什么是 GPU 及其在 AI 中的作用？

GPU 是“图形处理器”的缩写，是一种专门设计用来加快图像和视频创建速度的专用电子电路。然而，由于它具有快速执行大量计算的卓越能力，因此被用于多种领域，包括人工智能和科学计算，在这些领域，它擅长处理数据密集型和计算密集型任务。

GPU 基于硅晶圆构建，硅晶圆是高度纯化的硅制成的薄圆形切片。这块晶圆是数十亿微型晶体管的蚀刻基底。这些晶体管充当控制电流的微型门，构成了 GPU 逻辑电路的构成要素。由微小金属线组成的复杂网络（称为互连）将这些晶体管连接起来，使它们能够进行通信和计算。最后，整个组件被封装在由塑料、陶瓷和金属等材料制成的保护封装中，以保护精密电路并帮助散去运行过程中产生的热量。

GPU 具有专门的架构，在通用 CPU 和专用 CPU 之间占据独特的中间位置。

虽然 CPU（中央处理器）擅长顺序处理，一次处理一条指令，但 GPU 旨在同时处理多个任务。此外，CPU 通常成本较低，非常适合推断等某些 AI 工作负载，而 GPU 则是训练或运行高度复杂模型的理想之选。

GPU 可以处理更广泛的算法和任务。这使得 GPU 更适合可能需要尝试不同 AI 方法或应用场景（例如深度学习）的研究人员和开发者。

GPU 和 CPU 都是 AI 超级计算机架构的组成部分。

GPU 的工作原理是同时执行大量操作。它们通过大量处理核心同时处理任务的不同部分来实现这一点。这种并行处理架构使 GPU 能够处理 CPU 需要更长时间才能完成的任务。

假设有一个任务，可以分解为成千上万个独立的小步骤。GPU 可以将这些步骤分布到其多个核心，以便同时进行计算。这种多处理能力是 GPU 相对于 CPU 的显著优势，尤其是在图像和视频处理、科学模拟以及值得注意的机器学习等领域，这些领域通常需要处理大型数据集和复杂算法。

GPU 已成为现代人工智能的主力，使我们能够训练和部署复杂的 AI 模型，从图像识别到自然语言处理等各项任务都离不开它们的支持。由于 GPU 能够同时执行大量计算，因此非常适合处理 AI 核心领域中计算需求量大的任务。GPU 可加快 AI 模型的训练速度，使研究人员和开发者能够更快地迭代模型，并实现 AI 功能的突破。

GPU 可执行调整模型参数所需的复杂数学运算，从而用于训练 AI 模型。训练过程包括向模型提供大量数据，然后调整模型的参数，以最大限度地减少模型预测结果与实际数据之间的误差。GPU 可以通过同时执行多项计算来加速此过程。

AI 模型训练完成后，需要执行，通常是实时执行，以便对新数据进行预测。GPU 在推理阶段也发挥着关键作用。它们能够快速执行进行预测所需的复杂计算，从而使 AI 赋能的应用能够快速、高效地响应用户请求。无论是自动驾驶汽车在瞬间做出决策，还是聊天机器人提供即时响应，GPU 都是解锁 AI 模型实时功能的必备工具。

GPU 对 AI 非常重要，因为它们可以加快训练和推理过程。这使得 AI 模型的开发和部署比使用 CPU 更快、更高效。随着 AI 模型变得越来越复杂，对 GPU 的需求只会越来越高

适合 AI 的最佳 GPU 取决于手头的具体任务。例如，具有大量内存的 GPU 可能更适合用于推理大型 AI 模型，而具有高时钟速度的 GPU 可能更适合用于低延迟推理服务。