創(chuàng)新的關鍵作用。

計算機處理器是任何計算系統(tǒng)中至關重要的組件。在這個數(shù)字時代，了解CPU、GPU、ASIC和FPGA之間的區(qū)別對于優(yōu)化整體性能至關重要。飛速（FS）將深入探討CPU、GPU、ASIC和FPGA之間的區(qū)別，以增強您的技術知識，并決定如何選擇合適的處理器。

CPU， GPU，ASIC，和FPGA對比分析

CPU、GPU、ASIC和FPGA是四種計算機處理器類型，在任何計算系統(tǒng)中都起著至關重要的作用，并且對整體性能有著顯著影響。每種處理器類型（CPU、GPU、ASIC和FPGA）都具有其獨特的優(yōu)勢，為提供高效和有效的計算解決方案做出了自己的貢獻。

CPU（中央處理器）

CPU是應用于設備（如計算機、手機、電視等）中的主要芯片。其主要功能是在集成到主板中的各個組件之間傳播指令。技術原理：通過協(xié)調(diào)和管理計算機系統(tǒng)中的各個元素，CPU執(zhí)行指令并處理數(shù)據(jù)，完成各種復雜的計算和任務管理。應用場景：CPU專為各種電子設備設計，包括計算機和智能手機，作為核心計算單元負責執(zhí)行各種軟件和應用任務。此外，它對外部外設（如鍵盤和鼠標）與設備的交互具有重要控制作用。

區(qū)別：CPU是一種通用處理器，能夠處理各種任務。然而，這種通用性其性能可能不如其他專用芯片那樣專業(yè)。

GPU（圖形處理器）

GPU，通常被稱為顯卡，旨在高效處理圖形并將其渲染到屏幕上。它是一種高度專業(yè)化的工具。隨著計算機能力的提升，GPU的應用范圍已經(jīng)從圖形擴展到通用計算任務。技術原理：利用其強大的并行處理架構，能夠同時執(zhí)行大量計算，處理大量圖像和圖形數(shù)據(jù)，實現(xiàn)快速渲染和處理圖形，提供更出色的視覺體驗。應用場景：適用于需要圖形加速的任務，如游戲、虛擬現(xiàn)實、3D建模等，以提供更流暢和逼真的視覺效果。近年來，GPU在人工智能、計算機視覺和超級計算等領域發(fā)揮著重要作用。

區(qū)別：GPU具有強大的圖形處理能力，能夠執(zhí)行大量簡單的計算。由于其架構的限制，它無法取代CPU，但可以與CPU共同工作。

ASIC（專用集成電路）

ASIC是一種專為特定邏輯功能而設計的硅芯片，因此在性能和速度上相對于通用處理器具有優(yōu)勢，但不能快速適應執(zhí)行其他任務。

技術原理：通過將特定算法和功能轉(zhuǎn)化為硬件，實現(xiàn)高效、高性能、低功耗的計算加速，需要根據(jù)具體應用進行硬件設計和優(yōu)化。

應用場景：適用于對性能和功耗有嚴格要求的應用，包括數(shù)據(jù)中心和人工智能推斷等領域。

區(qū)別：ASIC對于特定任務非常高效，但不能像CPU和GPU那樣用于通用計算。ASIC的計算能力消耗較少的功耗、體積較小，且易于安裝。

FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）

FPGA也是一種基于硅的半導體，但其架構與其他處理器不同，依靠一組可配置的邏輯塊（CLB）通過可編程互連，F(xiàn)PGA可以重新編程以執(zhí)行多個任務，使同一硬件可以在不同的項目中使用。技術原理：FPGA可以通過可編程邏輯單元和互連實現(xiàn)多種邏輯功能和計算加速。它們具有根據(jù)特定要求進行配置和編程的能力，能夠適應實際需求。應用場景：FPGA適用于需要靈活性和可重配置性的場景，如通信設備和圖像處理，可以快速適應不同的算法和任務需求。

區(qū)別：與ASIC相比，F(xiàn)PGA在靈活性方面具有明顯優(yōu)勢。然而，由于其增加的復雜性，F(xiàn)PGA通常需求功耗較高，因此不太適合對能源效率或極端便攜性要求嚴格的項目。

怎樣選擇CPU， GPU，ASIC，和FPGA

在選擇滿足計算需求的處理器時，有多種選擇：

CPU（通常在日常設備中使用的處理器）提供可靠的性能，功耗相對較低。

由于其出色的計算能力，GPU的應用主要集中在大規(guī)模擴展計算能力的高性能計算上，未來將深入到人工智能計算（AIGPU）領域。

ASIC表現(xiàn)出色，但專注于單一任務。ASIC在人工智能深度學習領域并沒有得到廣泛應用。在比特幣挖礦領域，它展現(xiàn)了其高計算能力，低功耗，低價格和強大的專用性。谷歌最近發(fā)布專門用于人工智能深度學習計算的TPU，實際上也是一種ASIC。

與ASIC相比，F(xiàn)PGA具有更大的靈活性，但需要更高的功耗。GPU專為圖形處理而設計，由于其強大的并行處理架構，在通用計算任務中表現(xiàn)出色。

來源：架構師技術聯(lián)盟