一、引言

随着人工智能（AI）技术的快速发展，深度学习等算法在图像识别、自然语言处理、数据挖掘等方面表现出了强大的能力。而这些算法的底层计算，往往对硬件有着极高的要求。为了满足这些需求，越来越多的研究和工程实践开始尝试使用图形处理器(Graphics Processing Units，缩写：GPU)进行高速并行计算。那么，本文将通过对比CPU和GPU的特性，分析GPU的优势，并结合具体的实践案例，讨论为什么当前的AI领域对GPU有如此大的需求。

CPU 和 GPU 的本质区别

图形处理器(Graphics Processing Units，缩写：GPU)是一种专门为图形计算任务设计的处理器，其最初是为了解决3D图形渲染中计算量大、并行性好的问题而发展起来的。与中央处理器(Central Processing Units，缩写：CPU)相比，GPU具有更多的并行处理单元和更大的内存带宽，因此在执行大规模并行计算任务时具有明显的优势。简单来说，GPU的主要优势在于并行处理。而CPU的主要优势在于串行处理。

从运作原理上来析CPU和GPU的的区别

CPU

• 结构：CPU通常具有多个核心，每个核心都是一个独立的处理器，能够执行多个线程。核心之间可以共享高速缓存，而且每个核心都具有比较大的缓存容量。而GPU由成千上万个处理器组成，这些处理器以“流处理器（Stream Processor）”为基本单位进行组织，形成一个高度并行的运算结构。流处理器通常组织成多个处理单元（如NVIDIA的SM，AMD的CU），而这些处理单元之间共享高速缓存。总体来看，GPU在硬件层面提供了更丰富的并行计算资源。

• 计算能力：CPU的设计重点是确保高性能串行计算，通过指令级并行、分支预测等技术来实现，同时也支持并行处理。而GPU则以大规模并行计算为核心，支持多线程（如NVIDIA的CUDA），为大数据量、复杂计算任务提供支持。

GPU

• 内存：GPU通常具有较大的显存，这使得它能够存储更多的数据，提高内存访问的带宽。而CPU的内存通常随着核心数量的增加而线性扩展，由于其主要用途不在并行计算，因此其内存容量相对较小。

• 功耗：CPU通常使用的是较高的功耗，目的是为了提高每个核心的运算性能。而GPU的设计更注重性能与功耗之间的平衡，尤其是在移动设备、数据中心等环境下，能效比（性能与功耗之比）对于GPU的成功应用具有关键意义。

为什么 AI特别喜欢要使用大量 GPU